Weight optimized cnn+mlp using modified enhanced artificial ecosystem for Covid-19 detection
Covid-19 tespiti için değiştirilmiş geliştirilmiş yapay ekosistem kullanılan ağırlık optimizasyonu CNN+MLP
- Tez No: 825982
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAKAN KOYUNCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Makine öğrenimi tıbbi araştırma çabalarının ön saflarında yer alıyor. Araştırmacıların ve uygulayıcıların, bu tür hastalıkların yayılmasını tahmin etmek ve enfekte olanları çok daha yüksek bir güvenle tespit etmek için COVID-19 karşısında bilinçli bir karar vermelerine yardımcı olacak bir araç olarak hizmet vermektedir. Bu çalışma, metinsel klinik verilerle birleştirilmiş X-ışını taramalarını kullanarak COVID-19'u Pnömoniden sınıflandırmak için bir yapay zeka çerçevesi tasarlama ve geliştirme sürecini özetlemektedir. Bu çalışmanın temel amacı, birden fazla sinir ağı türünü birleştirmek ve sinir ağının ağırlıklarını optimize etmede meta-sezgisel algoritmalar kullanmanın etkisini incelemektir. Önerilen çerçeve aynı zamanda sonucu etkileyebilecek gereksiz özellikleri ortadan kaldırmak amacıyla her akciğer için bir maske oluşturmak amacıyla önceden eğitilmiş bir ResNet34 modelini kullanan bir akciğer segmentasyon sürecini de kullanır. Eğitim verileri, her hastanın yaş ve cinsiyetini içeren metinsel tıbbi verileriyle birlikte, COVID-19 ve Pnömoninin 579 bölümlü X-ışını (AP, PA görünümleri) görüntüsünden oluşur. Önerilen çerçeve, ağırlık optimizasyonu olmadan %94,32'ye kıyasla %97,85'lik bir doğruluk elde etti. Ayrıca, COVID-19'un tespit edilmesinde modelin uygulanabilirliğini değerlendirmek için literatürdeki diğer birkaç mimariyle kapsamlı bir karşılaştırma kullanıldı.
Özet (Çeviri)
Machine learning has been at the forefront of medical research efforts. It serves as a tool to assist researchers and practitioners in making an informed decision in the face of COVID-19 to forecast the spread of such diseases and identify the infected with much higher confidence. This study outlines the process of designing and refining an AI framework to classify COVID-19 from Pneumonia using X-ray scans combined with textual clinical data. The primary objective of this study is to merge multiple types of neural networks and study the effect of using metaheuristic algorithms in optimizing the weights of the neural network. The proposed framework also utilizes a lung segmentation process using a pre-trained ResNet34 model to generate a mask for each lung to eliminate the unnecessary features that might affect the result. The training data consists of 579 segmented X-ray (AP, PA views) images of COVID-19 and Pneumonia with each patient's textual medical data that include age and gender. The proposed framework achieved an accuracy of 97.85% compared to 94.32% without weight optimization. Furthermore, an extensive comparison with several other architectures from the literature was used to evaluate the model viability in detecting COVID-19......
Benzer Tezler
- Makro besin elementlerinin (NPK) İzmir'de Mayıs ayında açığa dikilen 4-6 cm çevre büyüklüğündeki Gladiolus cinsine ait“hunting song”ve“Novalüx”kültür çeşitlerinin yumrularının gelişmeleri üzerine etkileri
Başlık çevirisi yok
TAHA ALİ AMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
ZiraatEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADNAN HATİPOĞLU
- Sanayi politikaları ve planlı dönemde imalat sanayine etkileri
Başlık çevirisi yok
AHMET CAFOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
EkonomiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YALÇIN EROL
- Izgara ve altlık üstünde barındırılan ile de france X kıvırcık (Fl) ve merinos kuzularının entansif besideki performansları
Başlık çevirisi yok
ÜMRAN ŞAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Veteriner HekimliğiUludağ ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDOĞAN TUNCEL
- Gebelik ve doğum olgularında prolaktin düzeylerinin değerlendirilmesi
The Evaluation of prolactin values during pregnancy labour and in deliveries
TÜLİN AKAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması
Başlık çevirisi yok
MÜRŞİDE KESEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İşletmeEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN