Ses teli damar ve şekil özelliklerini değerlendirerek ses telipatolojilerinin sınıflandırılması
Classification of laryngeal disorders based on shape and vascular patterns of vocal folds
- Tez No: 884669
- Danışmanlar: PROF. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Kulak Burun ve Boğaz, Computer Engineering and Computer Science and Control, Otorhinolaryngology (Ear-Nose-Throat)
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Ses telleri üzerinde oluşan nodül, polip, larenjit gibi hastalıklar nedeniyle, ses tellerinin yapısı bozulmakta bu da ses kısıklığı, nefes alma ve yutma güçlüğü gibi problemlere sebebiyet vermektedir. Ses teli patolojilerinin teşhisi video laringostroboskop, endoskopik yüksek hızlı kamera gibi medikal görüntüleme cihazları ile alınan görüntülerde ses tellerinin yapısal bozulmalarının ve ses teli titreşimlerinin incelenmesi ile mümkün olmaktadır. Ancak bazı patolojilerin ses tellerinde meydana getirdikleri şekilsel bozulmalar birbirleri ile benzerlik gösterebildikleri için ses teli hastalıklarının teşhisi hataya açıktır. Bu gibi durumlarda net tanı ancak ameliyat esnasında patoloji açıldığında konulabilmektedir. Son yıllarda yapılan tıbbi çalışmalar ses telleri üzerindeki patolojilerin kan damar yapılarını da değiştirdiğini ortaya koymuştur. Araştırmalarda, kan damarlarının patoloji cinsine göre belli bir örüntü sergilediği gözlenmiş ve kan damarlarının yardımcı bir teşhis metodu olarak kullanılması gündeme gelmiştir. Ancak literatürde görüntü işleme ve şekil tanıma yöntemleri ile ses telleri üzerindeki kan damar yapılarını değerlendiren bir çalışma mevcut değildir. Bu tez çalışmasında, direkt mikro laringoskop ve video laringostroboskop cihazları kullanılarak alınan renkli ses teli görüntülerinde, ses teli üzerindeki kan damarı bozulmalarını patolojiler ile ilişkilendirerek ses teli şekil bozulmaları ile birlikte değerlendiren ve böylece teşhis koymanın zor olduğu vakalarda net tanı için hekime yardımcı olabilecek özgün bir sistem tasarlanmış ve gerçeklenmiştir. Çalışmanın ilk adımında, Yönlü Gradyan Histogramı (YGH) kullanılarak ses teli görüntüleri üzerinde ses tellerinin lokasyonu tespit edilmekte ve tohumlu bölge büyütme algoritması ile ses telleri arasında kalan glottal açıklık bölgesi bölütlenmektedir. Ses teli kenar özelliklerini çıkarmak için ses teli kenar hattı analiz edilerek patolojilerin lokasyonu, şekli ve büyüklüğü ölçülmektedir. Ses teli damar özelliklerini çıkarabilmek için ise ilk önce tohumlu bölge büyütme algoritması ile damar yapıları bulunmakta ardından yanlış damarların temizlenmesi ve damar kopukluklarının giderilmesi işlemleri ile damarların orta eksenleri çıkarılmaktadır. Son adımda ses teli kenar ve damar özellikleri kullanılarak ses teli hastalıkları sınıflandırılmaktadır. Çalışma kapsamında kist, nodül sınıflandırması ve sağlıklı, nodül, polip, sulcus vocalis, larenjit sınıflandırması olmak üzere iki farklı sınıflandırma problemi ele alınmıştır. Kist,nodül sınıflandırması için ses teli damar özelliklerinden faydalanılmıştır. Destek Vektör Makineleri (DVM), K-En Yakın Komşuluk (KEK) ve Rastgele Orman (RO) algoritmaları ile sınıflandırma yapılarak başarıları karşılaştırılmıştır. DVM algoritması ile %75 değerinde bir ağırlıklı ortalama kabul oranı elde edilmiştir. Sağlıklı, nodül, polip, sulcus vocalis ve larenjit sınıflandırması için ise ses teli kenar ve damar özelliklerini beraber değerlendiren bir ikili karar ağacı yapısı tasarlanmıştır. Tasarlanan ikili karar ağacı yapısının ağırlıklı ortalama kabul oranı %79 olarak hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
Vocal folds disorders such as vocal nodules, vocal polyps and laryngitis may cause hoarseness, breathing and swallowing difficulties due to vocal fold malfunction. Diagnosis of vocal folds disorders is based on examining structural defect of the vocal folds and vocal fold vibrations by medical imaging devices such as videolaryngostroboscopy and endoscopic high-speed cameras. However clinical diagnosis of vocal folds disorders is prone to error because of their visual similarity. In such cases, surgical procedure may help the physicians make a more accurate diagnosis. Recent medical researchers reported that vocal fold anomalies affect the anatomic structure of blood vessels. Researchers noted that since the blood vessels patterns vary with the types of vocal fold disorders, they can be used as a diagnostic tool. However there is no reported study in literature that evaluates the vessel structures on vocal folds by image processing and pattern recognition methods. In this paper, we design and implement a novel system that can aid diagnosis of laryngeal disorders exploiting alignment of blood vessels and structural defects of vocal folds on color vocal fold images acquired by direct-micro laryngoscopy and videolaryngostroboscopy. We first detected the vocal folds on video-laryngostroboscopy images by using Histogram of Oriented Gradients (HOG) Descriptors. Then glottal area is segmented by region growing algorithm. Evaluation of vocal fold edge features is done by analyzing the vocal fold edge contour to measure the location, shape and size of the vocal fold pathologies. To extract the vessel features we first perform initial vessel segmentation by a region growing process. Then vessel centerlines are obtained by executing false vessel elimination and vessel linking steps. At the last step we categorized vocal folds by using vascular features and shape features of vocal folds. In this study two different classification tasks namely, cyst and nodule classification and healthy, nodule, polyp, sulcus vocalis and laryngitis classification are discussed. Vocal fold vessel features are evaluated for cyst and nodule classification. We used Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN) and Random Forest (RF) classifiers and evaluated their results. We achieved an average success rate of 75% by using SVM. We exploit vascular structure and shape features of vocal folds for healthy, nodule, polyp, sulcus vocalis and laryngitis classification. We propose binary decision tree architecture for classification and achieved an average success rate of %79.
Benzer Tezler
- Ses teli nodülü, ses teli polibi ve ses teli kisti olan yetişkinlerde ses cerrahisi ile ses terapisi yöntemlerinin etkililiğinin karşılaştırılması
The comparison of the effectiveness of the methods of voice surgery and voice therapy for the adults with vocal cord nodules, vocal cord polyps, and vocal cord cysts
İBRAHİM ERENSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Kulak Burun ve BoğazAnadolu ÜniversitesiDil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELÇİN TADIHAN ÖZKAN
- Ses handikap indeksi 10 (vhı 10) ve sesle ilgili yaşam kalitesi (v-rqol) ölçeğinin Türkçe versiyonları arasındaki korelasyonun araştırılması
Correlation of the Turkish versions of the voice handicap index 10 (vhi 10) and the voice-related quality of life (v-rqol) measure
BERNA DENİZ KUNTMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Kulak Burun ve BoğazEge ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET FATİH ÖĞÜT
- Ses eğitiminde ses türüne ve repertuvara doğru karar verilmesinin önemi
Significance of deciding the right voice type and repertoire in vocal training
ABDULLAH ALP KÖKSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve Öğretimİstanbul ÜniversitesiSahne Sanatları Ana Sanat Dalı
PROF. GÜZİN GÜREL
- Vokal kord nodülü olan çocuklar ile sağlıklı sese sahip çocukların ses özelliklerinin karşılaştırılması ve vokal kord nodülü olan çocuklarda farklı ses terapisi yöntemlerinin etkililiğinin incelenmesi
Comparison of voice characteristics of children with vocal cord nodules and children with healthy voices and investigation of the effectiveness of different voice therapy techniques in children with vocal cord nodules
MARAL YEŞİLYURT
Doktora
Türkçe
2020
Kulak Burun ve BoğazÜsküdar ÜniversitesiDil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET KONROT KONROT
- Disfonili hastalarda ses terapisi etkinliğinin beck depresyon envanteri (BDE) ile değerlendirilmesi
Evaluation of voice therapy activation with beck depression inventory (BDİ) on dysphonia patients
GİZEM ÖZÖNCÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Kulak Burun ve BoğazEge ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET FATİH ÖĞÜT