Solunum yolu hastalıklarının öksürük analizi ile tespiti
Detection of respiratory diseases through cough analysis
Yazar: ASEEL WADEEA SHUKRI AL-DOORI
Danışman: DOÇ. DR. Begüm KORUNUR ENGİZ
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Öksürük, birçok solunum yolu hastalığının en sık görülen belirtilerinden biridir. Solunum yolu hastalığına bağlı olarak öksürük tipinde farklılıklar olabilir. Veri alma ve sinyal işleme tekniklerindeki gelişmeler, öksürük analizinin ayrıntılı ve doğru bir biçimde yapılmasına ve dolayısıyla solunum yolu hastalığının belirlenmesine yardımcı olabilir. Bu nedenle bu tezde sağlıklı ve farklı türde solunum yolu hastalığı olan kişilerden alınan öksürük seslerinin yer aldığı veri tabanındaki veriler kullanılarak solunum yolu hastalıklarının belirlenmesine yardımcı olan bir uygulama geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu hedefe ulaşmak için, veri tabanından alınan 100 öksürük sesi hastalığa göre gruplanmış, örnekler arasındaki örnekleme frekansı, kayıt uzunluğu gibi farklar filtreleme, örnekleme ve normalize etme gibi işlemler uygulanarak giderilmiştir. Veri tabanında yer alan tüm öksürük seslerinin MFCC, GTCC, güç spektral yoğunluğu ve FFT gibi özellikleri oluşturulan MATLAB programı ile belirlenmiş, karşılaştırma ve daha ileri değerlendirmeler yapmak amacıyla kaydedilmiştir. Hastalık türünün belirleneceği öksürük sesi ve veri tabanında yer alan öksürük seslerinin belirtilen özellikleri karşılaştırılarak dinamik zaman bükmesi ve tepe bulma algoritması yardımıyla benzerlik oranı belirlenmiştir. Hesaplanan benzerlik oranlarından en yüksek benzerliğe sahip olan iki hastalık türü belirlenerek kullanıcı arayüzünde gösterilmiştir. 
Bu tezde geliştirilen, doğrudan hastanın ses kaydından veya veri tabanında var olan kayıtlardan otomatize edilmiş bir biçimde öksürük analizi yapılmasına olanak tanıyan bu program hastanın solunum yolu hastalığının türüne dair bilgilerin kolaylıkla belirlenmesine olanak tanır. Kolay kullanıma sahip kullanıcı arayüzü; tıbbi profesyonellerin hastanın öksürüğünün akustik özelliklerine dayanarak en olası tanıları daha kolay biçimde koymasına yardımcı olur, süreci hızlandırır ve düzenli bir şekilde sunarak erişilebilirliği arttırır. Ayrıca, gelecekte geliştirilecek bir mobil uygulama ile akıllı telefonlar aracılığıyla kişisel kullanıma uygun, düşük maliyetli ve zaman tasarrufu sağlayan bir çözüm sunması amaçlanmıştır.

Abstract:
Cough is one of the most common symptoms of many respiratory diseases. Differences in the type of cough can occur depending on the respiratory disease. Advances in data collection and signal processing techniques can aid in detailed and accurate cough analysis, thereby assisting in the identification of respiratory diseases. Therefore, this thesis aims to develop an application that assists in identifying respiratory diseases using a database containing cough sounds from healthy individuals and those with different respiratory diseases. To achieve this goal, 100 cough sounds from the database were grouped according to the disease, and differences between samples (such as sampling frequency and recording length) were eliminated by applying processes like filtering, resampling, and normalization. Features such as MFCC, GTCC, power spectral density, and FFT were determined for all cough sounds in the database using a MATLAB program and recorded for comparison and further evaluation. The similarity ratio was determined by comparing the specified features of the cough sound for disease determination with those of cough sounds in the database using dynamic time warping and peak-finding algorithms. The two disease types with the highest similarity were identified and displayed on the user interface from the calculated similarity ratios.  
The developed program in this thesis allows for automated cough analysis directly from the patient's voice recording or existing records in the database. This enables the easy determination of information about the type of respiratory disease a patient may be experiencing. The user-friendly interface assists medical professionals in making the most likely diagnoses more quickly based on the acoustic features of the patient's cough, expediting the process and enhancing accessibility. Furthermore, it aims to provide a solution for future use through a mobile application that could be used conveniently personally via smartphones, offering a cost-effective and time-saving solution.