COVID-19 diagnosis based on deep convolutional neural network (CNN)
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 796087
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYCA KURNAZ TURKBEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, 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: 80
Özet
2019'un sonu ve 2020'nin başında Coronavirüs, Çin'den Wuhan başta olmak üzere dünyanın her yerine yayıldı ve her düzeyde eşi benzeri görülmemiş ve dehşet verici bir krize neden oldu. Vaka sayılarının çokluğu, sağlık personeli eksikliği, hastalığı tespit ve teşhis etmenin güçlüğü nedeniyle dünya, özellikle hastanelerdeki sağlık personelini alarm ve terör durumuna soktu. Bu kritik aşamada, yapay zeka, sağlık personelinin yayılmasını sınırlamak için virüsü hızlı bir şekilde tanımlamasına destek olmada önemli bir rol oynadı. Bu araştırmada yapay zeka, derin öğrenme sürecini kullanarak Coronavirüs'ü göğüs tomografisi taraması ve hastanın akciğerinin nefes alma sesi aracılığıyla tanımlıyor. Bu, göğüs BT taramasıyla temsil edilen bir grup hastanın veri seti ve yaralanmasız doğal modellerle karıştırılan solunum sesi kullanılarak yapılır ve derin öğrenme için çok katlı evrişimli sinir ağları kullanılarak eğitilir ve bu katmanlar ayıklayabilir. görüntülerden ayırt edici özellikleri, onları tanımlayın ve sonra bunları sınıflandırın. Bu modelde, her ağda dört katmanlı evrişimli sinir ağları kullanılır, sonunda doğru bir sonuç vermek için veri seti daha fazla tanınır. Ve bu veri setini değiştirme ve bölme için farklı oranlar kullanma sürecinden sonra bu veri setini bir eğitim veri seti ve bir test veri seti olarak bölmek. Model ayrıca her durumda birkaç farklı filtre kullanılarak ve daha sonra virüs için doğru bir teşhis oranı elde etmek için bu vakalar karşılaştırılarak eğitilir.
Özet (Çeviri)
At the end of 2019 and the beginning of 2020, Coronavirus spread from China, specifically in Wuhan, to all parts of the world, causing an unprecedented and terrifying crisis at all levels. The world entered a state of alarm and terror, especially the health staff in hospitals due to a large number of cases, the lack of medical staff, and the difficulty of identifying and diagnosing the disease. At this critical stage, artificial intelligence played an important role in supporting the medical staff to quickly identify the virus to limit its spread. in this research, artificial intelligence uses the process of deep learning to identify the Coronavirus through a CT scan of the chest, as well as the breathing sound of the patient's lung. This is done using the dataset of a group of patients represented by a CT scan of the chest as well as breathing sound mixed with injury-free natural models and trained using the multiple layers of convolutional neural networks for deep learning and that these layers can extract the distinctive characteristics from the images, identify them and then classify them. In this model, four layers of convolutional neural networks are used in each network, the dataset is recognized more to give an accurate result in the end. And dividing this dataset into a training dataset and a test dataset after the process of modifying this dataset and using different proportions for the division. The model is also trained by using several different filters in each case and then comparing these cases to obtain an accurate diagnosis rate for the virus.
Benzer Tezler
- Makine öğrenimi tabanlı COVID-19 teşhis ve tahmin sistemi: Çeşitli öğrenme algoritmalarının performans analizi ve ilgili hastalıkların sınıflandırılması
Machine learning-based COVID-19 diagnosis and prediction system: Performance analysis of various learning algorithms and classification of related diseases
AHMED JADDOA ENAD AL-MAMOORI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırşehir Ahi Evran Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA AKSU
- 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
- Derin öğrenme mimari yapısını esas alan hibrit yaklaşım kullanılarak radyolojik görüntülerden Covid-19 teşhisi ve tahmin edilmesi
Diagnosis and prediction of Covid-19 from radiologicalimages using a hybrid approach based on deep learningarchitectural structure
SEYFULLAH URUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiYapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RECEP ÖZDAĞ
- Deep feature transfer from deep learning models into machine learning algorithms to classify COVID-19 from chest X-ray images
Göğüs röntgeni görüntülerinden COVID-19 sınıflandırması yapmak amacıyla derin öğrenme modellerinden makine öğrenmesi algoritmalarına derin öznitelik aktarımı
OZAN GÜLDALİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL İNAN
- Medical dataset classification based on different deep learning techniques and meta-heuristic algorithms
Farklı derin öğrenme teknikleri ve meta-sezgisel algoritmalara dayalı tıbbi veri kümesi sınıflandırması
YEZI ALI KADHIM
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiMühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALOK MISHRA
PROF. DR. REŞAT ÖZGÜR DORUK