Derin öğrenme yöntemleri kullanarak EKG görüntülerinden COVID-19'un tespit edilmesi
Detecting COVID-19 from ECG images using deep learning methods
- Tez No: 806670
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Covid-19, Sınıflandırma, EfficientNet, Elektrokardiyogram, EKG, Derin Öğrenme, Evrişimsel Sinir Ağı, Covid-19, Classification, EfficientNet, Electrocardiogram, ECG, Deep Learning, Convolutional Neural Network
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kuramsal Temeller Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
Tüm dünyayı etkisi altına alan ve 11 Mart 2020'de WHO tarafından küresel salgın olarak ilan edilen Covid-19 hastalığı başta akciğer ve kalp olmak üzere çoklu organ sistemlerini etkilemektedir. Hastalığın verdiği hasarlar ile ölümle sonuçlanabilen virüsün etkisini en aza indirmek için izolasyon ve tedavi sürecine erken başlanılması çok önemlidir. Hastalığın teşhisinde kullanılmak üzere geliştirilen yöntemlerin yanlış sonuçlar beraberinde uzun teşhis süresinin olmasından dolayı yeni yöntemlerin geliştirilmesi gerekmektedir. Yeni yöntem olarak elektrokardiyogram (EKG) sinyal görüntüleri kullanılarak Covid-19 durumu, Anormal kalp atışı, Miyokard enfarktüsü, Miyokard Enfarktüsü Öyküsü ve Normal bulgular tespit edilebilmektedir. Alanında uzman doktorlar tarafından geleneksel yöntemlerle yapılan hastalık tespitleri, insan hatasından kaynaklı kötü muamelelere yol açabilmektedir. Bu tez çalışmasında EKG ile teşhis yapılması için derin öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Bu çalışmanın amacı, EKG görüntüleri kullanılarak hastalıkların saptanmasında başarı oranı yüksek yeni bir yaklaşım önermek ve ayrıntılı test sonuçlarını analiz etmektir. Bu çalışmada 5 sınıf EKG görüntüleri içeren halka açık bir veri seti kullanılmıştır. EfficientNetB0 konvolüsyonel sinir ağı mimarisi kullanılarak eğitim ve test süreçleri gerçekleştirilmiştir. Daha sonra sonuçlar ayrıntılı olarak incelenmiş, grafikler çizilmiş ve sonuçlar literatürdeki diğer çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Önerilen çok sınıflı sınıflandırma mimarisi, %99,13 doğruluk sunar. Elde ettiği başarı ile literatürdeki diğer çalışmalardan üstün olmuştur. Bu çalışma, EKG görüntülerinden tespit edilebilecek 5 farklı bulgunun hızlı ve güvenilir bir şekilde saptanmasına ve hastaların daha doğru tedavi edilmesine katkı sağlayacaktır.
Özet (Çeviri)
The area to affect the whole world and declared as global sources by WHO on March 11, 2020, Covid-19 diseases mainly affect Multiple organ systems, mainly large and heart. Isolation and early initiation of treatment is essential to minimize exit damage and death during periods of time. Measurement methods to be used in instrument inspection should consist of new methods due to the long measurement end, along with incorrect results. Covid-19 status can be detected as Abnormal heartbeat, Myocardial infarction, History of Myocardial Infarction and Normal. Disease detections traditionally made by specialist doctors in the field can lead to ill-treatment caused by human error. In this thesis, deep learning methods were used to diagnose with ECG. The aim of this study is to propose a new approach with high success rate for the detection of diseases using ECG images and to analyze detailed test results. A publicly available dataset containing 5-class ECG images was used in this study. Training and testing processes were carried out using the EfficientNetB0 convolutional neural network architecture. Afterwards, the results were analyzed in detail, graphs were drawn and the results were compared with other studies in the literature. The proposed multi-class classification architecture offers 99.13% accuracy. With the success achieved, it was superior to other studies in the literature. This study will contribute to the rapid and reliable detection of 5 different findings that can be detected from ECG images and to more accurate treatment of patients.
Benzer Tezler
- Çocuk kalp damar cerrahisi yoğun bakım ünitesinde postoperatif kavşak kaynaklı ektopik taşikardi; sıklık ve risk faktörleri
Junctional ectopic tachycardia after pediatric cardiac surgery; incidence and outcome
NESLİHAN KIPLAPINAR
Tıpta Yan Dal Uzmanlık
Türkçe
2013
Göğüs Kalp ve Damar CerrahisiSağlık BakanlığıÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER ÖDEMİŞ
- 8 haftalık futbol antrenmanının 14-16 yaş grubundaki öğrencilerin fiziksel ve fizyolojik özellikleri üzerine etkileri
The effects of an eight weeks football workout on the physical and physiological features of students in the 14-16 age group
METİN KOCADAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
SporHarran ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞEBNEM ŞARVAN CENGİZ
- Ege Üniversitesi Etnografya Müzesinde bulunan takıların teknik ve tasarım özelliklerinin incelenmesi
Ethnographic museum of the University of the Aegean jewellery found properties of technical and design
MÜJGAN EMRE EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Güzel SanatlarDokuz Eylül ÜniversitesiTekstil ve Moda Tasarımı Ana Sanat Dalı
YRD. DOÇ. DR. FÜSUN ÖZPULAT
- Yavuz Sultan Selim Dönemi Kültür ve Edebiyatı
The Culture and Literature in the era of Yavuz Sultan Selim
ÖMER GÖKHAN YAĞCI
Doktora
Türkçe
2014
Türk Dili ve EdebiyatıKırıkkale ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN ELİAÇIK
- Deri ve yumuşak doku enfeksiyonu etkeni olan toplum ve hastane kaynaklı staphylococcus aureus izolatlarının antimikrobiyal duyarlılık durumlarının ve panton valentıne leukocıdın toksini sıklığının araştırılması
Investigation of panton valentine leukocidin toxin frequency and antimicrobial susceptibilities of community and hospital acquired staphylococcus aureus isolates related with skin and soft tissue infections
TÜLİN DEMİR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2008
MikrobiyolojiSağlık BakanlığıTıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
DR. NİLAY ÇÖPLÜ