ABR Sinyallerinde Derin Öğrenme Temelli Sınıflandırma ve Latans Tahmini
2025 33rd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), İstanbul, Türkiye, 25 - 28 Haziran 2025, ss.1-4, (Tam Metin Bildiri)
- Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
- Doi Numarası: 10.1109/siu66497.2025.11111794
- Basıldığı Şehir: İstanbul
- Basıldığı Ülke: Türkiye
- Sayfa Sayıları: ss.1-4
- Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
- İstanbul Medipol Üniversitesi Adresli: Evet
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.