COVID-19 detection application based on hybrid deep learning technique
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 798084
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- 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-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Son yıllarda yaşadığımız pandemi ve özellikle akciğerlerde bu salgına neden olan covid-19 virüsü ve bu hasarın teşhisi ve bu hastalığın röntgen ile konulabilmesi nedeniyle daha fazla dikkat göstermeliyiz. hastalıkları ve akciğer hastalıklarını araştırmak ve bu hastalıkları derin öğrenme yöntemlerini kullanarak tanımak. Çalışmamızda kullanılan Kaggle'dan alınan göğüs radyografilerine odaklanıyoruz. Bu veri seti yaygın meme hastalıklarını içerir. Bu hastalıklar covid19, normal ve diğer hastalıklardır. Bu çalışmada, röntgen testlerini analiz ederek Covid-19'u tespit etmek için verimli Covid-19 tespit çerçevesi sunulmuştur. Önerilen çerçeve tabanlı CNN, balina optimizasyon algoritması (WOA) ve SVM sınıflandırıcı ile birleştirildi. Bu çalışmadaki ana katkı, doğru tahmin ve minimum yürütme süresi ile Covid-19'u tespit etmek için CNN'yi balina optimizasyon algoritması ve SVM ile birleştirmektir. Sunulan yöntemi doğrulamak için birkaç senaryo yürütülür. Son olarak, elde edilen sonuçlar bu sorunu çözmek için sunulan çeşitli çalışmalarla karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Due to the pandemic that we have had in recent years and the covid-19 virus that is causing this epidemic, especially in the lungs, and the diagnosis of this damage and this disease can be done with X-rays, we should give more attention to investigating diseases, and lung diseases and recognize these diseases using deep learning methods. We focus on chest radiographs from the Kaggle, which were used in our study. This data set includes common breast diseases. These diseases are covid19, normal, and other diseases. In this study, efficient Covid-19 detection framework presented to detect Covid-19 by analyzing x-ray tests. The proposed framework-based CNN combined with whale optimization algorithm (WOA) and SVM classifier. The main contribution in this study is combining CNN with whale optimization algorithm and SVM to detect Covid-19 with accurate estimation and minimum execution time. Several scenarios are executed to validate the presented method. Finally, the obtained results compared with several studies presented to solve this problem.
Benzer Tezler
- İki boyutlu sağlık, tarım ve iş güvenliği imgeleri üzerinde sınıflandırma ve nesne tespiti
Classification and object detection on two dimensional health, agriculture, and occupational safety images
EMİNE CENGİL
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÇINAR
- Derin öğrenme ile radyolojik görüntüler üzerinden COVID-19 tespiti
COVID-19 detection in radiological images with deep learning
TANJU CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZKAN İNİK
- Ranking of families applying for social aids to municipalities according to their degree of neediness
Belediyelere sosyal yardım başvurusu yapan ailelerin muhtaçlık derecesine göre sıralanması
MERT YİĞİT ALADAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GAYE KARAÇAY AYDIN
- Artificial intelligent based segmentation on medical imaging
Medikal görüntü üzerinden yapay zeka tabanlı bölütleme
MAHMUT AĞRALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN KILIÇ
- Nanoveziküler konjugatların hazırlanması ve kağıt tabanlı immünoplatformlarda kullanım potansiyellerinin araştırılması
Preparation of nanovesicular conjugates and investigation of their potential for the use in paper-based immunoplatforms
FAEZEH GHORBANIZAMANI