COVİD 19 olası vakalarının derin öğrenme teknikleri kullanarak tespiti
Determination of COVİD 19 possible cases by using deep learning techniques
- Tez No: 675108
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ METE YAĞANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: derin öğrenme, COVID-19, sınıflandırma, ResNet, destek vektör makinesi, deep learning, COVID-19, classification, ResNet, support vector machine
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Amaç: COVID-19 tanısında kullanılan PCR testinin sonuçlanma sürecinde hasta karantinaya alınmadığı için hastalığı yaymaya devam etmektedir. Bu çalışmada Bilgisayarli Tomografi kullanımı ile COVID-19 şüphesi nedeniyle hastaneye başvuran hastaların tanı süresini kısaltarak hastalığın bulaşma süresini ve miktarını azaltmak amaçlanmıştır. Ayrıca COVID-19 tespitinde radyoloji uzmanlara karar destek sistemi sağlamak amaçlanmıştır. Yöntem: Bu çalışmada Siirt Eğitim ve Araştırma Hastanesinin radyografi veri tabanından elde edilen 1345 tane BT görüntüsü üzerinde ResNet-50, ResNet-101, AlexNet, Vgg-16, Vgg-19, GoogLeNet, SqueezeNet, Xception gibi derin öğrenme modelleri ile derin özellikler çıkarıldı. Bu derin özellikler Destek Vektör Makinesi(DVM), k en yakın komşu (kNN), Rastgele Orman (RO), Karar Ağaçları (KA) ve Naive Bayes (NB) gibi sınıflandırma yöntemlerine verilerek test görüntüleriyle performansları değerlendirildi. Bulgular: Başarı kriteri olarak doğruluk değeri, F1-skor ve ROC eğrisi ele alınmıştır. Uygulama sonucunda elde edilen verilere göre en iyi performans ResNet-50 ve DVM yöntemi ile elde edildi. Doğruluk değeri %96,296, F1-skor %95,868 ve AUC değeri 0,9821 olarak hesaplandı. Sonuç: Bu çalışmada incelenen ve performansı yüksek bulunan derin öğrenme modeli ve sınıflandırma metodu COVID-19 hastalığı için gereksiz testleri önleyerek yardımcı karar destek sistemi olarak kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Purpose: Since the patient is not quarantined during the conclusion of the PCR test used in the diagnosis of COVID 19, the disease continues to spread. In this study, it was aimed to reduce the duration and amount of transmission of the disease by shortening the diagnosis time of patients admitted to the hospital due to the suspicion of COVID 19 with the use of Computed Tomography. In addition, it is aimed to provide radiology experts with a decision support system in the detection of COVID-19. Method: In this study, deep features were extracted with deep learning models such as ResNet-50, ResNet-101, AlexNet, Vgg-16, Vgg-19, GoogLeNet, SqueezeNet, Xception on 1345 CT images obtained from the radiography database of Siirt Training and Research Hospital. These deep features are given to classification methods such as Support Vector Machine (SVM), k Nearest Neighbor (kNN), Random Forest (RF), Decision Trees (DT), Naive Bayes (NB), and their performance is evaluated with test images. Findings: Accuracy value, F1-score and ROC curve were considered as success criteria. According to the data obtained as a result of the application, the best performance was obtained with ResNet-50 and DVM method. The accuracy was 96,296%, the F1-score was 95,868%, and the AUC value was 0,9821. Results: The deep learning model and classification method examined in this study and found to be high performance can be used as an auxiliary decision support system by preventing unnecessary tests for COVID-19 disease.
Benzer Tezler
- COVID-19 hastalığının derin öğrenme yöntemleri kullanılarak tespiti
Detection of COVID-19 disease using deep learning methods
HÜSEYİN YAŞAR
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT CEYLAN
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Impact of Covid-19 on Islamic and conventional stock indexes
Covıd-19'un İslami ve geleneksel hisse senedi endeksleri üzerindeki etkisi
ALMABROK F AHMİD
- COVID-19 pandemisinin 112 acil sağlık hizmetleri üzerinde etkilerinin sağlık yönetimi açısından incelenmesi: Ordu ili örneği
Investigation of the effects of the COVID-19 pandemic on 112 emergency health services from the perspective of health management: Ordu province case study
AYŞEGÜL AKÇAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Acil TıpOrdu ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURGUT ŞAHİNÖZ
- 65 yaş üstü COVİD-19 vakalarının acil servise ilk başvuru şikayetlerinin değerlendirilmesi
The evaluation of the first application complaints of COVİD-19 cases over 65 YEARS old
ELİF METİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
İlk ve Acil YardımSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZİRE BELGİN AKILLI