Görüntü işleme uygulanan odyogramların yapay sinir ağları ve koşullu ifadelerle işitme kaybı tipi ve derecesi yorumlarının karşılaştırılması
Comparison of the type and degree of hearing loss with artificial neural networks and conditional expressions of audiograms applied to image processing
Yazar: YUSUF FAKİRULLAHOĞLU
Danışman: PROF. BAHRİYE ÖZLEM KONUKSEVEN
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Odyoloji Ana Bilim Dalı / Odyoloji Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Kulak Burun ve Boğaz = Otorhinolaryngology (Ear-Nose-Throat)
Dizin: Görüntü işleme = Image processing ; Görüntü işleme algoritmaları = Image processing algorithms ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; İşitme kaybı = Hearing loss

Özet:
Amaç: Dişçi ve Konukseven (2021), odyogramların işitme kaybı türü ve derecesi belirlenmesinde, yapay sinir ağları ve koşullu ifadeler kullanan mobil uygulama metotlarını karşılaştırmış ve doğruluk oranlarını yapay sinir ağında işitme kaybı türü ve derecesini sırasıyla %94,50 ve %95, koşullu ifadelerde %96,40 ve %100 olarak oldukça yüksek elde etmiştir. Ancak mobil uygulamada, işitme eşikleri dB seviyeleri yazılarak girilmektedir. Mobil uygulamayı kullanan bireylerin işitme eşik dB seviyelerini yazarak doğru girmeleri problem olabilir. Bu bağlamda web uygulamalarında odyogramların fotoğraflarından veya pdf sonuçlarından sağ ve sol kulak işitme eşiklerinin görüntü işleme algoritmalarıyla veri seti oluşturulması ihtiyacı doğmuştur. Bu çalışmanın amacı, odyometre test sonuçlarından görüntü işleme uygulamasıyla veri seti oluşturmak ve bilgisayar tabanlı iki farklı metodun; makine öğrenmesi ve koşullu ifadeler; işitme kaybı türü ve derecesi yönünden elde edilen sonuçlarını karşılaştırmaktır. 
Metot: Çalışmada 1000 adet odyograma görüntü işleme algoritmaları uygulanmış ve frekans ile desibel değerlerinin belirlendiği bir veri seti haline getirilmiştir. Bu veri seti, alanında uzman odyologlar tarafından işitme kaybı derecesi ve türü yönünden etiketlenmiştir. Veri setinin her bir satırındaki işitme eşikleri, koşullu yapılarla döngüye girerek işitme kaybı türü ve derecesi belirlenmektedir. Yapay sinir ağları algoritması için Python programlama dili kullanılmıştır. Veri setindeki odyogramların 800 tanesi makineyi eğitmek için kullanılırken 200 tanesi makine sonuçlarının doğruluğunu kontrol etmek için kullanılmıştır. 
Bulgular: Yapay zeka ile işitme kaybı tipi belirlemede toplamda %89,50 doğruluk oranı elde edilmiştir. Sensörinöral tip işitme kaybı %86,79, mikst tip işitme kaybı %85,00 iletim tip işitme kaybı %89,19, normal işitmede %94,29 doğruluk oranı elde edilmiştir.
Yapay zeka ile işitme kaybının derecesini belirlemede toplamda %89,00 doğruluk oranı elde edilmiştir. Çok ileri derecede işitme kaybında %75,00, ileri derecede işitme kaybında %81,81, orta-ileri derecede işitme kaybında %89,49, orta derecede işitme kaybında %90,00, hafif derecede işitme kaybında %86,11, normal işitmede %94,29 doğruluk oranı elde edilmiştir.
Koşullu ifadeler ile işitme kaybı tipi belirlemede toplamda %96,20'lik doğruluk oranı elde edilmiştir. Sensörinöral tip işitme kaybı %93,63, mikst tip işitme kaybı %93,87, iletim tip işitme kaybı %95,65, normal işitmede %100 doğruluk oranı elde edilmiştir. 
Koşullu ifadeler ile işitme kaybının derecesini belirlemede toplamda %100'lük doğruluk oranı elde edilmiştir. 
Sonuç: Görüntü işleme algoritmalarıyla odyogramların işitme eşik dB seviyeleri belirlenerek veri seti oluşturulmuştur. Bu veri setinin işitme kaybı tipi ve derecesi yorumlanmasında koşullu ifadelerle elde edilen doğruluk oranı yapay sinir ağı algoritmasına göre daha yüksek elde edilmiştir. 
Anahtar Kelimeler: Görüntü İşleme, İşitme Kaybı, Makine Öğrenmesi, Koşullu İfadeler

Abstract:
Purpose: Dişçi and Konukseven (2021) compared mobile application methods using artificial neural networks and conditional expressions to determine the type and degree of hearing loss in audiograms and compared the accuracy rates of the type and degree of hearing loss in the artificial neural network with 94,50% and 95% conditional expressions, 96,40% and 100%, respectively. achieved quite high. However, in the mobile application, hearing thresholds are entered by typing dB levels. It may be a problem for individuals using the mobile application to enter their hearing threshold dB levels correctly. In this context, the need to create a data set with image processing algorithms of right and left ear hearing thresholds has arisen from photos of audiograms or pdf results in web applications. The aim of this study is to create a data set from audiometer test results with image processing application and to use two different computer-based methods; machine learning and conditional expressions; To compare the results obtained in terms of the type and degree of hearing loss.
Method: In the study, image processing algorithms were applied to 1000 audiograms and they were turned into a data set in which frequency and decibel values were determined. This data set has been labeled by specialist audiologists in terms of the degree and type of hearing loss. Hearing thresholds in each row of the dataset are looped with conditional expressions to determine the type and degree of hearing loss. Python programming language was used for artificial neural network algorithm. Of the audiograms in the dataset, 800 were used to train the machine, while 200 were used to check the accuracy of the machine results.
Results: A total of 89.50% accuracy rate was obtained in determining the type of hearing loss with artificial intelligence. The accuracy rate was 86.79% for sensorineural hearing loss, 85.00% for mixed hearing loss, 89.19% for conductive hearing loss, and 88.57% for normal hearing. 
A total of 89.00% accuracy rate was obtained in determining the degree of hearing loss with artificial intelligence. 75.00% in profound hearing loss, 81.81% in severe hearing loss, 89.49% in moderately severe hearing loss, 90.00% in moderate hearing loss, 86.11% in mild hearing loss, and in normal hearing An accuracy rate of 94.29% was obtained. 
A total of 92.80% accuracy rate was obtained in determining the type of hearing loss with conditional expressions. The accuracy rate was 91.39% for sensorineural hearing loss, 90.14% for mixed hearing loss, 93.48% for conductive hearing loss, and 95.24% for normal hearing. 
A total of 100% accuracy rate was obtained in determining the degree of hearing loss with conditional statements.
Conclusion: The data set was created by determining the hearing threshold dB levels of the audiograms with image processing algorithms. The accuracy rate obtained with conditional expressions in the interpretation of hearing loss type and degree of this data set was higher than the artificial neural network algorithm.
Keywords: Image Processing, Hearing Loss, Machine Learning, Conditional Expressions