Detection of COVID-19 in low energy chest X-rays using fast R-CNN
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 746194
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Son yıllarda, derin öğrenmenin nesne algılama ve segmentasyon görevleri için tıbbi görüntü analizi alanında benzer performans artışları üretebileceği gösterilmiştir. Son zamanlardaki kayda değer çalışmalar arasında önemli tıbbi uygulamalar yer almaktadır, örneğin göğüs hastalıkları alanında (akciğer hastalıklarının sınıflandırılması ve bu yazıda BT görüntülerinde pulmoner nodüllerin tespiti, mevcut bir veri setinde son derece iyi çalışan CNN'lerin bir varyasyonunu sunuyoruz - Optimum parametrelere sahip özelleştirilmiş bir mimari Katkımız olarak, olağanüstü yüksek bir doğruluk derecesine ulaşırken ağımızın karmaşıklığını azaltmaya odaklanıyoruz.Bu amaca ulaşmak için modelimiz yüksek performans ve kolay bir tasarım için özel olarak tasarlandı.
Özet (Çeviri)
In recent years, it has been shown that deep learning can produce similar performance increases in the domain of medical image analysis for object detection and segmentation tasks. Notable recent work includes important medical applications, for example, in the field of pulmonology (classification of lung diseases and detection of pulmonary nodules on CT images in this paper, we present a variation of CNNs, which works extremely well on a current data set — a customized architecture with optimal parameters. In our contribution, we focus on lowering the complexity of our network, while yet reaching a phenomenally high degree of accuracy. To achieve this aim, our model has been tailored for high performance and an easy design.
Benzer Tezler
- Trombofili paneli istenen hastaların herediter ve edinsel trombofili etyolojisi, klinik prezantasyon ve laboratuvar bulguları eşliğinde değerlendirilmesi
Evaluation of patients requested for thrombophilia panel in accordance with hereditary and acquired thrombophilia etiology, clinical presentation and laboratory findings
İSMAİL ALTUĞ DEMİR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Hematolojiİzmir Katip Çelebi Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KADRİYE BAHRİYE PAYZIN
- COVID-19 pnömonisinin düşük ve standart doz toraks BT ile tespitinde yapay zekanın tanıya etkisi
The effect of artificial intelligence on detection of COVID-19 pneumonia with low and standard dose chest ct
ÖZGE FINDIK ŞENER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKKI MUAMMER KARAKAŞ
- Бишкек шаарында COVID-19 инфекциясын пцр методу менен диагностикалоонун жыйынтыктарын талдоо
PCR yöntemi ile bişkek şehrinde COVID-19 teşhisinin sonuçlarının araştırılması
AYCAN SADIRBAEVA
Yüksek Lisans
Kırgızca
2022
BiyolojiKırgızistan-Türkiye Manas ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADIRBAY CHEKİROV
- Derin öğrenme kullanarak tıbbi görüntülerde COVID-19 ve zatürre tespiti
Detection of COVID-19 and pneumonia in medical images using deep learning
İREM KURA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NESRİN AYDIN ATASOY
- 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