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
- Tez No: 818489
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVCAN KAHRAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBatman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAMAZAN TEKİN
- 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
- 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
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRAH HANÇER
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YASEMİN GÜLTEPE