İşitme kayıplı hastalar için makine öğrenmesi ile işitme cihazı seçim sisteminin geliştirilmesi
Development of hearing aid selection system with machine learning for patients with hearing loss
- Tez No: 819163
- Danışmanlar: PROF. DR. BAHRİYE ÖZLEM KONUKSEVEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Kulak Burun ve Boğaz, Otorhinolaryngology (Ear-Nose-Throat)
- Anahtar Kelimeler: İşitme Cihazı, Yapay Zeka, XGBoost, Yapay Sinir Ağları, Rassal Orman, Karar Ağaçları, Hearing aids, Artificial Intelligence, XGBoost, Neural Networks, Random Forest, Decision Trees
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Odyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Odyoloji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Makine öğrenimi teknolojisinin yaygınlaşması ve odyoloji alanında yapılan çalışmaların çeşitlilik kazanması, yeni neden sonuç ilişkilerinin ortaya çıkmasına yardımcı olmakta ve günlük hayatta karşılaşılan problemlerin çözümüne hızlı, somut ve erişilebilir katkılar sağlamaktadır. Odyoloji alanında yaşanılan zorluklardan birisi uygun işitme cihazı seçimidir. İşitme cihazlarında gelişen teknoloji nedeniyle artan cihaz özellikleri, parametrelerin çokluğu ve güncel gelişmeler işitme kayıplı bireyler ve işitme uzmanları açısından işitme cihazı seçimi için karar verme sürecinde zorluklara sebep olmaktadır ve cihazlardan maksimum fayda sağlanamamaktadır. Bu çalışmada işitme kayıplı bireyler için bireyin demografik özelliklerine, sosyokültürel özelliklerine ve işitme kaybı derecesine göre yapay zeka algoritmaları ile doğru işitme cihazı seçimini doğruluk oranı yüksek bir şekilde gerçekleştirecek bir model oluşturmak amaçlanmıştır. İşitme kayıplı bireyler için bireyin demografik özelliklerine, sosyokültürel özelliklerine ve işitme kaybı derecesine göre yapay zekâ tabanlı algoritmalar ile işitme cihazı seçimi yapmak amacıyla yaşları 18 ile 60 arasında değişen sensörinöral tipte işitme kaybı olan 3196 hastanın odyolojik verileri ve işitme cihazı tercihleri simüle edilerek veri seti araştırmacı tarafından oluşturulmuştur. İşitme cihazı seçimlerinde önemli rol oynayan toplamda 8 konu başlığı belirlenmiştir. Belirlenen konu başlıkları doğrultusunda bireylere uygun işitme cihazı belirlenebilmesi için 8 konu başlığından toplam 15 soru belirlenmiştir. Etiketleme işlemi işitme cihazı konusunda yetkin 3 odyolog tarafından veriler detaylıca incelenerek yapılmıştır. Doğruluk değeri en yüksek olan modelin 0,9475 ile XGBoost algoritması ile kurulan modele ait olduğu görülmüştür. Karar Ağacı algoritması ile kurulan modelde 0,9427, Rassal Orman algoritması ile kurulan modelde 0,914, Yapay Sinir Ağları ile kurulan modelde ise 0,8748 elde edilmiştir. Çalışmamız kapsamında yapay zeka algoritmalarıyla oluşturulan modellerde yüksek doğruluk değerleri elde edilmiş olup bu modellerin işitme cihazı seçiminde karar destek sistemi olarak kullanılabileceği düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
The spread of machine learning technology and the diversity of studies in the field of audiology help the emergence of new cause-effect relationships and provide fast, concrete, and accessible contributions to the solution of problems encountered in daily life. One of the difficulties experienced in the field of audiology is the selection of the appropriate hearing aid. Increasing device features, multiplicity of parameters and frequently renewed current developments due to the developing technology in hearing aids cause difficulties in the decision-making process for hearing loss individuals and hearing care professionals, and maximum benefit cannot be obtained from the devices. The aim of this study is to create a model that will perform the correct hearing aid selection with a high rate of accuracy with artificial intelligence algorithms according to the demographic characteristics, sociocultural characteristics, and degree of hearing loss of individuals with hearing loss. The data set was created by the researcher by simulating the audiological data and hearing aid preferences of 3196 patients with S/N type hearing loss, aged between 18 and 60, in order to select hearing aids with artificial intelligence-based algorithms. 8 topics that play an important role in the selection of hearing aids have been determined. A total of 15 questions were created from these 8 topics in order to determine the appropriate hearing aid for individuals. The labeling process was carried out by 3 audiologists, who are competent in hearing aids, by examining the data in detail. It has been seen that the model established with the XGBoost algorithm has the highest accuracy value (0.9475). Accuracy values have been found 0.9427 in the model established with the Decision Tree algorithm, 0.914 in the model established with the Random Forest algorithm, and 0.8748 in the model established with the Artificial Neural Networks. Within the scope of our study, high accuracy values were obtained in the models created with artificial intelligence algorithms, and it is thought that these models can be used as a decision support system in the selection of hearing aids.
Benzer Tezler
- Kronik tinnitusu olan işitme kayıplı hastalarda dıabetes mellıtus varlığında tınnıtus retraınıng therapy'nin (tinnitus yeniden eğitim terapisi) etkinliğinin araştırılması
Investigation of Efficacy of TRT (tinnitus retraining therapy) in the Presence of Diabetes Mellitus in Hearing Loss Patients with Chronic Tinnitus
ABDULLAH KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Kulak Burun ve BoğazKapadokya ÜniversitesiOdyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET CELALETTİN CİHAN
- İşitme cihazı seçim ve etkinliğinin değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
EBRU KAPLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2002
Kulak Burun ve BoğazEge ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
- 4-8 yaş grubu koklear implantlı çocuklarda dil gelişimi ile günlük yaşam kalitesi arasındaki ilişki
The relationship between language development and quality of daily life in 4-8 year old children with cochlear implants
SEÇİL TUNCA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Kulak Burun ve BoğazKapadokya ÜniversitesiOdyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ OSMAN AKSOY
- Tone burst uyarılı işitsel beyinsapı yanıtları ve klinik uygulamalar
Tone burst evoked auditory brainstem responses and clinical applications
KENAN ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Kulak Burun ve BoğazÇukurova ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METE KIROĞLU
- Erişkinlerde işitme kaybının ses üzerine etkisinin objektif değerlendirilmesi
Objecti̇ve evoluati̇on of voi̇ce parameters in adults heari̇ng loss
FERİT AKIL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
Kulak Burun ve Boğazİstanbul ÜniversitesiKulak Burun Boğaz ve Baş-Boyun Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN ÖZTÜRK