Makine öğrenmesi tabanlı işitme kaybı tipi ve timpanogram tahmin modeli
Machine learning based hearing loss type and tympanogram prediction model
Yazar: MEHMET KAAN BAYRAKDAR
Danışman: DOÇ. DR. YUSUF SAİT TÜRKAN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Günümüzde işitme kaybı tipi ve timpanometri işitme ölçümlerinde kullanılmaktadır. Bu 
testlerin kullanımı klinikte rutindir ve ölçümlerinin yorumlanması subjektif sonuçlara ve 
hatalara neden olabilmektedir. Bu çalışmada, timpanometri ve işitme kaybı türlerinin 
tahminlenmesi amacıyla makine öğrenmesi algoritmalarından CatBoost, Random Forest ve 
Support Vector Machine kullanılmıştır. Tahminleme işlemi için saf ses odyometrisi, konuşma 
odyometrisi ve timpanometri testlerinden elde edilen veriler kullanılmıştır. Elde edilen 
sonuçlar, belirlenen algoritmaların performanslarının karşılaştırılması yoluyla 
değerlendirilmiştir. Çalışma, işitme kaybı türlerinin ve timpanogram değerlerinin 
belirlenmesinde makine öğrenmesi yaklaşımlarının etkinliğini ve uygunluğunu 
değerlendirmeyi amaçlamaktadır. 
Analiz sonucunda catboost algoritması sonucu sırasıyla timpanogram ve işitme kaybı tipi 
değerleri %77 ve %81 doğruluk payıyla tahminlenebilmiştir. RandomForest algoritması sonucu 
sırasıyla timpanogram ve işitme kaybı tipi değerleri %75 ve %81 doğruluk payıyla 
tahminlenebilmiştir. SVM algoritması sonucu sırasıyla timpanogram ve işitme kaybı tipi değerleri %72 ve %74 doğruluk payıyla tahminlenebilmiştir. Catboost diğer algoritmalara göre 
daha iyi bir sonuç vermiştir. SMOTE yöntemi uygulandıktan sonra RandomForest algoritması 
ile timpanogram tahmininde alınan skor %94, işitme kaybı tipinin tahmininde alınan skor ise 
%89 olarak hesaplanmıştır. Örneklem sayısı arttırılarak ve öznitelik seçimi yapılarak model 
başarı oranı yükseltilebilir.

Abstract:
Type of hearing loss and tympanometry are used in hearing measurements. The use of these 
tests is routine in clinics, but the interpretation of the measurements can lead to subjective 
results and errors. In this study, machine learning algorithms including CatBoost, Random 
Forest, and Support Vector Machine were used to predict tympanometry and types of hearing 
loss. Data obtained from pure tone audiometry, speech audiometry, and tympanometry tests 
were used for the prediction process. The results were evaluated through the comparison of the 
performances of the selected algorithms. The study aims to assess the effectiveness and 
suitability of machine learning approaches in determining types of hearing loss and 
tympanogram values. 
In the analysis, the CatBoost algorithm achieved prediction accuracies of 77% and 81% for 
tympanogram and types of hearing loss, respectively. The RandomForest algorithm achieved 
prediction accuracies of 75% and 81% for tympanogram and types of hearing loss, respectively. 
The SVM algorithm achieved prediction accuracies of 72% and 74% for tympanogram and types of hearing loss, respectively. CatBoost yielded better results compared to the other 
algorithms. After applying the SMOTE method, the score obtained for predicting tympanogram 
with the RandomForest algorithm is calculated as 94%, while the score obtained for predicting 
the type of hearing loss is 89%. Increasing the sample size and performing feature selection can 
enhance the model's success rate.