Geri Dön

X-ray görüntülerinden COVID-19 tespiti için derin öğrenme tabanlı modellerin geliştirilmesi

Development of deep learning based models for COVID-19 detection from X-ray images

  1. Tez No: 790127
  2. Yazar: GİZEM ÖTER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRAH HANÇER
  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: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

Şiddetli akut solunum yolu sendromu koronavirüs 2'nin (SARS-CoV-2) neden olduğu Covid-19 salgını tüm dünyada hayatı durma noktasına getirdi ve binlerce can aldı. Bu ölümcül salgın ile mücadelede en önemli unsur erken teşhistir. Erken teşhisle enfekte olan kişi karantinaya alınarak bulaş hızı ve ölüm oranı düşürülebilir. Günümüzde Covid-19'un teşhisinde PCR (Polymerase Chain Reaction- Polimeraz Zincir Reaksiyonu) testlerinden ve akciğer X-ray görüntülerinden faydalanılmaktadır. PCR testlerinin sonuçlanması zaman alan bir süreç olması sebebiyle erken teşhiste X-ray görüntüleri hayati bir öneme sahiptir. Bu çalışmada Covid-19 teşhisinde uzmanlara yardımcı olabilmek amacıyla X-ray görüntülerinden bir teşhis metodolojisi tasarlanmıştır. Metodolojinin ilk aşamasında ön eğitimli SqueezeNet mimarisi ile X-ray görüntülerinden oluşan veri setinden öznitelikler çıkarılmıştır. İkinci aşamada çıkarılan özniteliklere en yakın bileşen analizi (neighborhood component analysis (NCA)) uygulanarak mevcut öznitelik setinden gürültülü olanlar elimine edilmiştir. Son aşamada ise, destek vektör makineleri ile gürültüden arındırılmış öznitelik seti üzerinde Covid-19 tespiti gerçekleştirilmiştir. Önerilen metodolojinin performans analizi 5 farklı veri seti üzerinde birden çok derin öğrenme mimarileri ve sınıflandırıcılar ile karşılaştırılarak yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde önerilen metodolojinin daha başarılı sonuçlar aldığı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Thousands of people died as a result of the Covid-19 epidemic, which was caused by severe acute respiratory syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2). The most critical element in combating this deadly epidemic is early diagnosis. Through early diagnosis and quarantine, it is possible to reduce the rate of transmission and death. Today, PCR (Polymerase Chain Reaction) tests and lung X-ray images are used in the diagnosis of Covid-19. X-ray images are of vital importance in early diagnosis, as the conclusion of PCR tests is a time-consuming process. The overall goal of this study is to develop a diagnostic methodology based on X-ray images in order to assist experts in diagnosing Covid-19. In the first stage of the methodology, features are extracted from the dataset consisting of X-ray images by using a pre-trained SqueezeNet architecture. In the second stage, nearest component analysis (NCA) is applied to the extracted feature set, and noisy ones are eliminated from this feature set. In the final stage, Covid-19 detection is performed on the noise-free feature set with support vector machines. The performance analysis of the proposed methodology is made by comparing it with a variety of deep pre-trained architectures and classifiers on 5 different data sets. According to the results, the proposed methodology achieves better results than others.

Benzer Tezler

  1. X-ray görüntüleri ile derin öğrenme kullanılarak covid-19 vakalarının tespiti

    Detection of covid-19 cases by applying deep learning with x-ray images

    MUHAMMED MUSTAFA AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAŞİT KÖKER

  2. 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

  3. 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

  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