Journals / Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2026 / Volume: 8 Issue: 1

Designing a System that Records the Sleeping Position Data of Sleep Apnea Patients

Uyku Apnesi Hastalarının Uyku Pozisyonu Verilerini Kaydeden Bir Sistem Tasarımı

Adem Gölcük(SELÇUK ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-6734-5906
Mehmet Balcı(KONYA TEKNİK ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-9552-5883
Sakir Tasdemır(SELÇUK ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-2433-246X
Serkan Küççüktürk(KARAMANOĞLU MEHMETBEY ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-8445-666X
Hüsamettin Vatansev(SELÇUK ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-0230-3414
Hülya Vatansev(NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-8382-3904
Pages
—
Publication Date
2022-04-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

These data, together with other data obtained from the polysomnography device, can be used to learn the body position of the patient at the time of apnea.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Sleeping positions have a significant impact on exposure of apnea patients to sleep apnea.
📊
Key Findings & Data:In this study, the sleeping position of the patient was read with the STM microcontroller by using the body position sensor (SleepSense 1/8" Plug DC Body Position Sensor Kit) produced by the sleep sense company.
💡
Conclusion & Impact:These data, together with other data obtained from the polysomnography device, can be used to learn the body position of the patient at the time of apnea.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Sleep apnea · Body position sensor · STM microcontroller

Abstract

Sleeping positions have a significant impact on exposure of apnea patients to sleep apnea. In this study, the sleeping position of the patient was read with the STM microcontroller by using the body position sensor (SleepSense 1/8" Plug DC Body Position Sensor Kit) produced by the sleep sense company. This sensor produces results with analog signals between 0-2V. This analog signal was read using the ADC feature of the microcontroller. This signal read by the microcontroller was sent to the computer via the USB port. The C# software prepared on the computer reads the data from the microcontroller and saves this data and the arrival time of the data to the bit TXT file. The data in this TXT file is ready to be evaluated by signal processing methods. These data, together with other data obtained from the polysomnography device, can be used to learn the body position of the patient at the time of apnea.

Özet

Uyku apnesi hastalarının apneye girmelerinde yatış pozisyonlarının önemli bir etkisi vardır. Bu çalışmada sleep sense firmasının üretmiş olduğu vücut pozisyon sensörü (SleepSense 1/8" Plug DC Body Position Sensor Kit) kullanılarak hastanın yatış pozisyonu STM mikrodenetleyicisi ile okunmuştur. Bu sensör 0-2V arasında ürettiği anolog sinyallerle sonuç üretmektedir. Bu analog sinyal mikrodenetleyicinin ADC özelliği kullanılarak okunmuştur. Mikrodenetleyici tarafından okunan bu sinyal USB port üzerinden bilgisayara gönderilmiştir. Bilgisayarda hazırlanan C# yazılımı mikrodenetleyiciden gelen verileri okumakta ve bit TXT uzantılı dosyaya bu verileri ve verinin geliş saati ile birlikte kaydetmektedir. Bu TXT uzantılı dosya içerisindeki veriler sinyal işleme yöntemleri ile değerlendirilebilmek için hazır hale gelmiştir. Bu veriler, polisomnografi cihazından elde edilen diğer veriler ile birlikte hastanın apneye girdiği anlardaki vücut pozisyonu öğrenmek için kullanılabilecektir.

🔖

Cite This Article

Gölcük, A., Balcı, M., Tasdemır, S., Küççüktürk, S., Vatansev, H., Vatansev, H. (2022). Designing a System that Records the Sleeping Position Data of Sleep Apnea Patients. Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Volume: 8 Issue: 1. https://ajindex.com/articles/1397555

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (9)

  1. J. L. Pépin, S. Bailly, and R. Tamisier, "Big Data in sleep apnoea: Opportunities and challenges," Respirology, vol. 25, pp. 486-494, 2020.
  2. F. Mendonça, S. S. Mostafa, A. G. Ravelo-García, F. Morgado-Dias, and T. Penzel, "Devices for home detection of obstructive sleep apnea: A review," Sleep medicine reviews, vol. 41, pp. 149-160, 2018.
  3. R. Jane, "Engineering Sleep Disorders: From classical CPAP devices toward new intelligent adaptive ventilatory therapy," IEEE pulse, vol. 5, pp. 29-32, 2014.
  4. D. Demirkol Çakmak, "Mobile sleep apnea detection and monitoring based on thermocouple and pulse oximeter sensors," 2018.
  5. R. Agrawal, J. A. Wang, A. G. Ko, and J. E. Getsy, "A real-world comparison of apnea–hypopnea indices of positive airway pressure device and polysomnography," Plos one, vol. 12, p. e0174458, 2017.
  6. L. Schwiebert, S. K. Gupta, and J. Weinmann, "Research challenges in wireless networks of biomedical sensors," in Proceedings of the 7th annual international conference on Mobile computing and networking, 2001, pp. 151-165.
  7. M. Engin, A. Demirel, E. Z. Engin, and M. Fedakar, "Recent developments and trends in biomedical sensors," Measurement, vol. 37, pp. 173-188, 2005.
  8. STMicroelectronics. (2021, 03.10.2021). STM32F407/417. Available: https://www.st.com/en/microcontrollers-microprocessors/stm32f407-417.html
  9. SleepSense. (2018, 03.10.2021). DC Body Position Sensor Kit – 1/8″ Female Plug. Available: https://sleepsense.com/shop/sleepsense-body-position-sensors/dc-body-position-sensor-kit-18-female-plug/