Makine öğrenme algoritmalarıyla alt çeneye bağlı kasların yorgunluk analizi ve bruksizm tanı yöntemlerinin geliştirilmesi

Abstract

Bruksizm, çiğneme kaslarının kasılarak dişlerin gıcırdaması ve alt çenenin sıkılması olarak bilinir. Bruksizmden dolayı dişlerin aşınması, çene ağrısı ve çene kaslarında oluşan yorgunluk nedeniyle hastaların yaşam kalitesini olumsuz etkilenir. Teşhisi, konusunda uzmanlık ve klinik ortam gerektirmesiyle zor ve zaman alıcıdır. Teşhis genellikle uyku sırasında masseter kaslarının elektromiyografi aktivitesinin izlenmesiyle yapılır. Yüzey elektromiyografisi sinyallerinin kullanılması ekonomik ve pratik bir çözüm olmasına rağmen, çevresel etkilerden dolayı çene kaslarının yorgunluk ve parafonksiyonel hareketlerini elektromiyografi sinyalleri ile tespit etmek zordur. Bu tez çalışmasında hem elektromiyografi hem de akselerometre tabanlı olarak kaslardan elde edilen sinyallerin etkin bir şekilde filtrelenmesinde genişletilmiş Kalman filtre modeline dayalı yeni bir adaptif yöntem geliştirilirmiştir. Elde edilen sinyallerin farklı genlik ve frekans özellikleri, sinyallerin dalgacık dönüşümleriyle Shannon Entropi özellikleri ve de otoregresyon analiziyle de regresyon katsayı özellikleri değerlendirilmiştir. Elde edilen bu özellikler, bruksizm esnasında ortaya çıkan çene sıkma ve diş gıcırdatma eylemlerine ek olarak ayrıca alt çenede oluşan kas yorgunluk durumları da dikkate alınarak belirlenmiştir. Bu özelliklerden sadece en etkili olanları yapay sinir ağlarıyla belirlenerek daha az özellikler ile bruksizm esnasında ortaya alt çene aktiviteleri ve kas yorgunlukları belirlenerek en etkili bruksizm tanılaması bu tez çalışmasında yapılabilmiştir. Dolayısıyla tanılama için beş farklı makine öğrenme algoritmaları ayrı ayrı kullanılarak alt çene aktiviteleri sınıflandırılmış, bu algoritmaların da birbirlerine göre performansları karşılaştırılmıştır. Bruksizmin en etkin tanılanmasında ayrıca hem eletromiyografi tabanlı hem de akselerometre tabanlı olmak üzere klinik bir ortama gereksinim kalmadan ev ortamında veri kaydına da olanak sağlayan, giyilebilir ve düşük maliyetli güvenilir bir sistem geliştirilmiştir.