ABR Sinyallerinde Derin Öğrenme Temelli Sınıflandırma ve Latans Tahmini

Creative Commons License

Darahem Y., Yılmaz O., Saldırım H. B., Ateş H. F., Güntürk B. K.

2025 33rd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), İstanbul, Türkiye, 25 - 28 Haziran 2025, ss.1-4, (Tam Metin Bildiri)

Özet

Bu makalede, İşitsel Beyinsapı Yanıtı (ABR) sinyallerindeki beşinci pik (Dalga V)’in tespiti ve tanımlanması için CNN tabanlı bir derin öğrenme yaklaşımı önerilmektedir.
Bu yaklaşım iki görevi yerine getirmektedir: Dalga V’nin pik konumunu yüksek doğrulukla tahmin etmek (R² = 0,91) ve varlığını sınıflandırmak (doğruluk = %89,9).
Elde edilen sonuçlar, derin öğrenmenin işitsel tanılarda hem hassasiyeti hem de verimliliği artırma potansiyelini ortaya koyarken, manuel yorumlama ihtiyacını da azaltabileceğini göstermektedir.

In this study, a CNN-based deep learning approach is proposed for the detection and identification of the fifth peak (Wave V) in Auditory Brainstem Response (ABR) signals.
The proposed method performs two tasks: predicting the peak location of Wave V with high accuracy (R² = 0.91) and classifying its presence (accuracy = 89.9%).
The results demonstrate that deep learning has the potential to enhance both the sensitivity and efficiency of auditory diagnostics, while also reducing the need for manual interpretation.