The aim of this
study is to delineate the acoustic charecteristic of Multiple Sclerosis (MS).
In accordance with this goal, it was planned the affordance of phonaiatric
table specific to the disease, and from this point of view, development of
parameters that determine the phonetic change criterias which can be used in
the diagnosis in MS. The study was conducted at Sultan Abdülhamid Trainin and
Research Hospital Department of Neurology between March 2013 and March 2014.
This research was carried out 55 RRMS (30 female+25 male) patients diagnosed
for the first time according to McDonald's 2010 diagnostic criteria,or duration
of disease between 1-10 years and EDSS≤3. Control group consisted of 55 (33
female+22 male) healthy volunteers without any neurological and voice
pathology. Acoustic investigation of sound was analyzed by The
Multi-Dimensional Voice Program (MDVP). Classification of sound features that
are extracted from the voice samples of each subject were fed into k-nearest
neighbor algorithm (k-EYK). In this study using k-EYK classifier, the highest
voice recognition success was achieved sustained phonations that / a /, / e /
and / u / sounds features (88.76%), in making patient-healthy discrimination
based on the sound features of MS and healthy individuals. It was observed that
using k-EYK algorithm has been succesful in separating pathological sounds
which seen in MS patients from healthy individuals. It was found that MS
patients had pathological vocalization of / a / and / e / vocals at
significantly higher levels in all three groups compared to healthy subjects
when a general evaluation is made based on sustained phonations,words and
sentences.
Bu çalışmada multipl
skleroz (MS)’ te akustik ses karakteristiklerinin betimlenmesi ve ses değişimi
kriterlerinin saptanmasıyla MS’te erken tanı amaçlanmaktadır. Bu amaç
doğrultusunda çalışmamızda hastalığa özgü bir foniatrik reedükasyon yöntemi
geliştirilerek MS’ te erken tanıda kullanılabilecek ses değişimi kriterlerini
belirleyici paremetrelerin oluşturulması planlanmıştır. Çalışma Mart 2013-Mart 2014 yılları arasında Sultan Abdülhamid
Eğitim ve Araştırma Hastanesi Nöroloji Kliniğine gelen McDonald 2010 tanı
kriterlerine göre hastalığı ilk kez teşhis edilen veya hastalık süresi 0-10 yıl
arasında olan 55 (30 kadın+25 erkek) MS hastası ile herhangi bir nörolojik ve
ses patolojisi olmayan 55 (33 kadın+ 22 erkek) sağlıklı gönüllü üzerinde
yürütülmüştür. Hastaların yaşları 18 ile 55
(ort: 29,86, std sapma: 8,97), sağlıklı bireylerin yaşları ise 18 ile 50
(ort: 32,55, std sapma: 10,79) arasında değişmektedir. Seslerin akustik
incelenmesinde The Multi-Dimensional Voice Program (MDVP) akustik ses analizi
programı, seslerin öznitelik sınıflandırmasında ise k-En Yakın Komşu (k-EYK)
algoritması kullanılmıştır. k-EYK sınıflandırıcısının kullanıldığı bu çalışmada
MS ve sağlıklı bireylere ait ses özniteliklerine bakılarak hasta-sağlıklı
ayrımı yapmada en yüksek ses tanımlama başarımı sürdürülmüş fonasyonlar /a/,/e/ ve /u/ seslerin (%88.76)
özniteliklerinden elde edilmiştir. k-EYK algoritması kullanılarak MS hastalarında görülen patolojik seslerin
sağlıklı bireylerden ayrılmasında başarılı sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Sürdürülmüş
fonasyonlar, kelimeler ve cümle bazında genel bir değerlendirme yapıldığında MS
hastalarının /a/ ve /e/ vokallerini belirgin derecede her üç grupta da sağlıklı
bireylere göre patolojik seslettiği görülmüştür.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Health Care Administration |
Journal Section | Research article |
Authors | |
Publication Date | December 31, 2019 |
Submission Date | November 6, 2018 |
Acceptance Date | November 12, 2018 |
Published in Issue | Year 2019 Volume: 4 Issue: 4 |