Geri Dön

Covid-19 diagnosis from x-ray images based on ensemble model with convolution neural network

Konvolüsyon sinir ağı ile topluluk modeline dayalı x-ray görüntülerinden Covid-19 teşhisi

  1. Tez No: 818489
  2. Yazar: TALIB HUSSEIN KAMIL KAMIL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVCAN KAHRAMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 56

Özet

COVID-19, enfekte kişinin akciğerlerini etkileyen hastalıklardan biridir. Dünya Sağlık Orgütü (WHO – World Health Organization), virüsün Çin'den başlayıp birçok ülkeye yayılması nedeniyle 2020 yılını pandemi yılı olarak ilan etmistir. Covid-19 ile enfekte olan hastaların erken tespit edilmesi bu hastalığın daha fazla yayılmasını önlemeye yardımcı olmaktadır. Böylece, hastanın hayatını kurtarmamız mümkün hale gelmektedir. Bu tezde önerilen Evrişimsel Sinir Ağı hemen hemen tüm hastanelerde bulunan cihazlardan ucuz ve hızlı bir şekilde elde edilen görüntülerden Covid-19'un erken teşhisine yardımcı olmaktadır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda, aynı veri seti üzerinde eğitim veren ve aynı röntgen görüntüleri üzerinde tahminde bulunan ve üç modelin sonucunu toplayan üç tane Evrişimsel Sinir Ağı, Ensamble model kullanılarak %96 değerinde doğruluk elde edilmistir.

Özet (Çeviri)

COVID-19 is one of the many diseases that affects the lungs of the infected person. In 2020, the World Health Organization announced that COVID-19, began in China and propagated to many other countries, as a pandemic the disease effect the lungs and cues fever, cough, and fatigue. Moderate cases may have difficulty breathing or mild pneumonia (w.h.o) the identification of the pneumonia of patients infected by COVID-19 aids in preventing further spread and help us save lives of patients. The Convolution Neural Network proposed in this thesis provides early diagnosis of COVID-19 using X-ray images. X-ray imaging is cheap, fast and available in almost all hospitals. The Ensemble Model has a three convolution neural network that is trained on same data set, makes predictions on the same X-ray images and sums the result of the three models. Detailed comparisons have been done with the other state-of-the arts approaches. Proposed Ensemble Model provides up to 96% accuracy.

Benzer Tezler

  1. X-ray görüntülerinden alt solunum yolu enfeksiyonlarının teşhisinde transfer öğrenme yöntemleri ve topluluk öğrenmeye dayalı yeni bir yaklaşım

    A new approach based on transfer learning methods and ensemble learning in the diagnosis of lower respiratory tract infections from X-ray images

    BERİVAN ÖZAYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBatman Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAMAZAN TEKİN

  2. 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

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım Üniversitesi

    Mühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALOK MISHRA

    PROF. DR. REŞAT ÖZGÜR DORUK

  3. 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

  4. 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

    GİZEM ÖTER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRAH HANÇER

  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