Geri Dön

Derin öğrenme yöntemleri kullanarak bilgisayarlı tomografi görüntülerinden covid-19'un tespit edilmesi

Detecting covid-19 from computed tomography images using deep learning methods

  1. Tez No: 674975
  2. Yazar: SEMİHA GÜNGÖR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET KAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 51

Özet

Aralık 2019'un sonlarından bu yana Çin'in Wuhan kentinde yeni bir koronavirüs hastalığı Covid-19 kaydedildi ve daha sonra dünya çapında pandemik hale geldi. Covid-19'un, alveollerde bıraktığı hasar ve ilerleyen solunum yetmezliğinin bir sonucu olarak ölümle sonuçlanabilir. Klinik tanı için kullanılan transkripsiyon polimeraz zincir reaksiyonu (RT-PCR) altın standart olmasına rağmen testler yanlış negatifler üretebilir. Ayrıca pandemik durumda RT-PCR test kaynaklarının yetersizliği, tanıyı ve tedaviyi de geciktirebilir. Bu koşullar altında göğüs BT görüntülemesi, Covid-19 hastalarının hem tanı hem de prognozu için değerli bir araç haline gelmiştir. Yakın zamanda BT taramalarında Covid-19 tanısını kolaylaştırmak ve sağlık çalışanlarına yardımcı olmak için derin öğrenme teknikleriyle geliştirilmiş birçok çalışma önerilmiştir. Çalışmamız, DeOldify kütüphanesini kullanarak renklendirilen BT veri seti ile derin öğrenme tekniklerinden DenseNet121'i kullanarak Covid-19'u, Covid-19 olmayan vakalardan ayırt etmeye odaklanmaktadır. Çalışmamızın sonunda %98'lik doğruluk elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

A new coronavirus disease Covid-19 has been recorded in Wuhan, China since late December 2019 and later became a worldwide pandemic. It can result in death as a result of covid-19's damage to the alveoli and progressive respiratory failure. Although transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) is the gold standard used for clinical diagnosis, tests can produce false negatives. In addition, in the event of a pandemic, the lack of RT-PCR testing resources may delay diagnosis and treatment. Under these circumstances, Computed Tomography (CT) scans have become a valuable tool for both early diagnosis and prognosis of Covid-19 patients. Recently, many studies developed with deep learning techniques have been proposed to facilitate the diagnosis of Covid-19 in CT scans and to assist healthcare professionals. This thesis focuses on distinguishing COVİD-19 from non-Covid-19 cases using DenseNet121, one of the deep learning techniques, with the CT dataset colored using the DeOldify library. At the end of our study, an accuracy of 0.98 was obtained.

Benzer Tezler

  1. X-ray görüntüleri ile derin öğrenme kullanılarak covid-19 vakalarının tespiti

    Detection of covid-19 cases by applying deep learning with x-ray images

    MUHAMMED MUSTAFA AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAŞİT KÖKER

  2. Üretken çekişmeli ağ ve UNet kullanılarak segmente edilmiş tomografi görüntülerden Covid-19 sınıflandırmasında farklı derin öğrenme mimarilerinin kullanımı

    Using different deep learning methods for Covid-19 classification from CT scans segmented by generative adversarial networks and UNet

    KIELEH NGONG IVOLINE CLARISSE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NURDAN BAYKAN

  3. Classification of COVID-19 from different computed tomography image datasets with machine learning and deep learning methods

    Farklı bilgisayarlı tomografi görüntü veri kümelerinden makine öğrenme ve derin öğrenme yöntemleriyle COVID-19 sınıflandırılması

    FARID FUAD AL-HAJJ SAIF AL-AREQI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ZEKİ KONYAR

  4. COVID-19 hastalığının derin öğrenme yöntemleri kullanılarak tespiti

    Detection of COVID-19 disease using deep learning methods

    HÜSEYİN YAŞAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT CEYLAN

  5. Derin öğrenme yöntemleri ile CXR görüntülerinden COVID-19/zatürre/normal sınıflandırması ve U-net tabanlı COVID-19 bölütlemesi

    COVID-19/pneumonia/normal classification from CXR images and U-net based COVID-19 segmentation with deep learning methods

    ESRA BALIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KAYA