İŞİTME KAYBI TÜRÜ VE İŞİTME KAYBI DERECESİ BELİRLENMESİNDE İKİ METOT KARŞILAŞTIRILMASI: YAPAY SİNİR AĞLARI VE KOŞULLU YAPILARLA KODLANAN MOBİL UYGULAMA

Abstract

İşitme kaybı türü ve derecesinin belirlenmesi kaybın tedavisi veya kullanılacak yardımcı işitme cihazlarının seçiminde önem arz etmektedir. Bu çalışmada işitme kaybı türleri ve derecelerinin, derin öğrenme yöntemleri ve koşullu yapılar kullanılarak yazılan kodlar tarafından oluşturulacak döngülerle ayırt edilmesi amaçlanmıştır. Bu çalışma için odyoloji kliniğinde yapılan 1000 adet saf ses hava yolu ve saf ses kemik yolu işitme testinden veri seti hazırlanmıştır. Yapay sinir ağları algoritması için Python programının Spyder eklentisi kullanılmıştır. Veri setindeki testlerin 800 tanesi makineyi eğitmek için kullanılırken 200 tane test sonucu ise makine sonuçlarının doğruluğunu kontrol etmek için kullanılmıştır. Makineye öğretilen odyogram türleri yapay sinir ağları algoritmasıyla yorumlanarak işitme kaybı türleri ve derecelerinin her biriyle eşleştirilmektedir. Koşullu yapılar ile yazılan kodlar için Java programlama dilinde Eclipse IDE for Java Developers - 2021 - 03 programı kullanılmıştır. Veri setindeki her bir satırdaki işitme eşikleri koşullu yapılarla döngüye girerek işitme kaybı türü ve derecesi belirlenmektedir. Yapay sinir ağı modellemesinde 800 odyogram ile öğretme işlemi gerçekleştirildikten sonra 200 odyogram ile sonuçların güvenirliliği test edilmiştir. İşitme kaybı türü belirlenirken %94,5, işitme kaybı derecesi belirlenirken %95 oranında doğruluk elde edilmiştir. Koşullu yapılar kullanılarak hazırlanan döngüde işitme kaybı türü belirlenirken % 96,4, işitme kaybı derecesi belirlenirken %100 doğruluk oranı elde edilmiştir. İşitme kaybı türü ve derecelerinin belirlenmesinde bilgisayar tabanlı programlardan faydalanılabileceği görülmüştür.