Konuşma ve öksürük seslerinin analizi ile Covid-19 tanısı koyulabilecek

Sağlık Bilimleri Üniversitesi Gülhane Tıp Fakültesi Acil Tıp Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Doç. Dr. Yahya Ayhan Acar'ın TÜBİTAK destekli projesi kapsamında geliştirilen konuşma, ses ve öksürük analizi yazılımı ile Covid-19 tanısı koyulabilecek. Doç. Dr. Acar, "Yapılan analiz sonuçları konuşma ve öksürük seslerinin Covid-19 ile ilintisini ortaya koymaktadır ve hastalık şüphesi olanların hızlı tespit edilmesi açısından kritik öneme sahiptir" dedi.

Sağlık 27.02.2021, 15:40 27.02.2021, 19:33 Ulaş Odabaş

Doç. Dr. Yahya Ayhan Acar'ın TÜBİTAK tarafından desteklenen ‘Konuşma, ses ve öksürük analizi yazılımı ile Covid-19’a bağlı solunum yolu hastalıklarının erken dönemde tespiti ve tele-sağlık hizmetine entegrasyonu' projesi ile bilgisayar destekli ses analizi ile Covid-19 tanısı koyulabileceği gösterildi.

Konuşma, ses ve öksürük analizi için, standart bir cep telefonundan ses perdesi kullanılarak, standart mesafeden ses kayıtları alındı. Bu sayede kişilerin standart bir metin okumasıyla ses özellikleri kaydedilerek kişinin öksürük sayısı ve öksürüğün de ses analizi yapılarak karakterinde değişiklik olup olmadığı değerlendirildi. Hastalar yüz yüze ve çevrim içi olmak üzere iki grupta incelendi. Covid-19 testi pozitif olan 25, negatif olan 25 kişiden alınan ses kayıtları, ön işlemede konuşma ve öksürüğün ayrıştırılmasıyla toplamda 100 etiketli veriye dönüştürüldü. Öksürük ve konuşma kayıtlarından elde edilen öznitelikler Covid-19 pozitif ve negatif sınıflarına göre dağılımları arasındaki farklar incelendi.

'POZİTİF HASTALARIN SES TONUNDA DEĞİŞİKLİK'

TÜBİTAK tarafından düzenlenen 'Covid-19 ve Toplum' etkinliği kapsamında gerçekleştirilen çevrim içi oturumda projesini anlatan Doç. Dr. Ayhan, "Acil servise başvuran Covid-19 pozitif hastalarda ses tonunda bir değişik olduğu değerlendirilmiştir. Buna göre ses tonu ve öksürük karakterindeki değişikliklerin dijital ortamda incelenerek, hastalığı Covid-19'a bağlı bir üst solunum yolu enfeksiyonu geçirip geçirmediğine dair fikir elde edebileceği hipotezi sunulmuştur. Öksürük ve konuşma kayıtlarından elde edilen öznitelikler 'MFCC' ve 'VGGish' olarak isimlendirildi, Covid-19 pozitif ve negatif sınıflarına göre dağılımları arasındaki farkları incelendi. Buna göre, bulgular 'VGGish' özniteliğinin konuşma seslerini, 'MFCC' özniteliğinin de öksürük seslerini temsil etmede başarılı olduğunu gösterdi. Pozitif hastaların konuşma ve öksürük seslerindeki durma boşlukları negatif hastalara oranla daha fazla gözlendi. Özet olarak, bu ses analizleri insan kulağının ayırt edemeyeceği duyarlılıkta Covid-19 hastalarında bir farklılık oluşturdu" dedi.

'HASTALIĞIN HIZLI TESPİTİ İÇİN KRİTİK ÖNEME SAHİP'

Pozitif hastaların negatif hastalara kıyasla oranının daha geniş bir veri dağılımına sahip olduğunun görüldüğünü söyleyen Doç. Dr. Acar, "Pozitif hastalara ait öksürük seslerinde verilerin çoğunluğu ortalamanın altındayken, konuşma sesinde bu oran görece daha azdı. Negatif deneklerin öksürük ve konuşma seslerindeki aykırı değerleri pozitif hastalara kıyasla daha fazlaydı. 'VGGish' özniteliğinde veri dağılımları birbirine yakındı. Yapılan analiz sonuçları konuşma ve öksürük seslerinin Covid-19 ile ilintisini ortaya koymaktadır ve hastalık şüphesi olanların hızlı tespit edilmesi açısından kritik öneme sahiptir" diye konuştu.

'SES ANALİZİ İLE İLGİLİ PATENT BAŞVURUSU YAPACAĞIZ'

Çalışmadaki ses analizi ile ilgili patent başvurularını da yapacaklarını belirten Acar, "Mobil uygulamamızda normal hayatta kullanılabilir halde. İleri dönemde ne olabilir? Bu sistem pandeminin toplumsal etkilerinin azaltılmasında kullanılabilir. Ar-Ge ve ekonomik getirisi olabilir. Kışla ilgili bilgi bir yerlerde uygulanarak askeri hazırlık durumu oluşturulabilir. Bundan sonra deprem, biyolojik hastalıklar gibi afete hazırlık olarak ülkemizde yapılandırılabilir. Öksürük ve ses analizleri üzerinde şu an biz covid tanısı koyduk; ama maden işçilerinin akciğer hastalıklarının kitlesel olarak daha yakın takibi sağlanabilir. Bu proje, bundan sonraki gereksinimlerimizi patent alınması ve daha geniş veriler için destek alınması geniş bir veri seti ile yapay zeka algoritmalarının tanıda kullanılması olarak özetlenebilir" dedi.

Kaynak: Mynet

Yorumlar (0)
21°
parçalı bulutlu
Namaz Vakti 18 Nisan 2021
İmsak 04:18
Güneş 05:50
Öğle 12:45
İkindi 16:29
Akşam 19:29
Yatsı 20:55
Puan Durumu
Takımlar O P
1. Beşiktaş 33 71
2. Fenerbahçe 33 66
3. Galatasaray 33 65
4. Trabzonspor 34 59
5. Alanyaspor 34 52
6. Hatayspor 33 50
7. Gaziantep FK 32 50
8. Sivasspor 33 50
9. Karagümrük 33 49
10. Göztepe 34 46
11. Antalyaspor 34 42
12. Konyaspor 33 41
13. Rizespor 33 39
14. Malatyaspor 33 37
15. Ankaragücü 33 37
16. Kasımpaşa 33 36
17. Kayserispor 33 34
18. Başakşehir 32 33
19. Erzurumspor 34 31
20. Gençlerbirliği 33 31
21. Denizlispor 33 26
Takımlar O P
1. Giresunspor 31 63
2. Adana Demirspor 31 61
3. Samsunspor 30 58
4. Altay 30 54
5. İstanbulspor 30 54
6. Altınordu 30 52
7. Ankara Keçiörengücü 31 49
8. Tuzlaspor 31 47
9. Ümraniye 30 44
10. Bursaspor 30 43
11. Bandırmaspor 30 39
12. Boluspor 30 35
13. Adanaspor 30 34
14. Balıkesirspor 30 32
15. Menemenspor 30 31
16. Akhisar Bld.Spor 30 25
17. Ankaraspor 30 23
18. Eskişehirspor 30 8
Takımlar O P
1. Man City 32 74
2. M. United 31 63
3. Leicester City 31 56
4. West Ham 32 55
5. Chelsea 31 54
6. Liverpool 31 52
7. Tottenham 32 50
8. Everton 31 49
9. Arsenal 31 45
10. Leeds United 31 45
11. Aston Villa 30 44
12. Wolverhampton 32 41
13. Crystal Palace 31 38
14. Southampton 31 36
15. Newcastle 32 35
16. Brighton 31 33
17. Burnley 31 33
18. Fulham 32 26
19. West Bromwich 31 24
20. Sheffield United 32 14
Takımlar O P
1. Atletico Madrid 30 67
2. Real Madrid 30 66
3. Barcelona 30 65
4. Sevilla 30 61
5. Real Sociedad 30 47
6. Real Betis 30 47
7. Villarreal 30 46
8. Granada 30 39
9. Levante 30 38
10. Celta de Vigo 30 37
11. Athletic Bilbao 30 37
12. Cádiz 30 35
13. Valencia 30 34
14. Osasuna 30 34
15. Getafe 30 30
16. Huesca 30 27
17. Real Valladolid 30 27
18. Elche 30 26
19. Deportivo Alaves 30 24
20. Eibar 30 23
Arşiv

Gelişmelerden Haberdar Olun

@