Classification of sleep apnea syndrome using the spectrograms of EEG signals and YOLOv8 deep learning model
Yazarlar (2)
Dr. Öğr. Üyesi Kübra TANCI
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Türkiye
Prof. Dr. Mahmut HEKİM
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü |
Özgün Makale
|
| Makale Alt Türü | SSCI, AHCI, SCI, SCI-Exp dergilerinde yayınlanan tam makale |
| Dergi Adı | Peerj Computer Science |
| Dergi ISSN | 2376-5992 Wos Dergi Scopus Dergi |
| Dergi Tarandığı Indeksler | SCI-Expanded |
| Dergi Grubu | Q2 |
| Makale Dili | İngilizce |
| Basım Tarihi | 02-2025 |
| Cilt No | 11 |
| Sayı | 1 |
| DOI Numarası | 10.7717/peerj-cs.2718 |
| Makale Linki | https://peerj.com/articles/cs-2718/ |
| Özet |
| In this study, we focus on classifying sleep apnea syndrome by using the spectrograms obtained from electroencephalogram (EEG) signals taken from polysomnography (PSG) recordings and the You Only Look Once (YOLO) v8 deep learning model. For this aim, the spectrograms of segments obtained from EEG signals with different apnea-hypopnea values (AHI) u... |
| Anahtar Kelimeler |
| EEG signal | Spectrogram | Sleep apnea syndrome | ResNet64 | YOLOv5 | YOLOv8 |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| WoS | 3 |
| SCOPUS | 4 |