İşitme cihazlarındaki derin sinir ağları teknolojisinin zamansal işlemleme testleri ile değerlendirilmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorŞerbetçioğlu, Mustafa Bülent
dc.contributor.authorÇankaya, Elisanur
dc.date.accessioned2023-12-14T07:04:34Z
dc.date.available2023-12-14T07:04:34Z
dc.date.issued2022
dc.date.submitted2022-07-21
dc.departmentİstanbul Medipol Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Odyoloji Ana Bilim Dalı
dc.description.abstractYapay zeka, her gün kullandığımız neredeyse tüm elektronik cihazların içerisinde yer almaktadır. Son yıllarda ise yapay zeka tabanlı işitme cihazları üretilmeye başlandı. İşitme cihazları, işitme kayıplı bireylerin karşılaştığı sorunlar için akla gelen ilk çözüm yoludur. Ancak özellikle sensorinöral işitme kayıplı bireylerin yaşadığı sorunları karşılamakta bazen yetersiz kalabilmektedir. Yapay zeka tabanlı işitme cihazları piyasada mevcut olan işitme cihazlarının yetersiz kaldığı durumlarda yeni bir çözüm yolu olarak düşünülmektedir. Yapay zeka tabanlı işitme cihazları, derin sinir ağları denilen en gelişmiş işlemciler ile geliştirilmiştir. Bu işitme cihazlarının odyolojik ekipmanlar kullanılarak değerlendirildiği çalışmalar henüz bulunmamaktadır. Bu nedenle çalışmamızın amacı, derin sinir ağı tabanlı işitme cihazlarını zamansal işlememe testleri ile değerlendirmektir. Denkliğin sağlanabilmesi için aynı markanın derin sinir ağları teknolojisi bulunmayan işitme cihazı ile karşılaştırmalar yapıldı. Katılımcılara işitme cihazsız ve iki farklı işitme cihazlı frekans patern, süre patern ve gürültüde boşluk tanıma testleri uygulandı. Frekans patern ve süre patern zamansal sıralama becerisini, gürültüde boşluk testi ise zamansal çözünürlük becerisini değerlendirmektedir. Çalışmamıza simetrik sensorinöral işitme kaybı bulunan 40 kişi katıldı. Verilerin istatistiksel analizleri için "SPSS version 20.0" kullanıldı. Frekans patern ve süre patern testte derin sinir ağı tabanlı işitme cihazı ve diğer işitme cihazı arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık gözlenmedi (p=0,480, p=0,998). Gürültüde boşluk tanıma testinde ise iki cihaz arasında anlamlı farklılık vardı (p=0,00). Derin sinir ağı tabanlı işitme cihazı kullanımının zamansal çözünürlük becerilerine katkısının olduğu sonucuna varıldı.
dc.description.abstractArtificial intelligence is available in almost all electronic devices that we use every day. In recent years, artificial intelligence-based hearing aids have started to be produced. Hearing aids are the first solution that comes to mind for the problems faced by individuals with hearing loss. However, it may sometimes be insufficient to solve the problems experienced by individuals with sensorineural hearing loss. Artificial intelligence-based hearing aids are considered as a new solution for cases where the hearing aids available in the market are insufficient. Artificial intelligence-based hearing aids have been developed with the most advanced processors called deep neural networks. There is no study which evaluates these hearing aids using audiological equipment yet. Therefore, the aim of our study is to evaluate deep neural network-based hearing aids with temporal processing tests. In order to ensure equivalence, comparisons were made with the hearing aid of the same brand that does not have deep neural networks technology. Frequency pattern, duration pattern and noise gap in noise tests were applied to the participants with two different hearing aids and without hearing aids. Frequency pattern and duration pattern tests evaluate temporal sequencing skill and gap in noise test evaluates temporal resolution skill. 40 participants with symmetrical sensorineural hearing loss included in our study. "SPSS version 20.0" was used for the statistical analysis of the data. In the frequency pattern and duration pattern tests, no statistically significant difference observed between the deep neural network-based hearing aid and other hearing aids (p=0,480, p=0,998). There was a significant difference between the two devices in the noise gap recognition test (p=0,00). It was concluded that using a deep neural network-based hearing aid contributed to temporal resolution skills.
dc.identifier.citationÇankaya, E. (2022). İşitme cihazlarındaki derin sinir ağları teknolojisinin zamansal işlemleme testleri ile değerlendirilmesi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). İstanbul Medipol Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12511/11997
dc.institutionauthorÇankaya, Elisanur
dc.language.isotr
dc.publisherİstanbul Medipol Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectDerin Sinir Ağı
dc.subjectYapay Zeka
dc.subjectZamansal Çözünürlük
dc.subjectZamansal İşlemleme
dc.subjectZamansal Sıralama
dc.subjectArtificial Intelligence
dc.subjectDeep Neural Network
dc.subjectTemporal Processing
dc.subjectTemporal Resolution
dc.subjectTemporal Sequencing
dc.titleİşitme cihazlarındaki derin sinir ağları teknolojisinin zamansal işlemleme testleri ile değerlendirilmesi
dc.title.alternativeEvaluation of deep neural networks technology in hearing aids by temporal processing tests
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Cankaya-Elisanur-2022.pdf
Boyut:
2.79 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Sağlık Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu