Tek Kanallı Akciğer Seslerinde Süzgeç Tipi Özellik Seçim Yöntemlerini Kullanarak Solunum Patolojisinin Teşhisi

Yapılan çalışmada, tek kanallı yaygın akciğer sesleri kullanılarak patolojik ve sağlıklı denekler üzerinde detaylı bir öznitelik analizi gerçekleştirilmiştir. 94 kişiden elde edilen normal, ronküs, ince ral ve kaba ral seslerine ait 594 adet solunum döngüsünün otomatik tespiti ile elde edilen veri tabanı kullanılmıştır. Daha sonra, sıfır geçiş oranı, enerji, enerjinin entropisi, spektral merkezilik, bir çerçevenin yayılımı, spektral entropi, spektral akı, spektral devrilme, Mel-frekans cepstral katsayıları, harmonik oran, pencerenin temel frekansı ve renk vektörü öznitelik çıkarma yöntemleri veri tabanına uygulanmıştır. Sonsuz gizli öznitelik seçimi, sonsuz öznitelik seçimi, özvektör merkeziliği, minimum artıklık, maksimum ilgililik, relief, karşılıklı bilgi, laplace skoru, çoklu küme, fisher, denetimsiz ayrımcı, yerel öğrenmeye dayalı kümeleme, korelasyona dayalı öznitelik seçim yöntemleri eğitim aşamasında kullanılmıştır. Sınıflandırma için destek vektör makinesi, k en yakın komşu, naive bayes ve karar ağaçları algoritmaları kullanılmıştır. Sonuç olarak, öznitelik sayısı sınırlı olmadığı durumda, k en yakın komşuluk sınıflandırıcısı ve çoklu küme öznitelik seçim yöntemi kullanılarak %97,5 sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir. Öznitelik sayısı 3 ile sınırlandırıldığında ise k en yakın komşu sınıflandırıcısı ve özvektör merkeziliği veya sonsuz öznitelik seçimi yöntemleri kullanılarak %91,6 sınıflandırma doğruluğu elde edilmektedir.