Geri Dön

X-ışını ve derin öğrenme ile covid-19 tespiti

Covid-19 detection by x-ray images and deep learning

  1. Tez No: 677970
  2. Yazar: NAMRIG HUSSAIN SULIMAN FEDAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MAHİR DURSUN
  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: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Çin'de, 2019 yılının sonlarında ortaya çıkan koronavirüs, dünya geneline yayıldı ve büyük bir salgın haline geldi. Yüksek yayılma oranı nedeniyle dünyanın küresel sağlık sistemlerini ve insanların başta sağlık, ekonomi, eğitim ve spor olmak üzere hemen hemen bütün günlük yaşamlarını etkilemiştir. Bu nedenle COVID-19' un hızlı ve zamanında teşhisi, pandeminin yayılma hızını ve bulaş riskini azaltmada çok önemli bir faktördür. Göğüs röntgen filmleri, son pandemide, COVID-19 hastalığının test edilmesi ve teşhisinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu röntgen filmlerinin teşhiste, Derin Öğrenme gibi gelişmiş yapay zeka teknikleri ile kullanılması doktorların gözünden kaçabilecek küçük ayrıntıların fark edilmesi veya insan gözü ile fark edilemeyecek hastalıkların da teşhisinde önemli bir fayda sağlayacaktır. Bu çalışmada, göğüs röntgeni radyografileri kullanılarak Covid-19 virüsü enfekte hastaların tespit edebilmek amacıyla paralel bir Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks [CNN]'ler) modeli önerilmiştir. Bu araştırma ayrıca, torasik röntgenlerden Covid-19'un otomatik teşhisinde, bilim insanları tarafından önerilen son teknoloji ürünü CNN'nin etkinliğinin nasıl değerlendirileceğini de sunmaktadır. Sonuçları doğrulamak için 500 Covid-19 Pozitif görüntü ve 1600 Covid-19 Negatif görüntü kullanılmış olup, çözümlemelerimiz test kurulumunda % 90 doğruluk ve % 88 sınıflandırma doğruluğu sağlamıştır.

Özet (Çeviri)

The coronavirus, which appeared in China in 2019, has become an epidemic. Global health has affected the economy and the daily lives of individuals. Therefore, it is important in this case that the diagnosis of this disease is made immediately and that all efforts cooperate to provide a fast and accurate method at the same time to limit the exacerbation and spread of the epidemic. X-rays are important in these cases of the covid disease. In our time, artificial intelligence provides important and very useful techniques for solving complex and large problems that need accuracy that a person may not be able to provide it. In our study, we have proposed new parallel convolutional neural networks to be able to detect patients with this disease and also provide a method for determining whether our network is working efficiently or not. We used about 500 pictures as a positive covid entry .1,600 as a negative covid entry, most of which were pictures of pneumonia. our solution achieved 90% accuracy and 88% classification accuracy in the test setup.

Benzer Tezler

  1. Akciğer bilgisayarlı tomografilerinden görüntü işleme ve derin öğrenme ile COVID-19 tespiti

    COVID-19 detection with image processing and deep learning from lungs computed tomography

    FEYZANUR BANU DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERSEN YILMAZ

  2. Gömülü sistem platformu üzerinde görüntü işleme tekniklerinin uygulanması

    Image processing techniques on embedded system

    SERTAÇ YAMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ EROL

  3. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  4. Derin öğrenme tabanlı biyomedikal karar destek sistemlerinin oluşturulması

    Establishment of biomedical decision support systems through deep learning techniques

    HARUN ÇİĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET TAHİR GÜLLÜOĞLU

  5. X-ray görüntüleri ile derin öğrenme teknikleri kullanılarak COVID-19 tespiti

    COVID-19 detection using deep learning techniques with X-ray images

    SABAH BASHIR SALEM RASHED

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YASEMİN GÜLTEPE