Makine öğrenme algoritmaları kullanarak ses verilerinde hastalık tespiti
Disease detection in voice data by using machine learning algorithms
Yazar: DUYGU ÇOKAY
Danışman: DOÇ. ENGİN ŞAHİN
Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Hastalıkların ileri evrelerde tespit edilmesi iyileşme oranlarını düşürür, tedavi sürecini zorlaştırır, iyileşme sürecindeki maliyeti artırır. Bu nedenle hastalıkların erken evrelerde tespit edilmesi önemlidir. Günümüzde makine öğrenmesi yöntemleri; sağlık alanında, tıbbi veri analizi ve hastalık tespiti amacıyla yaygın şekilde kullanılmaktadır. Ses kısıklığı, toplumda yaygın görülen şikayetlerden biridir. Ses kısıklığına neden olan ses teli polipi, gırtlak kanseri, akut larenjit, ses teli felci gibi çeşitli hastalıklar mevcuttur. Bu çalışmada, ses kısıklığına neden olan farklı hastalıkların, ses verileri kullanılarak, patolojik ve endoskopik muayeneden önce temel sınıflandırılmasının yapılması amaçlanmıştır. Çalışmada Saarland Üniversitesi Fonetik Enstitüsü tarafından oluşturulan Saarbruecken veri tabanından elde edilen ses verileri kullanılmıştır. Farklı hastalıklara sahip olan ve sağlıklı kişilerden oluşan 652 kişiye ait 5865 ses verisi üzerinde K En Yakın Komşu, Naive Bayes, Karar Ağacı, Destek Vektör Makinesi, Rassal Orman olarak beş farklı makine öğrenme algoritmasıyla sınıflama yapılmış, elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre hastalıklı-sağlıklı ses ayrımında en yüksek doğruluk oranı 0,79 ile Destek Vektör Makinesi algoritmasından elde edilmiştir. Hastalıkları patolojilerine göre sınıflamada en iyi sonucu K En Yakın Komşu algoritması vermiştir. Sınıflamada en başarısız algoritma Naive Bayes algoritmasıdır.

Abstract:
Detecting diseases at advanced stages reduces recovery rates, complicates the treatment process, and increases the cost of recovery. Therefore, early detection of diseases is crucial. Today, machine learning methods are widely used in the health field for medical data analysis and disease detection. Hoarseness is a common complaint in the community. There are various diseases that cause hoarseness, such as vocal cord polyps, laryngeal cancer, acute laryngitis, and vocal cord paralysis. This study aims to perform basic classification of different diseases causing hoarseness using voice data, prior to pathological and endoscopic examination. The voice data used in this study were obtained from the Saarbruecken database, created by the Institute of Phonetics at Saarland University. Classification was performed on 5865 voice recordings from 652 individuals, including both healthy individuals and those with various diseases, using five different machine learning algorithms: K-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Decision Tree, Support Vector Machine, and Random Forest. The obtained results were then compared. According to the results, the highest accuracy rate in distinguishing between healthy and diseased voices was achieved with the Support Vector Machine algorithm, at 0.79. The best results for classifying diseases according to their pathologies were obtained with the K-Nearest Neighbors algorithm. The least successful algorithm in classification was the Naive Bayes algorithm.