Geri Dön

Diagnosis and prognosis of Covid-19 from medica images using deep learning

Tıbbi görüntülerden derin öğrenme kullanılarak covid-19 tanısı ve hastalığın seyrinin belirlenmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 745416
  2. Yazar: NOURAN ASHRAF AHMED FADLALLAH
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET DENKER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Bilgi Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Programlar Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

Yüksek ölüm oranına sahip olan Covid-19, yaklaşık üç yıl önce tespit edildi. Seyahat ve ihracat kısıtlamalarının daha uzun süre tutulmasının mümkün olmayacağı durumdayken, aşılara dirençli yeni varyantlar hala ortaya çıkmaya devam etmekte. Böyle bir hastalığın doğru ve hızlı teşhisi, küresel yayılımını azaltmak için çok önemlidir. Bilgisayarlı Tomografi (BT) taramalarının Covid-19 tanısı için en hassas yöntem olduğu gösterilmiştir. Ancak, kalifiye radyologların azlığı ve covid-19 hakkında sınırlı bilgi ve veri olması nedeniyle BT taramasını okuyarak hastalığı teşhis etmek uzun süren bir işlemdir. Büyük veri kümeleri üzerinde eğitilen bilgisayar görüntüsü, tanılama süreçlerinde uzmanlara destek amaçlı olarak hem hız hem de doğruluk açısından başarılı bir şekilde kullanılmıştır. Bu çalışma, küçük bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş covid-19 tanısı için hızlı ve doğru bir AI modeli geliştirmesi üzerinedir. BT taramalarından covid-19 veya sağlıklı teşhisi yapan, 3D CNN LeNet tabanlı bir model ve 2D Evrişimli-benzeri görüntü dönüştürücüden oluşan bir kolektif model geliştirdik. Modeli eğitmek için, açık kaynak olan MosMed veri kümesinden bir alt küme olarak toplam 508 BT tarama kullanılmıştır. Bu, % 90 doğruluk, % 92 özgüllük ve % 88 hassasiyet ile sonuçlanmaktadır.

Özet (Çeviri)

Covid-19, with its high death rate, was discovered nearly three years ago. New variants resistant to vaccines still emerge while travel and export restrictions can not be held for longer. An accurate and fast diagnosis of such a disease is crucial to reducing its global spread. Computed Tomography CT scans have shown to be the most precise method for covid-19 diagnosis. However, it is a slow process to read and diagnose a disease from a CT scan due to the scarcity of skilled radiologists and the limited information and data available about covid-19. Computer vision has been successfully used in assisting professionals in diagnosis tasks both in terms of speed and accuracy when trained on large datasets. This work is an effort to develop a fast and accurate AI model for covid-19 diagnosis trained on a small dataset. We developed an ensemble model consisting of a 3D CNN LeNet-based model and a 2D Convolutional-Like Vision transformer to diagnose CT scans as covid-19 and healthy. A total of 508 CT scans were used to train the model as a subset of the publicly available MosMed dataset. This results in an accuracy of 90%, specificity of 92%, and a sensitivity of 88%.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    772490

    COVID-19 pandemisi döneminde akut kolesistit tanısı ile takip edilen hastaların pandemi öncesi dönemdeki hastalar ile karşılaştırmalı değerlendirilmesi

    A comperative evaluation of patients followed with acute cholecystitis diagnosis during the COVID-19 pandemic period and patients in the PRE-pandemic period

    ŞAHİKANUR SÖBÜ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Genel CerrahiTrakya Üniversitesi

    Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM KARATAŞ

  2. Tez No

    657721

    Ankara Şehir Hastanesi'ndeki COVID-19 hastalarında bazı mikrobesin değerlerinin hastalığın klinik seyri ile ilişkisi

    The relationship of some micronutrients values with the clinical course of the disease in COVID-19 patients in Ankara city Hospital

    AYŞEGÜL ERSÖZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Aile HekimliğiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TARIK EREN YILMAZ

  3. Tez No

    711628

    COVID-19 tanısı ile yoğun bakım ünitesinde takip edilen ve akut böbrek hasarı gelişen hastaların prognoz açısından değerlendirilmesi

    Evaluation of patients with the diagnosis of COVID-19 followed in the İCU and developing acute renal damage, in terms of prognosis

    HANDE YARICI OK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İç HastalıklarıÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH KAMIŞ

    PROF. DR. YAVUZ BEYAZİT

  4. Tez No

    794281

    COVİD-19 enfeksiyonu nedeniyle acil servisten hastaneye yatırılan hastaların, kardiyovasküler sistem değerlendirilmesi ve EKG bulgularının analizi

    Cardiovascular system evaluation and analysis of ecg findings of patients hospitalized from the emergency department DUE to COVİD-19 infection

    BATTAL BARIŞ ÖZDOĞAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Acil TıpÇukurova Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYÇA AÇIKALIN AKPINAR

  5. Tez No

    764034

    Aktif tedavi alan kanser hastalarında COVİD-19 görülme sıklığı ve mortaliteye etkisi

    COVID-19 incidence in cancer patients undergoing active therapy and impact on mortality

    İREM ABDULHAYOĞLU ERİM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    OnkolojiBezm-i Alem Vakıf Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MESUT ŞEKER

Geri Dön