İşitme kaybı türü ve işitme kaybı derecesi belirlenmesinde iki metot karşılaştırılması: Yapay sinir ağları ve koşullu yapılarla kodlanan mobil uygulama
Comparison of TWO methods in determining the type of hearing loss and the grade of hearing loss: mobile application coded with artificial neural networks and conditional structures
Yazar: AHMET YASİN DİŞÇİ
Danışman: PROF. BAHRİYE ÖZLEM KONUKSEVEN
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Odyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Kulak Burun ve Boğaz = Otorhinolaryngology (Ear-Nose-Throat)
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; İşitme = Hearing ; İşitme kaybı = Hearing loss

Özet:
İşitme; ortamda yayılan ses dalgalarının dış kulak aracılığıyla toplanıp orta kulağa aktarımı ve iç kulakta oluşturduğu elektriksel potansiyelin işitme korteksine iletimi ile meydana gelmektedir. İşitme duyusunun; uyaranların algılanması, konuşma ve anlamayla ilişkili olması nedeniyle bireyin bilişsel ve sosyal becerilerinin gelişiminde oldukça önemli bir yere sahiptir
İşitme kaybı türü ve derecesinin belirlenmesi kaybın tedavisi veya kullanılacak yardımcı işitme cihazlarının seçiminde önem arz etmektedir. Bu çalışmada işitme kaybı türleri ve derecelerinin, derin öğrenme yöntemleri ve koşullu yapılar kullanılarak yazılan kodlar tarafından oluşturulacak döngülerle ayırt edilmesi amaçlanmıştır. Bu çalışma için odyoloji kliniğinde yapılan 1000 adet saf ses hava yolu ve saf ses kemik yolu işitme testinden veri seti hazırlanmıştır. Yapay sinir ağları algoritması için Python programının Spyder eklentisi kullanılmıştır. Veri setindeki testlerin 800 tanesi makineyi eğitmek için kullanılırken 200 tane test sonucu ise makine sonuçlarının doğruluğunu kontrol etmek için kullanılmıştır. Makineye öğretilen odyogram türleri yapay sinir ağları algoritmasıyla yorumlanarak işitme kaybı türleri ve derecelerinin her biriyle eşleştirilmektedir.  Koşullu yapılar ile yazılan kodlar için Java programlama dilinde Eclipse IDE for Java Developers - 2021 - 03 programı kullanılmıştır. Veri setindeki her bir satırdaki işitme eşikleri koşullu yapılarla döngüye girerek işitme kaybı türü ve derecesi belirlenmektedir. Yapay sinir ağı modellemesinde 800 odyogram ile öğretme işlemi gerçekleştirildikten sonra 200 odyogram ile sonuçların güvenirliliği test edilmiştir. İşitme kaybı türü belirlenirken %94,5, işitme kaybı derecesi belirlenirken %95 oranında doğruluk elde edilmiştir. Koşullu yapılar kullanılarak hazırlanan döngüde işitme kaybı türü belirlenirken % 96,4, işitme kaybı derecesi belirlenirken %100 doğruluk oranı elde edilmiştir. İşitme kaybı türü ve derecelerinin belirlenmesinde bilgisayar tabanlı programlardan faydalanılabileceği görülmüştür.
Anahtar Kelimeler: İşitme kaybı, Koşullu Yapılar, Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka

Abstract:
Hearing; It occurs when sound waves emitted in the environment are collected through the outer ear and transferred to the middle ear and the electrical potential created in the inner ear is transmitted to the auditory cortex. The sense of hearing; Perception of stimuli has a very important place in the development of cognitive and social skills of the individual, as it is related to speech and understanding.
Determining the type and degree of hearing loss is important in the treatment of loss or in the selection of assistive hearing aids to be used. In this study, it is aimed to distinguish the types and degrees of hearing loss with loops created by codes written using deep learning methods and conditional structures. For this study, a data set was prepared from 1000 pure tone airway and pure tone bone conduction hearing tests performed in the audiology clinic. The Spyder plugin of the Python program was used for the artificial neural network algorithm. While 800 of the tests in the dataset were used to train the machine, 200 test results were used to check the accuracy of the machine results. The audiogram types taught to the machine are interpreted with the artificial neural network algorithm and matched with each of the hearing loss types and degrees. Eclipse IDE for Java Developers - 2021 - 03 program in Java programming language was used for the codes written with conditional structures. Hearing thresholds in each row in the dataset are looped with conditional constructs to determine the type and degree of hearing loss. In the artificial neural network modeling, after teaching with 800 audiograms, the reliability of the results was tested with 200 audiograms. An accuracy of 94.5% was obtained when determining the type of hearing loss, and 95% when determining the degree of hearing loss. In the loop prepared using conditional constructs, an accuracy rate of 96.4% was obtained when determining the type of hearing loss and 100% when determining the degree of hearing loss. It has been observed that computer-based programs can be used to determine the type and degree of hearing loss.
Keywords: Hearing loss, Conditional Structures, Machine Learning, Artificial Intelligence