Ses ve öksürük analizi ile koronavirüs tanısı

KAYNAK DHA

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.

Haberin Devamı

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 çevrimiçi 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 çevrimiçi 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.

Haberin Devamı

'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.