İşitme cihazlarındaki derin sinir ağları teknolojisinin zamansal işlemleme testleri ile değerlendirilmesi
Evaluatıon of deep neural networks technology ın hearıng aıds by temporal processıng tests
Yazar: ELİSANUR ÇANKAYA
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA BÜLENT ŞERBETÇİOĞLU
İstanbul Medipol Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Odyoloji Ana Bilim Dalı / Odyoloji Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Kulak Burun ve Boğaz = Otorhinolaryngology (Ear-Nose-Throat)
Dizin: Sinir ağları = Nerve net ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Zamansallık = Temporality ; İşitme = Hearing ; İşitme cihazları = Hearing aids ; İşitme kaybı = Hearing loss

Özet:
Yapay zeka, her gün kullandığımız neredeyse tüm elektronik cihazların içerisinde yer almaktadır. Son yıllarda ise yapay zeka tabanlı işitme cihazları üretilmeye başlandı.  İşitme cihazları, işitme kayıplı bireylerin karşılaştığı sorunlar için akla gelen ilk çözüm yoludur. Ancak özellikle sensorinöral işitme kayıplı bireylerin yaşadığı sorunları karşılamakta bazen yetersiz kalabilmektedir. Yapay zeka tabanlı işitme cihazları piyasada mevcut olan işitme cihazlarının yetersiz kaldığı durumlarda yeni bir çözüm yolu olarak düşünülmektedir. Yapay zeka tabanlı işitme cihazları, derin sinir ağları denilen en gelişmiş işlemciler ile geliştirilmiştir. Bu işitme cihazlarının odyolojik ekipmanlar kullanılarak değerlendirildiği çalışmalar henüz bulunmamaktadır. Bu nedenle çalışmamızın amacı, derin sinir ağı tabanlı işitme cihazlarını zamansal işlememe testleri ile değerlendirmektir. Denkliğin sağlanabilmesi için aynı markanın derin sinir ağları teknolojisi bulunmayan işitme cihazı ile karşılaştırmalar yapıldı. Katılımcılara işitme cihazsız ve iki farklı işitme cihazlı frekans patern, süre patern ve gürültüde boşluk tanıma testleri uygulandı. Frekans patern ve süre patern zamansal sıralama becerisini, gürültüde boşluk testi ise zamansal çözünürlük becerisini değerlendirmektedir. Çalışmamıza simetrik sensorinöral işitme kaybı bulunan 40 kişi katıldı.  Verilerin istatistiksel analizleri için "SPSS version 20.0" kullanıldı. Frekans patern ve süre patern testte derin sinir ağı tabanlı işitme cihazı ve diğer işitme cihazı arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık gözlenmedi (p=0,480, p=0,998). Gürültüde boşluk tanıma testinde ise iki cihaz arasında anlamlı farklılık vardı (p=0,00). Derin sinir ağı tabanlı işitme cihazı kullanımının zamansal çözünürlük becerilerine katkısının olduğu sonucuna varıldı.

Abstract:
Artificial intelligence is available in almost all electronic devices that we use every day. In recent years, artificial intelligence-based hearing aids have started to be produced. Hearing aids are the first solution that comes to mind for the problems faced by individuals with hearing loss. However, it may sometimes be insufficient to solve the problems experienced by individuals with sensorineural hearing loss. Artificial intelligence-based hearing aids are considered as a new solution for cases where the hearing aids available in the market are insufficient. Artificial intelligence-based hearing aids have been developed with the most advanced processors called deep neural networks. There is no study which evaluates these hearing aids using audiological equipment yet. Therefore, the aim of our study is to evaluate deep neural network-based hearing aids with temporal processing tests. In order to ensure equivalence, comparisons were made with the hearing aid of the same brand that does not have deep neural networks technology. Frequency pattern, duration pattern and noise gap in noise tests were applied to the participants with two different hearing aids and without hearing aids. Frequency pattern and duration pattern tests evaluate temporal sequencing skill and gap in noise test evaluates temporal resolution skill. 40 participants with symmetrical sensorineural hearing loss included in our study. "SPSS version 20.0" was used for the statistical analysis of the data. In the frequency pattern and duration pattern tests, no statistically significant difference observed between the deep neural network-based hearing aid and other hearing aids (p=0,480, p=0,998). There was a significant difference between the two devices in the noise gap recognition test (p=0,00). It was concluded that using a deep neural network-based hearing aid contributed to temporal resolution skills.