Derin Öğrenme Teknikleri ile Nörolojik Hasta Sesi Sınıflandırma
Neurological Patient Voice Classification With Deep Learning Techniques
Yazar: KÜBRA ASLAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMEL SOYLU
Samsun Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Bilgisayar destekli mühendislik = Computer aided engineering

Özet:
Nörolojik hastalıkların teşhisinde ses analizi, objektif bir parametre olarak kullanılabilen potansiyel bir araçtır. Hastalık süreci, nörolojik hastalıklı bireylerin ses sinyallerini farklı derecelerde etkileyebilmektedir. Bu durum sesin hastalık teşhisinde kullanılabilirliğini artırmaktadır. Bu çalışma, nörolojik hastalıkların teşhisinde ses analizi temel alınarak bir yöntem geliştirme amacını taşımaktadır. Çalışma, nörolojik hastalıklı bireylere yönelik bir ses tabanlı sınıflandırma yöntemi sunmaktadır. Bu amaçla, nörolojik hastalık tanısı almış bireylere bir cümle söyletilerek ses kayıtları alınmıştır. Elde edilen ses kayıtları, bilgisayar ortamında işlenerek, kişinin Multipl Skleroz (MS) hastası, sağlıklı bir birey veya diğer nörolojik hastalıklardan birine sahip olup olmadığını sınıflandırmak için kullanılmıştır. Ses kayıtları, Hızlı Fourier Dönüşümü (HFD) gibi sinyal işleme teknikleri kullanılarak spektrogram adı verilen görsel temsillere dönüştürülerek veri seti oluşturulmuştur. Eğitim verisi, transfer tabanlı derin öğrenme teknikleri kullanılarak VGG16, VGG19, EfficientNetV2B3 ve Görsel Transformer (ViT-Vision Transformers) tabanlı ViT-Base-Patch16-224-in21k modellerinin yeniden eğitimi için kullanılmıştır. Test verisi ile modeller test edilerek kişinin sesi MS ve diğer nörolojik hastalıklar ya da sağlıklı bir bireye ait olup olmadığına göre sınıflandırılmıştır. 
Bu çalışma ile, nörolojik hastalıkların teşhisinde ses analizi için derin öğrenme tekniklerinin kullanılması gerçekleştirilmiştir. Kullanılan dört modelde de %96'ın üzerinde bir genel doğruluk değeri bu yöntemin nörolojik hastalık teşhisi için kullanılabileceğini göstermektedir. Bu da yeni bulguların ve yöntemlerin keşfi için bir temel oluşturarak nörolojik hastalıkların daha iyi anlaşılmasına ve tedavi edilmesine fırsatları sunmaktadır. Bu tez çalışması, nörolojik hastalık teşhisinin yeni bir yaklaşımını sunmaktadır ve nörolojik hastalıkların teşhisi ve tedavisi konusundaki çabaları desteklemeyi hedeflemektedir.

Abstract:
Voice analysis is a potential tool that can be used as an objective parameter in the diagnosis of neurological diseases. The disease process can affect the voice signals of individuals with neurological diseases to different degrees. This increases the usability of voice in disease diagnosis. This study aims to develop a method based on voice analysis in the diagnosis of neurological diseases. The study presents a voice-based classification method for individuals with neurological diseases. For this purpose, individuals diagnosed with neurological diseases were asked to say a sentence and voice recordings were made. The audio recordings obtained were processed in a computer environment and used to classify whether the person was a Multiple Sclerosis (MS) patient, a healthy individual, or had one of the other neurological diseases. The data set was created by converting audio recordings into visual representations called spectrograms using signal processing techniques such as Fast Fourier Transform (HFD). The training data was used to retrain VGG16, VGG19, EfficientNetV2B3 and ViT-Vision Transformers based ViT-Base-Patch16-224-in21k models using transfer-based deep learning techniques. Models were tested with test data and the person's voice was classified according to whether it belonged to MS and other neurological diseases or a healthy individual.
With this study, deep learning techniques were used for voice analysis in the diagnosis of neurological diseases. An overall accuracy value of over 96% in all four models used shows that this method can be used for neurological disease diagnosis. This provides opportunities for better understanding and treatment of neurological diseases by providing a basis for the discovery of new findings and methods. This thesis study offers a new approach to neurological disease diagnosis and aims to support efforts in the diagnosis and treatment of neurological diseases.