Öksürük akustik sinyallerinde geleneksel ve derin öznitelikler yardımıyla COVID-19 tespiti
COVID-19 detection with traditional and deep features on cough acoustic signals
Yazar: YUNUS EMRE ERDOĞAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ NARİN
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: COVID 19 = COVID 19 ; Dalgacık dönüşümleri = Wavelet transforms ; Öksürük = Cough ; Öznitelik = Feature extraction

Özet:
Milyonlarca insanın muzdarip olduğu COVID-19 salgını kısa sürede tüm dünyayı etkisi altına aldı. Bulaşma oranı yüksek olan bu virüs, insanların solunum sistemini doğrudan etkiliyor. Nefes almada zorluk, öksürük, ateş gibi belirtiler sık görülürken, ileri durumlarda hastaneye yatış ve ölümcül sonuçlar görülebilir. Bu nedenle salgınla mücadelede en önemli konu COVID19(+) erken tespit etmek ve COVID-19(+) olanları diğer insanlardan izole etmektir. RT-PCR testinin yanı sıra görüntüleme yöntemleri ile COVID-19(+) olanlar tespit edilebiliyor. Tezde önemli semptomlardan biri olan öksürük akustik verileri ile COVID-19(+) hastalarının tespit edilmesi amaçlandı. Bu verilere dayanarak, deneysel mod ayrıştırma (DMA) ve ayrık dalgacık dönüşümü (ADD) kullanılarak geleneksel öznitelik çıkarma yöntemlerinden öznitelikler elde edilmiştir. Önceden eğitilmiş ResNet50 ve önceden eğitilmiş MobileNet modelleri kullanılarak derin öznitelikler elde edildi. Elde edilen tüm özniteliklere ReliefF algoritması ile öznitelik seçimi uygulanmıştır. Bu durumda en yüksek doğruluk değeri %98,4 ve F1-skoru değeri %98,6 olaraksaptanmıştır. Derin özniteliklerin kullanıldığı diğer çalışmada ise skalogram görüntüleri kullanılarak ResNet50 ve MobileNet'ten elde edilen öznitelikler kullanılmıştır. Seçilen öznitelikler için ReliefF algoritması kullanılarak en yüksek performans %97,8 doğruluk ve %98,0 F1 skoru olarak destek vektör makineleri-kübik ile bulunmuştur. Geleneksel öznitelik yaklaşımları ile elde edilen özniteliklerin derin özniteliklere göre daha yüksek performans gösterdiği tespit edilmiştir. Lineer olmayan ölçümler arasında en fazla ayırt edici özelliğin yaklaşık entropi ölçümü olduğu belirlendi. Sonuçlara göre mobil ve bilgisayar tabanlı uygulamalardan kolaylıkla elde edilebilen öksürük akustik verileri ile oldukça başarılı bir çalışma sunulmaktadır. Bir kişinin bile doğru tespit edilmesinin önemli olduğu bu salgın döneminde bu çalışmanın bir karar destek sistemi olarak faydalı olacağını tahmin ediyoruz.

Abstract:
The COVID-19 epidemic, in which millions of people suffer, has affected the whole world in a short time. This virus, which has a high rate of transmission, directly affects the respiratory system of people. While symptoms such as difficulty in breathing, cough, and fever are common, hospitalization and fatal consequences can be seen in progressive situations. For this reason, the most important issue in combating the epidemic is to detect COVID-19(+) early and isolate those with COVID-19(+) from other people. In addition to the RT-PCR test, those with COVID-19(+) can be detected with imaging methods. In this study, it was aimed to detect COVID-19(+) patients with cough acoustic data, which is one of the important symptoms. Based on these data, features were obtained from traditional feature extraction methods using
empirical mode decomposition (EMD) and discrete wavelet transform (DWT). Deep features were also obtained using pre-trained ResNet50 and pre-trained MobileNet models. Feature selection was applied to all obtained features with the ReliefF algorithm. In this case, the highest 98.4% accuracy and 98.6% F1-score values were obtained by selecting the EMD + DWT features using ReliefF. In another study in which deep features were used, features obtained from ResNet50 and MobileNet using scalogram images were used. For the features selected using the ReliefF algorithm, the highest performance was found with support vector machinescubic as 97.8% accuracy and 98.0% F1-score. It has been determined that the features obtained
by traditional feature approaches show higher performance than deep features. Among the chaotic measurements, the approximate entropy measurement was determined to be the highest distinguishing feature. According to the results, a highly successful study is presented with cough acoustic data that can easily be obtained from mobile and computer-based applications. We anticipate that this study will be useful as a decision support system in this epidemic period, when it is important to correctly identify even one person.