Ses bozukluklarının algısal değerlendirilmesinde yapay zeka değerlendirmesi ile klinisyen değerlendirmesinin karşılaştırılması
Comparison of artificial intelligence assessment and clinician assessment in perceptual assessment of voice disorders
- Tez No: 995403
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM ÇELİK, PROF. DR. MÜGE MÜZEYYEN ÇİYİLTEPE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Dil ve Konuşma Terapisi, Language and Speech Therapy
- Anahtar Kelimeler: Algı, Ses analizi, Ses bozuklukları, Yapay zeka, İnsan sesi, Perception, Voice analysis, Voice disorders, Artificial intelligence, Human voice
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tarsus Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Dil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ses bozukluklarının değerlendirilmesinde akustik, aerodinamik ve algısal analizlerin birlikte kullanılması sesin çok boyutlu yapısını ele alarak doğru tanı ve etkili tedavi sürecinin planlanması sağlar. Geçmişten günümüze yapay zeka alanındaki gelişmelerle birlikte tanı ve terapi sürecinin standardize ve kolay bir şekilde gerçekleşmesi amacıyla çalışmalar yapılmaktadır. Bu amaçla yapılan yapay zeka destekli GRBASZero uygulaması sesin algısal değerlendirilmesinde kullanılan GRBAS ölçeğini puanlamaktadır. Bu çalışmada, ses bozukluğuna sahip bireylerin klinisyenler tarafından değerlendirilen GRBAS puanlamalarıyla yapay zeka destekli GRBASZero uygulaması tarafından değerlendirilen GRBAS puanlamalarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Çalışmaya 60 disfonik ve 15 sağlıklı birey katılmıştır. Sağlıklı bireylerin korelasyonu etkilediği görülmüş ve 60 disfonik katılımcı analize dahil edilmiştir. Katılımcıların sesleri GRBASZero uygulamasıyla puanlanmış ve ayrıca Ses Handikap Endeksi-10, Sesle İlişkili Yaşam Kalitesi Ölçeği, Türkçe Ses Yorgunluğu Ölçeği ve Ses Yolu Rahatsızlık Ölçekleri uygulanmıştır. Katılımcılardan maksimum /a/, /i/, /s/, /z/ fonasyonu ve okuma pasajı örnekleri alınmış, sesler Praat yazılımıyla analiz edilmiştir. Kayıtlar 13 Dil ve Konuşma Terapisti tarafından GRBAS ölçeğiyle değerlendirilmiştir. Çalışmanın bulgularında, klinisyen ve GRBASZero değerlendirmesi arasında G, R, B ve S parametreleri için orta korelasyonda anlamlı bir ilişki bulunmuştur. A parametresi için ise düşük korelasyonda anlamlı bir ilişki bulunmuştur. Akustik ve aerodinamik analizler ile GRBAS parametreleri karşılaştırıldığında klinisyen ve yapay zeka değerlendirmesi değerleri arasında belirgin farklar bulunmamıştır. Öz algısal ölçeklerle GRBAS parametreleri karşılaştırıldığında klinisyen değerlendirmesinde genellikle anlamlı ilişki bulunmuşken yapay zeka değerlendirmesinde nadiren anlamlı ilişkiye rastlanmıştır. Sonuç olarak, klinisyen ve yapay zeka değerlendirmesi arasında orta düzeye yakın anlamlılık bulunmuştur. Bu durum yapay zekanın tanı ve müdahaledeki gelişme sürecine umut olmuştur. Gelecekte yapılacak daha fazla çalışmaya ihtiyaç vardır.
Özet (Çeviri)
The combined use of acoustic, aerodynamic, and perceptual analyses in the assessment of voice disorders enables accurate diagnosis and effective treatment planning by addressing the multidimensional structure of the voice. With advancements in artificial intelligence, studies are being conducted to standardize and streamline the diagnosis and therapy process. For this purpose, the AI-supported GRBASZero application scores the GRBAS scale used in perceptual voice assessment. This study aimed to compare the GRBAS scores of individuals with voice disorders as assessed by clinicians with the AI-supported GRBASZero application. Sixty dysphonic and 15 healthy individuals participated in the study. Healthy individuals were found to influence the correlation, and 60 dysphonic participants were included in the analysis. Participants' voices were scored with the GRBASZero application, and the Voice Handicap Index-10, Voice-Related Quality of Life Scale, Turkish Vocal Fatigue Scale and Vocal Tract Disorder Scales were also administered. Participants were sampled for maximum /a/, /i/, /s/, /z/ phonations and reading passages were analyzed using Praat software. The recordings were evaluated using the GRBAS scale by 13 Speech and Language Pathologists. The study found a significant correlation with a moderate correlation between clinician and GRBASZero assessments for the G, R, B, and S parameters. A significant correlation was found for the A parameter with a low correlation. When acoustic and aerodynamic analyses were compared with GRBAS parameters, no significant differences were found between clinician and AI assessments. When self-perceptual scales were compared with GRBAS parameters, significant correlations were generally found in clinician assessments, but rarely in AI assessments. Consequently, a near-moderate level of significance was found between clinician and AI assessments. This provides hope for the development of AI in diagnosis and intervention. Further studies are needed in the future.
Benzer Tezler
- Ses analizinde kullanılan akustik parametreler
Acoustic parameters that used in voice analysis
SELMAN SARICA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
Kulak Burun ve BoğazKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiKulak, Burun, Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET AKİF KILIÇ
- Türkçe konuşan yetişkinlerde kepstral spektral disfoni indeksinin (cepstral spectral ındex of dysphonia (CSID)) geçerliğinin araştırılması
Investigation of the validity of the cepstral spectral index of dysphonia (CSID) in Turkish-speaking ADULTS
ÖNAL İNCEBAY
Doktora
Türkçe
2022
Kulak Burun ve BoğazHacettepe ÜniversitesiDil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞEN KÖSE
- Dudak damak yarıklı hastalarda dil-dudak-damak kompleksi ile posterior havayolu, sinüsler ve burna ilişkin yapıların üç boyutlu değerlendirilmesi ve konuşma bozuklukları ile ilişkilendirilmesi: kontrollü çalışma
Three dimensional evaluation of the tongue-lip-palatal complex and the structures relating to the posterior airway, sinuses and nose in patients with cleft lip and palate and relationship with speech disorders: Controled study
BEYZA ERDEMİR YILDIZ
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2022
Diş HekimliğiErciyes ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİSA GÜL AMUK
- Yapay zeka ile sesin işitsel-algısal değerlendirmesi: CAPE-V ölçeği uygulamaları
Title of the thesis: auditory perceptual evaluation of sound with artificial intelligence: CAPE-v scale applications
ASLIHAN BAYIR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Kulak Burun ve BoğazMarmara ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NECATİ ENVER
- Müzik eğitiminin, dil ve konuşma terapisi öğrencilerinin ses bozukluklarını değerlendirme becerilerine yönelik etkileri: Karma yöntem çalışması
The effects of music education on voice disorder assessment skills of speech and language therapy students: Mixed methods study
EYLÜL BİRKENT
Doktora
Türkçe
2023
Kulak Burun ve BoğazÜsküdar ÜniversitesiDil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET KONROT KONROT