Oskültasyon cihaz tasarım ve karar destek sistemi
Oscultation device design and decision support system
Yazar: OSMAN BALLİ
Danışman: DOÇ. DR. YAKUP KUTLU
İskenderun Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Oskültasyon = Auscultation ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Vücut içi seslerinin analizi, vücudun durumu hakkında ön bilgi vermekte ve ilk muayene olarak
yapılan klasik bir işlemdir. Bu işlemine oskültasyon denilmekte ve işlem için stetoskop
kullanılmaktadır. Stetoskopun icadından günümüze kadar geldiği süreçte çok fazla gelişim
göstermiştir. Elektronik stetoskopun icadı ve kullanılma ya başlanması sağlık alanında işlemlerin
daha hızlı ve pratik olması sağlamıştır. Bu stetoskopların veri kaydedebilme özelliği sayesinde
yapay zeka destekli önemli çalışmaların önünü açmıştır.
Tez çalışması iki aşamadan oluşmaktadır: Öncelikle yeni bir giyilebilir çok kanallı oskültasyon
donanımı geliştirmek ve ölçülen ses verilerini yapay zeka desteki analizinin yapılmasını sağlamaktır.
İlk aşama olan giyilebilir oskültasyon cihazı geliştirilmesi sağlanmıştır. Geliştirilen donanımın
kablosuz haberleşme modülü sayesinde sağlık çalışanları için uzaktan tedavi imkanı
sunmaktadır. Çok kanallı bir oskültasyon cihazı oluşturduğumuz sistemde kullanıcı arayüzü
sayesinde sağlık personeli ve hasta arasında uzaktan iletişim kurulabilecektir. Kaydedilen ses
kayıtları gönderildiğinde sesin hangi bölgeye ait olduğu ve olası hastalıkları sağlık personeline
listeleyecek bir yapay zeka modeli geliştirilmiştir. Ayrıca kullanıcı arayüzü sayesinde farklı
uzmanlardan görüş almak için veri paylaşımlı uzaka bağlantı modülü olarak da
kullanılabilmektedir. Model farklı veri setleri birleştirilerek yeni bir veri setini oluşturulması ve
bu veri setinin eğitilmesi ile oluşturulmuştur. Sistem Ses verilerini önce bölgesel olarak
tanımaktadır. Bölge tanımından sonra sesin sağlıklı ya da hasta olduğunu belirlemektedir. Eğer
ses verileri hastaya ait ise bu hastalığın hangi hastalığa ait olduğu bulunmaktadır. Bu sistem evde
tedavi hizmetinin gelişimini sağlayacaktır.

Abstract:
Analysis of body sounds gives preliminary information about the state of the body and is a
classical procedure performed as the first examination. This process is called auscultation and
stethoscope is used for the procedure. From the invention of the stethoscope to the present day,
it has shown a lot of development. The invention and use of the electronic stethoscope has made
the procedures in the field of health faster and more practical. Thanks to the data recording
feature of these stethoscopes, it has paved the way for important studies supported by artificial intelligence.
The thesis work consists of two stages: First of all, it is to develop a new wearable multi-channel
auscultation hardware and to provide artificial intelligence support analysis of the measured sound data.
The first stage was the development of a wearable auscultation device. Thanks to the wireless
communication module of the developed hardware, it offers remote treatment for healthcare
professionals. In the system where we have created a multi-channel auscultation device, remote
communication between the healthcare personnel and the patient will be possible thanks to the
user interface. When the recorded voice recordings are sent, an artificial intelligence model has
been developed that will list the region to which the voice belongs and possible diseases to the
health personnel. It can also be used as a data sharing remote connection module to get opinions
from different experts thanks to its user interface. The model was created by combining different
data sets, creating a new data set and training this data set. The system first recognizes the Voice
data regionally. After the region definition, it determines whether the voice is healthy or sick. If
the voice data belongs to the patient, it is found that this disease belongs to which disease. This
system will enable the development of home treatment service.