Sesli tıbbi raporların yazıya dönüştürülmesi
Converting medical dictation reports to text
Yazar: ZEYNEP GÜLHAN USLU
Danışman: PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Teknolojide insan-makine arası iletişimin uzaktan komutlarla yapılması günlük hayatta kullanımını kolaylaştırdığı için önemli bir çalışma konusudur. Konuşma, günlük hayatta kullanılan en temel iletişim yöntemlerinden biridir. Bu nedenle makine ile iletişimde sesli komutların kullanılması günlük hayatta kolaylık sağlamaktadır. 
Konuşma tanıma teknolojisi; medikal, ekonomik, askeri, çağrı merkezleri gibi pek çok alanda kullanılarak insanların iş yükünün azalmasını sağlamaktadır. Sesten yazıya çeviri yapılan alanlarda kullanımı yaygındır.
Bu çalışmada; mikrofon konuşmaları için Türkçe yazılandırma sistemi tasarlanarak, Radyoloji alanı için özelleştirilmiştir. Radyoloji raporları, doktorlar tarafından sesli olarak kaydedilerek daha sonra ilgili kişiler tarafından yazılandırılmaktadır. Bu durum hem insan kaynağı ihtiyacını arttırmakta hem de raporların gecikmesine neden olmaktadır. 
Çalışmanın amacı, yazılandırma sistemini kullanarak radyologların raporları oluşturmasıdır. Sistem çıktısı yalnızca kontrole ihtiyaç duyacak ve bu sayede raporlar hızlı bir şekilde ve daha az insan kaynağı ile yazılandırılacaktır. Çalışmada, literatürde bulunan bazı yapay sinir ağı tabanlı yöntemler denenmiş, geleneksel yöntemlere göre başarımı karşılaştırılmıştır. Kaldi konuşma tanıma aracı kullanılarak sistem gerçeklenmiştir. Eğitim için kullanılan yazılandırılmış ses verisinin arttırılmasının başarıma etkisi incelenmiştir. Gerçek zamanlı ve çevrimdışı çalışan konuşma tanıma sistemleri oluşturulmuştur. Dil modelinde iyileştirmeler yapılarak başarıma etkisi gözlenmiştir. Yapılan deneylerin sonuçları, konuşma tanıma sistemi ile elde edilen raporların uygun şartlarda minimum hata ile oluşturulabileceğini göstermektedir.

Abstract:
In technology, to make communication between humans and machines remote and to make it happen with simple commands is an important subject to work on in order to make daily life easier. Speech is one of the most basic communication methods used in daily life. Therefore, the use of voice commands in communication with the machine provides convenience in daily life.  Speech recognition used in areas such as technology, medical, economic, military and call centers helps reduce human's workload.  It widely used in areas where the speech-text translation made performed.

In this thesis, a speech to text system has been designed for the Turkish language and specialized for radiology. Radiology reports recorded by the doctors by voice and then written by the related persons. This situation both increases the need for human resources and causes delays in the reports.
The purpose of this work is to make radiologists use speech to text technology when writing reports. System output will only require control therefore reports will be written quickly and with fewer human resources. In this thesis, some artificial neural network based methods in the literature have been tried and compared with the traditional methods. The system was implemented using the Kaldi speech recognition tool.
The effect of increasing the written speech data used for education examined. Online and offline speech recognition systems created. The improvements that have been made on the language model and has been analyzed to see its impact on the performance. The results show that in suitable conditions the reports can be made with voice recognition system with minimal errors. The results of the experiments show that the reports obtain with the speech recognition system can be generated with minimum error under appropriate conditions.