تقنيات تحليل الصوت: نحو تشخيص غير جراحي لاضطرابات الغدة الدرقية
الكلمات المفتاحية:
تحليل الصوت، الميزات الطيفية، اضطرابات الغدة الدرقية، التشخيص غير الجراحي، المسافة الإقليدية.الملخص
يتناول هذا البحث إمكانية تطوير نهج غير جراحي لتشخيص اضطرابات الغدة الدرقية من خلال تحليل الصوت باستخدام تقنيات معالجة الإشارات واستخراج الميزات الطيفية، مما قد يسهم في تحسين الكشف المبكر وتقليل الحاجة إلى الفحوصات الطبية التقليدية. تم استخدام قاعدة بيانات Saarbruecken Voice Database، والتي تضم تسجيلات صوتية لـ 1002 متحدث يعانون من اضطرابات صوتية و851 متحدثاً سليماً، تم اختيار مجموعة فرعية تحتوي على 173 تسجيلاً لمرضى و53 تسجيلاً لأشخاص أصحاء. تمَّ استخراج خمس ميزات طيفية رئيسية باستخدام لغة بايثون وبالتحديد مكتبات Librosa وPySoundFile وNumPy، وهي المركز الطيفي و التدفق الطيفي والانتشار الطيفي والانخفاض الطيفي والتجانف الطيفي.
تمَّ حساب مركز الثقل الطيفي (Spectral Gravity Center) لكل مجموعة، وتمَّ استخدام المسافة الإقليدية لتحديد مدى قرب العينات الجديدة من المجموعتين (السليمة والمصابة)، مما مكننا من بناء نموذج تصنيف بسيط لكنه فعال. حقق النموذج دقة تصنيف بلغت 90%، حيث أظهر أداءً قوياً في تمييز الأصوات السليمة عن المصابة. أظهرت الميزات الطيفية اختلافات واضحة بين الفئتين، مما يعزز إمكانية استخدامها كأداة تشخيصية غير جراحية. ومع ذلك، أظهرت النتائج بعض الأخطاء في تصنيف العينات المصابة، مما يشير إلى إمكانية تحسين النموذج عبر تقنيات تعلم الآلة المتقدمة.
تثبت الدراسة أن تحليل الصوت يمكن أن يكون نهجاً فعالاً للتشخيص غير الجراحي لاضطرابات الغدة الدرقية. يُوصى بتحسين النموذج باستخدام تقنيات تصنيف أكثر تطوراً مثل الشبكات العصبية أو SVM، وزيادة حجم العينة للحصول على نتائج أكثر دقة. كما يمكن تطوير تطبيق ذكي لتحليل الصوت آلياً ومساعدة الأطباء في التشخيص المبكر.
