COVID 19 hastalığının yapay zeka yöntemleri kullanılarak teşhis edilmesi
Diagnosing COVID-19 disease using artificial intelligence methods
- Tez No: 778114
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZAFER ÇAMBAY, DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoteknoloji, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
COVID-19'la birlikte yapay zeka ve özellikle makine öğrenme işlemleri için yeni bir süreç başlamıştır. Koranavirüs salgınının bu kadar yaygın ve ölümcül olmasından dolayı bilgisayar destekli sistemler kullanılarak koronavirüsün tespit edilmesi büyük bir önem arz etmektedir. Yapılan bu tez çalışmasında ESA tabanlı hibrit bir model geliştirilmiştir. Koronavirüs hastalığını tespit etmek için geliştirilen modelde Resnet101 ve Densenet201 mimarileri taban olarak kullanılmıştır. Resnet101 ve Densenet201 mimarilerinin fc1000 katmanlarından özellik haritaları elde edilmiştir. Resnet101 ve Densenet201 mimarilerinden elde edilen her bir özellik haritasının boyutu 3075 x 1000'dir. Resnet101 ve Densenet201 mimarileri kullanılarak elde edilen bu özellik haritaları daha sonra birleştirilmiştir. Birleştirilen özellik haritasının boyutu 3075 x 2000 olmuştur. Bu sayede aynı görüntünün farklı özellikleri bir araya getirilmiştir. Bu da geliştirilen modelin başarımını artıracaktır. Önerilen hibrit modelin son aşamasında birleştirilen özellik haritaları SVM sınıflandırıcısında sınıflandırılmıştır. Yapılan bu tez çalışmasında önerilen modelin başarımını test edebilmek için literatürde kabul görmüş önceden eğitilmiş farklı ESA mimarileri kullanılmıştır. Sonuç olarak önerilen hibrit model literatürde kabul görmüş ESA mimarilerinden daha başarılı olmuştur. Önerilen hibrit model %98.2 oranında bir doğruluk değeri elde etmiştir. Önerilen modelde elde edilen sonuçlar önerilen modelin uzman olmayan yerlerde ön teşhis için kullanılabileceğini ve uzman olan yerlerde ise önerilen modelin uzmanların iş yükünü hafifleteceği ve maliyetleri azaltacağı kanaatine varılmıştır.
Özet (Çeviri)
A new process has started with Covid 19 for artificial intelligence and especially machine learning processes. Since the coronavirus epidemic is so widespread and deadly, it is of great importance to detect the coronavirus using computer-aided systems. In this thesis, a CNN-based hybrid model has been developed. Resnet101 and Densenet201 architectures were used as the base in the model developed to detect the coronavirus disease. Feature maps were obtained from the fc1000 layers of the Resnet101 and Densenet201 architectures. The size of each feature map obtained from the Resnet101 and Densenet201 architectures is 3075 x 1000. These feature maps obtained using the Resnet101 and Densenet201 architectures were then combined. The size of the combined feature map was 3075 x 2000. In this way, different features of the same image are brought together. This will increase the performance of the developed model. In the last step of the proposed hybrid model, the combined feature maps are classified in the SVM classifier. In this thesis study, different pre-trained CNN architectures accepted in the literature were used to test the performance of the proposed model. As a result, the proposed hybrid model has been more successful than the CNN architectures accepted in the literature. The proposed hybrid model achieved an accuracy of 98.2%. It is obvious that the results obtained in the proposed model can be used for pre-diagnosis in non-experts, and that the proposed model will alleviate the workload of experts and reduce costs in specialists.
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
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Classification of chest X-rays by divergence-based convolutional neural network
Diverjans temelli evrişimsel ağ ile akciğer röntgen görüntülerinin sınıflandırılması
MUHAMMED NUR TALHA KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ
- Yapay zeka teknikleri ile COVID-19 hastalık tahmini
COVID-19 disease prediction with artificial intelligence techniques
ABDULLAH TÜRKER TOKU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FERHAT ATASOY
- Hekime tanı koymada yardımcı, yapay zeka destekli hastalık tespit uzmanı
Assistant in diagnosis for doctor, artificial intelligence supported disease detection specialist
ETHEM KARAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN TURAN