Snore is a problem, which can be seen in many people and has consequences from disrupting the individual?s harmony with environment up to divorce as a familiar problem. Snoring patients are analyzed in two groups as Snorers and Snorers with Obstructive Sleep Apnea Syndrome (OSAS). Obstructive sleep apnea syndrome is a disease causing serious problems in patients by cessation of upper airway during the sleep. Diagnosis of OSAS is based on the analysis of data recorded from patients in the sleep laboratory during one night by using polysomnography (PSG) systems which are defined as golden standard for this subject. Since PSG systems are high cost and time consuming systems, moreover require specially educated special team and the number of sleep laboratories that can perform sleep studies at a sufficient level in our country and world are not much, assistant diagnostic methods are needed in order to select patients to whom PSG will be applied. In this study, analysis of respiration (nasal flow), oxygen saturation and acoustic signals that are collected via Biopac Data Acquisition System is performed to distinguish Simple Snorers and Snorers with OSAS. By means of genuine software developed for the analysis of the collected data, a decision support system is constituted in order to determine if it will be necessary to put patients in a sleep laboratory to get PSG records and to assist physician to determine the medical treatment that will be applied to the patients.

Horlama, birçok insanda görülebilen ve kişinin çevre ile uyumunu bozmaktan, boşanmaya kadar gidebilen aile içi bir sorun olabilmektedir. Horlayan hastalar basit horlayan ve tıkayıcı uyku apne sendromu (TUAS) olan hastalar şeklinde iki ayrı grupta incelenmektedir. TUAS uyku boyunca üst hava yolunda meydana gelen tıkanma sonucunda ortaya çıkan ciddi problemlere yol açabilen bir hastalıktır. TUAS tanısı, bu konuda altın standart olarak kabul edilen polisomnografi (PSG) sistemleri ile bir gece boyunca uyku laboratuvarına yatırılan hastalardan alınan verilerin incelenmesi ile konulabilmektedir. Zaman alıcı olması, özel ekip gerektirmesi, maliyetinin yüksek oluşunun yanında gerek dünyada ve gerekse ülkemizde yeterli düzeyde uyku çalışması yapabilecek laboratuvarların sayısının az olması PSG uygulanacak hastaların seçimi konusunda kesin tanı koydurmasa da yardımcı tanı yöntemlerinin kullanılmasını gerektirmektedir. Bu çalışmada horlayan ve TUAS olan hastaların birbirinden ayırt edilmesi, horlayan hastaların apne hipopne indeksinin ve hastanın horlamasına ilişkin hekimin tanı koymasına destek sağlayacak verilerin ortaya konulması amacıyla Biopac marka Veri Toplama Sistemi ile bir gece boyunca eşzamanlı olarak kayıt edilen üst hava yolu solunumu (nazal hava akışı), oksijen saturasyonu ve akustik (horlama) sinyalleri incelenmiştir. Toplanan verilerin analizi için geliştirilen özgün bir yazılım aracılığıyla horlama şikâyeti olan hastaların uyku laboratuvarına yatırılarak polisomnografi kayıtlarının alınmasına gerek olup olmadığı ve hekimin objektif kriterlerle hastaya uygulanacak tedaviyi belirlemesine yardımcı olabilecek bir karar destek sistemi geliştirilmiştir.