Odyogramların otomatik olarak okunması ve değerlendirilmesi için bir görsel işleme yazılımı geliştirilmesi ve test edilmesi
Developing and testing a visual processing software for automatic recognation and evaluation of audiograms
Yazar: BEYZA NUR BAŞTÜRK
Danışman: PROF. DR. HASAN GÜÇLÜ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ABBAS MEMİŞ
İstanbul Medeniyet Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyolojik Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Kulak Burun ve Boğaz = Otorhinolaryngology (Ear-Nose-Throat)
Dizin: Görsel nesne tanıma = Visual object recognition ; Kulak = Ear ; Nesne tespiti = Object detection ; Odyoloji = Audiology ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Bu tez çalışmasında, odyogramların bilgisayar destekli olarak otomatik bir biçimde okunması, değerlendirilmesi ve dijitalleştirilmesi amacıyla yapılan bir araştırma çalışması sunulmuştur. Bilindiği üzere, klinikte odyologlar ve odyometristler tarafından yapılan odyometrik testlerin sonucunda gözlemlenen bulgular odyogram kâğıtları üzerine çeşitli semboller kullanılarak aktarılmaktadır. Odyometrik testler sonucunda doldurulan odyogram kâğıtlarının bir kopyası klinikte fiziksel olarak arşivlenirken asıl olan odyogram kâğıdı hastaya verilir. Uzun süre takip gerektiren hastalar raporların hepsini saklamak zorunda kalır. Odyoloji kliniklerinde yaşanan en büyük sıkıntı buradan kaynaklanır ve hasta takibi zorlaşır. Bu sebeple odyogram kâğıtlarının dijital olarak saklanmasının ve gerektiği zaman bu dijital belgelere kolaylıkla erişim sağlanmasının bu süreci önemli ölçüde kolaylaştıracağı düşünülmektedir. Buna bağlı olarak da taranarak dijital görüntü haline getirilmiş odyogramlar üzerindeki çeşitli odyolojik sembollerin bilgisayar yazılımları yoluyla otomatik olarak tespit edilmesi ve bunun sonucunda da otomatik olarak yorumlanması mümkün olabilmektedir. YOLO nesne tespit algoritması kullanılarak, 2200 adet odyogram görüntüsü üzerinde gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda oldukça başarılı sonuçlar gözlemlenmiş olup 19 farklı işitsel sembol için çapraz doğrulamada 0,975±0,005 keskinlik, 0.977±0,003 duyarlılık, 0.972±0,006 mAP50 ve 0.734±0,007 mAP50-95; sabit genişlikli bölümle ile oluşturulan modelde 0,979 keskinlik, 0,986 duyarlılık, 0,982 mAP50 ve 0,782 mAP50-95 olarak ölçülmüştür. Sembollerin bulunduğu konumun frekans-desibel bilgileri çıkarılarak odyogramlar yazılımla dijital görüntü haline getirilmiş ve gerekli hesaplamalar yapılarak hasta raporu otomatik olarak elde edilmiştir.		
Anahtar Kelimeler: Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi, Odyolojik Sembol Tespiti, Odyogram, Nesne Tespiti, YOLOv5

Abstract:
In this thesis, a research study is presented to automatically read, evaluate and digitize audiograms with computer aid. As it is known, the findings observed as a result of the audiometric tests performed by audiologists and audiometrists in the clinic are transferred on audiogram papers by using various symbols. While a copy of the audiogram papers filled as a result of the audiometric tests is physically archived in the clinic, the original audiogram paper is given to the patient. Patients who require long-term follow-up have to keep all the reports. This is the biggest problem experienced in audiology clinics and patient follow-up becomes difficult. For this reason, it is thought that digital storage of audiogram papers and easy access to these digital documents when necessary will significantly facilitate this process. Accordingly, it is possible to automatically detect and interpret various audiological symbols on audiograms that have been scanned into digital images via computer software. Experimental studies performed on 2200 audiogram images using the YOLO object detection algorithm showed very successful results, with 0.975±0.005 precision, 0.977±0.003 recall, 0.972±0.006 mAP50 and 0.734±0.007 mAP50-95 in cross validation for 19 different auditory symbols; In the model created with a fixed-width segment, it was measured as 0.979 precision, 0.986 recall, 0.982 mAP50 and 0.782 mAP50-95. By extracting the frequency-decibel information of the location of the symbols, the audiograms were converted into digital images with the software and the patient report was obtained automatically by making the necessary calculations. By extracting the frequency-decibel information of the location of the symbols, the audiograms were converted into digital images with the software and the patient report was obtained automatically by making the necessary calculations.

Keywords: Artificial Intelligence, Machine Learning, Audiological Symbol Detection, Audiogram, Object Detection, YOLOv5