COMPUTER BASED VOICE ANALYSIS ON MEDICAL DIAGNOSIS

Sesin oluşmasını sağlayan organlarındaki patolojik durumlardan kaynaklanan ses hastalıklarının birçoğu sesin kalitesinde değişime sebep olur. Uzmanlar, sesteki hastalıklara tanı koymak için değişik yöntemler kullanmaktadır. Bu çalışmada; örselemesiz tabanlı analiz ile, doktorun tanı koymasına yardımcı olunmaktadır. Genlik değişim oranı, perde değişim oranı, sessizlik derecesi, Teager enerji ortalamalı dalgacık dönüşüm katsayıları ve yüksek dereceli istatistik parametreleri ile öznitelik vektörleri oluşturulmuştur. Sağlıklı veya farklı hastalık sınıflarına ait ses bölütleri, geriye yayınım temelli çok katmanlı algılayıcı ağlar ile sınıflandırılmıştır. Geriye yayınım temelli ağlar; esnek, ölçekli-eşlenik gradyan ve Brodyen-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) öğrenme algoritmaları ile eğitilmiştir. Benzetim çalışmaları sonucunda, ölçekli-eşlenik gradyan algoritmasının en iyi sonucu verdiği bulunmuştur. The change in voice quality is affected by many of voice disorders that coming from pathogical conditions of voice generation organs. The aim of this study is to help that the clinicians could be diagnosed about voice disorders with non-invasive based analysis. In our work, amplitude perturbation quotient, pitch period perturbation quotient, degree of unvoiceness, Teager Energy Operators averages of wavelet transform coefficients, and higher-order statistics parameters have formed the feature vectors. The voice segments belonging to different pathological or normal classes were classified by backpropagation based multilayer perceptron networks. In backpropagation based multilayer perceptron networks, resilient, scaled-conjugate gradient, and Brodyen-Fletcher-Goldfarb-Shanno learning algorithms were used in training. According to the results of the simulation studies, scaled-conjugate gradient algorithm gave the best results

THE USE OF SPECTRAL ENTROPY OF EEG TO PREDICT ANESTHESIA DEPTH ON THE DSPIC BASED SYSTEM

Anestezi derinliği ölçmek için birçok EEG (Elektroensaflogram) analiz yöntemi kullanılmaktadır. Bu yöntemlerin tümü çevrim dışı tabanlı olduğundan, gerçek zaman tabanlı yöntemlerin geliştirilmesine hala gereksinim vardır. Çalışmadaki amaç, derin anestezi ve uyanıklık durumlarının değerlendirilmesi için gerçek zaman dsPIC tabanlı EEG analiz sistemi geliştirmektir. Gerçek hipnogram değerleri ve hesaplanmış EEG tabanlı ölçümler arasında benzerlikler olduğu gösterilmiştir. Sonuç olarak bu çalışmanın anestezi izleme aygıtı geliştirmek için yeterli birikime sahip olduğu söylenebilir. Many of the EEG analysis methods are used to monitor the depth of anesthesia. All of these methods are off-line based; therefore, the real-time based methods still need to be developed. Our aim is to develop a real-time dsPIC based EEG analysis system for evaluating of deep anesthesia and of awake states. It was shown that there were quite similarities between the actual hypnogram values and the calculated EEG based measures. Consequently, we could say that this study has enough potential application to develop an anesthesia monitoring device

Sayısal ses işleminin tıbbi tanıda kullanılması

Ses hastaliklarinin birçogu sesin kalitesinde degisime sebep olur. Uzmanlar; hastalikli seslere tani koymak için degisik invaziv yöntemler kullanmaktadir. Bu çalismadaki analiz ile noninvaziv tani konmasi amaçlanmaktadir. Çalismamizda; sesin, zaman-frekans parametreleri olan genlik perturbasyon orani, perde perturbasyon orani, sessizlik derecesi ve model tabanli parametreler olan Teager ortalamali dalgacik dönüsüm katsayilari ve yüksek dereceli istatistikler ile öznitelik vektörleri olusturulmustur. Saglikli veya farkli hastalik siniflarina ait ses bölütleri, yapay sinir aglari ile siniflandirilmaktadir. Bu amaçla, geriye yayinim temelli çok katmanli algilayici ve radyal temelli olasilik ag yapilari kullanilmistir. Geriye yayinim temelli aglarda; esnek, ölçekli-eslenik ve BFGS yöntemleri egitim algoritmalari olarak kullanilmistir. Benzetim çalismalari sonucunda, ölçekli-eslenik gradyan yönteminin en iyi sonucu verdigi bulunmustur

Ses telleri hastalıklarının sayısal görüntü işleme yöntemleri ile tanılanması

Ses hastalıklarının birçoğu sesin kalitesinde değişime sebep olurlar. Uzmanlar, hastalıklı seslere tanı koymak için farklı örselemeli yöntemler kullanmaktadırlar. Bu yöntemlerden biri, video-stroboskopi (VS) tekniği ile alınan ses telleri görüntülerinin fonksiyonel olarak değerlendirilmesidir. VS tabanlı görüntülerinin değerlendirmesi özneldir ve büyük ölçüde hekimin tecrübesine dayanmaktadır. Bu çalışmadaki esas amaç, ses telleri görüntülerindeki değerlendirmelerin nesnel yapılabilmesi için nicel özniteliklerin çıkartılmasıdır. Bu amaçla, görüntü işleme yöntemlerini kullanarak çıkartılan glotal alan dalga biçimi üzerinden öznitelikler çıkartılmıştır. Ayrıca, çeşitli çerçevelere ait görüntülerden bölgesel tanımlayıcılar çıkartılmıştır. Daha sonra, bu özniteliklerden istatistiksel olarak anlamlı olanları tespit edilmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında; seslerden çıkartılan akustik parametreler ile glotal alan tabanlı öznitelikler arasındaki ilişki incelenmiştir. Son olarak ise görüntü işleme ile çıkartılan glotal alan dalga biçimini sağlayan LF ve Rosenberg modelleri denenmiştir

Enhancement of time-frequency properties of ECG for detecting micropotentials by wavelet transform. based method

WOS: 000250295300076Time-frequency distributions have been widely utilized in the analysis of transients' nature of biomedical signals. In these applications, the time-frequency components with very small amplitude values cannot be displayed clearly. This drawback results from a masking effect on these components by the presence of high-energy slow waves and sharp patterns in the signal that produces large values in the time-frequency distributions. In this paper, we proposed an effective signal preprocessing method-using kurtosis-based denoising of wavelet coefficients. This method enhances the time-frequency distributions so that the masking effect is greatly reduced, while the original time-frequency signatures of the input signal are preserved. Experimental studies on ECG signal coming from MIT-BIH database, with and without preprocessing methods have shown a clear improvement in observability and sensivity in the time-frequency distributions. (c) 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved

Evaluation of Single-Channel Speech Enhancement Algorithms by Using Objective Quality and Intelligibility Measures

26th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) -- MAY 02-05, 2018 -- Izmir, TURKEYWOS:000511448500197In this study, single-channel speech enhancement algorithms were evaluated with objective quality and objective intelligibility measures using Turkish speech database. The clean 30 sentences from the METU database are corrupted by car and babble noise types at -10, -5, 0, 5 and 10 dB SNR levels. The Karhunen-Loeve Transform has been found to be more successful than other methods in terms of both quality and intelligibility, given the amount of segmental SNR improvement, weighted spectral slope, short-time objective intelligibility values and spectrogram representations.IEEE, Huawei, Aselsan, NETAS, IEEE Turkey Sect, IEEE Signal Proc Soc, IEEE Commun Soc, ViSRATEK, Adresgezgini, Rohde & Schwarz, Integrated Syst & Syst Design, Atilim Univ, Havelsan, Izmir Katip Celebi Uni

Speech enhancement using adaptive thresholding based on gamma distribution of Teager energy operated intrinsic mode functions

WOS: 000463355800049This paper introduces a new speech enhancement algorithm based on the adaptive threshold of intrinsic mode functions (IMFs) of noisy signal frames extracted by empirical mode decomposition. Adaptive threshold values are estimated by using the gamma statistical model of Teager energy operated IMFs of noisy speech and estimated noise based on symmetric Kullback-Leibler divergence. The enhanced speech signal is obtained by a semisoft thresholding function, which is utilized by threshold IMF coefficients of noisy speech. The method is tested on the NOIZEUS speech database and the proposed method is compared with wavelet-shrinkage and EMD-shrinkage methods in terms of segmental SNR improvement (SegSNR), weighted spectral slope (WSS), and perceptual evaluation of speech quality (PESQ). Experimental results show that the proposed method provides a higher SegSNR improvement in dB, lower WSS distance, and higher PESQ scores than wavelet-shrinkage and EMD-shrinkage methods. The proposed method shows better performance than traditional threshold-based speech enhancement approaches from high to low SNR levels