Ses telleri hastalıklarının sayısal görüntü işleme yöntemleri ile tanılanması

Abstract

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.

Most voice disorders cause changes in voice quality. In order to diagnose some voice disorders, clinicians use different invasive methods. One of these methods is to functionally evaluate vocal cords images recorded by video-stroboscope (VS).The assessment of VS based images is subjective method and depending on doctors? experience. The main aim of this study is to extract quantitative features for objective assessment of the vocal cords images. For this aim, features were obtained from the extracted glottal area waveform by using digital image processing. In addition, regional descriptors were extracted from images belongs to different frames. Then, the statistically significant features were obtained.The second step of the study is to investigate the relationship between the glottal area based features and acoustic parameters extracted from voice. Final step is to fit the extracted glottal area waveform by using LF and Rosenberg models.