Yapay zeka yöntemlerini kullanan bir işitme testi cihazının tasarlanması
Designing a hearing test device using artificial intelligence methods
- Tez No: 833382
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İLHAN UMUT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- İşitme engelli bireylerle iletişimde IMU ve sEMG sensör verilerini kullanacak bir sistem geliştirilmesi
Development of a system to use IMU and sEMG sensor data in communication with hearing impaired individuals
ÜMİT CAN KUMDERELİ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLHAN UMUT
- Development of IoT-based solar water heating system
Nesnelerin interneti tabanlı güneş enerjili su ısıtma sisteminin geliştirilmesi
HÜSEYİN GÖKALP
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİH GÜNAY
- Etmen tabanlı benzetim ve yapay zekâ temelli bir yönetim bilgi sistemi: Anadolu Üniversitesi Açıköğretim sistemi uygulaması
Agent-based simulation and artificial intelligence grounded management information system: The application of Anadolu University open education system
MEHMET FATİH SERT
- Developing novel model for disease detections by processing medical data with artificial intelligence techniques
Yapay zeka teknikleri teknikleriyle tıbbi verileri kullanarak tespit yapan yeni bir model ve algoritma geliştirme
DERYA YELİZ COŞAR SOĞUKKUYU
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ ATA