Diagnosis and prognosis of Covid-19 from medica images using deep learning
Tıbbi görüntülerden derin öğrenme kullanılarak covid-19 tanısı ve hastalığın seyrinin belirlenmesi
- Tez No: 745416
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET DENKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Bilgi Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Programlar Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2023
Genel CerrahiTrakya ÜniversitesiGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM KARATAŞ
- Covıd-19 öncesi ve sonrası kanser epidemiyolojisinin değerlendirilmesi
Evaluation of cancer epidemiology before and after Covid-19
GUNEL MAMMADZADA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
OnkolojiErciyes Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEVLÜDE İNANÇ
- 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
2021
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TARIK EREN YILMAZ
- Yoğun bakımda takip edilen interstisyel akciğer hastalarında prognoz, risk faktörleri ve mortalite
Prognosis, risk factors and mortality in patients with interstitial lung disease followed in the intensive care unit
SILA BEGÜM GÖLCÜK GÖK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Göğüs HastalıklarıAnkara ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AKIN KAYA
- 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
2022
İç HastalıklarıÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH KAMIŞ
PROF. DR. YAVUZ BEYAZİT