Geri Dön

Yapay zeka yöntemlerini kullanan bir işitme testi cihazının tasarlanması

Designing a hearing test device using artificial intelligence methods

  1. Tez No: 833382
  2. Yazar: METİN TAŞKIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İLHAN UMUT
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Trakya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

İşitsel beyinsapı yanıtları (ABR) işitme değerlendirilmesinde en sık kullanılan yöntemlerden birisidir. Yöntem teknik kullanımı kolay ve pratik olmasına karşın sonuçların değerlendirilmesi aşamasında iyi yetişmiş eğitimli personele ihtiyaç duymaktadır. Bu çalışmada deri yüzeyine yerleştirilen elektrotlar yolu ile ABR sinyallerinin toplanması, işlenmesi özelliklerinin çıkarılması ve gerçek zamanlı olarak sınıflandırılması ve değerlendirilen kulağa yönelik sınıflandırma sonucunu paylaşılması için 7 farklı LabVIEW tabanlı uygulama geliştirilmiştir. Geliştirilen LabVIEW uygulamaların biri firmware olarak MyRIO donanımı üzerinde çalışmaktadır. Gerçekleştirilen analog devre ile ABR sinyalleri elde edilmektedir. Elde edilen bu ham veriler hem zaman ve hem de frekans düzlemlerinde farklı özniteliklere çevrilmektedir. Oluşturulan 3 farklı yapay zeka modelinden biri kullanılarak gerçek zamanlı olarak sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Yaklaşımın testi amacı ile PhysioNet veritabanı üzerinden elde edilen ABR verileri geçti ve kaldı olarak sınıflandırılmıştır. Veritabanında var olan kayıtlardan 1Khz uyaran sinyali ile elde edilen 612 kayıt 306 eğitim 306 Test için kullanılmıştır. ABR kayıtlarının tanı sonuçları farklı yapay zeka algoritmaları açısından değerlendirildiğinde birbirlerine yaklaşık değerler elde etsellerde en iyi sonucu destek vektör makinelerinin verdiği söylenebilir.

Özet (Çeviri)

Auditory Brainstem Responses (ABR) are one of the most commonly used methods for hearing assessment. Although the method is technically easy and practical to use, the evaluation process of the results requires well-trained and educated personnel. In this study, several LabVIEW-based applications were developed to collect ABR signals through electrodes placed on the skin, process their characteristics, and classify and evaluate the results in real-time, focusing on ear-specific classification. These LabVIEW applications run on MyRIO hardware. The ABR signals are obtained using the implemented analog circuit. Statistical data and discrete wavelet transform data were obtained to prepare the dataset. Classification was performed in real time using one of the 3 different artificial intelligence models created. The approach was tested using ABR data obtained from the PhysioNet database, and the results were classified as pass or fail. The 612 recordings obtained with a 1kHz stimulus signal from the available observations are divided into 306 for training and 306 for testing. When the diagnostic results of Abr records are evaluated in terms of different artificial intelligence algorithms, it can be said that support vector machines give the best results, even though they get approximate values to each other

Benzer Tezler

  1. Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data

    Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları

    İSMAİL BİLGEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  2. Development of IoT-based solar water heating system

    Nesnelerin interneti tabanlı güneş enerjili su ısıtma sisteminin geliştirilmesi

    HÜSEYİN GÖKALP

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELİH GÜNAY

  3. Yapay zeka yöntemleriyle robotlarda model temelli arıza yalıtımı ve arızaya dayanıklı denetim

    Model based fault isolation and fault tolerant control of robot manipulators using artificial intelligence methods

    TOLGA YÜKSEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ABDULLAH SEZGİN

  4. Karar verme sürecinde bulanık mantık bazlı oyun teorisi uygulamaları

    Fuzzy logic based game theory applications in decision making process

    HAKAN SONER APLAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN TÜRKBEY

  5. Yapay zeka tabanlı non-ınvazıv kan şekeri ölçümü

    Artificial intelligence-based non-invasive blood glucose measurement

    GÖKHAN ADIGÜZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT ŞENTÜRK

    PROF. DR. KEMAL POLAT