COVID-19 pandemisi son iki yıldır dünyada hızla yayılmış ve bu alanda yapılan çalışmalar da artmıştır. COVID-19 olan hastaların, hasta olmayanlardan ayırt edilmesi de pandemideki en önemli sorunlardan bir tanesidir. Gerek hastalığın erken teşhisi gerekse hasta olmayanlara bulaşma riski açısından COVID-19’un otomatik tespiti oldukça önem arz etmektedir. Hastalığın teşhisinde farklı semptomların görülebilmesi ve hatta hiç semptom görülmeden bile oluşabilmesi teşhisi çok daha zor hale getirmiştir. Bu durum hastalığın teşhisi konusunda yapılan çalışmaları arttırmıştır. Öksürük ses kayıtları gibi solunum kayıtlarında var olan önemli özellikler kullanılarak teşhis yapılabilmesi de bu uygulamalardan bir tanesidir. Bu çalışmada öksürük ses kayıtları kullanılarak otomatik COVID-19 hastalık tespiti yapılmıştır. “COVID-19 Positive and Negative Patients' Cough Recordings” (HIMANSHU) veri seti kullanılarak gerçekleştirilen çalışmada ilk olarak ses dosyalarından Mel-Frekansı Kepstrum Katsayıları (MFCC) çıkarılmıştır. Farklı sayıda olan MFCC öznitelikleri istatistiksel değerler kullanılarak eşit boyutlu hale getirilmiştir. MFCC yöntemi ile elde edilen spektral özellikler 8, 16, 32, 64 tane olacak şekilde dört farklı uzunlukta katsayılar çıkarılmıştır. Son olarak makine öğrenmesi algoritmalarından Yapay Sinir Ağları (YSA), Naive Bayes (NB), K-en Yakın Komşu Algoritması (kNN), Rastgele Orman (RO) algoritmaları kullanılarak hastalık teşhisi yapılmıştır. Yapılan çalışmada COVID veya COVID-DEGİL şeklinde 2 sınıf kullanılmıştır. Uygulama on çapraz doğrulama yöntemi ile çalıştırılmıştır. Çalışma sonunda en yüksek sınıflandırma başarası kNN algoritması ile % 99.39 olarak gerçekleştirilmiştir.
The COVID-19 pandemic has spread rapidly over the past two years, and the study has also increased. The distinction between patients with COVID-19 and non-sick is also one of the most important problems in the pandemic. If the early diagnosis of the disease is necessary, the automatic detection of COVID-19 is of great importance in terms of the risk of infection to non-patients. Diagnosis of the disease has made it much more difficult to see different symptoms and even develop without any symptoms. This has increased the work on the diagnosis of the disease. It is also possible to diagnose using the important features that exist in the respiratory records, such as cough sound recordings, one of these applications. In this study, automatic COVID-19 disease was detected using cough sound recordings. The COVID-19 Positive and Negative Patients' Cough Recordings (HIMANSHU) data set was used to first extract the Mel-Frequency Kepstrum Scorecards (MFCC) from audio files. The MFCC properties of different numbers are made equal by using statistical values. The spectral characteristics obtained by the MFCC method have been extracted in four different lengths to be 8, 16, 32, 64. Finally, the machine learning algorithms have been diagnosed using artificial nerve networks (YSA), Naive Bayes (NB), K-en Near Neighbor algorithms (kNN), and Rastgele Forest (RO) algorithms. In the study, two classes were used in the form of COVID or COVID-DEGIL. The application is operated with ten cross-verification methods. At the end of the study, the highest classification was achieved with the interpersonal kNN algorithm at 99.39%.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|