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.
