Makine öğrenimi tabanlı COVID-19 teşhis ve tahmin sistemi: Çeşitli öğrenme algoritmalarının performans analizi ve ilgili hastalıkların sınıflandırılması
Machine learning-based COVID-19 diagnosis and prediction system: Performance analysis of various learning algorithms and classification of related diseases
- Tez No: 843958
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA AKSU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Bilgisayar görüşü alanında, görüntü sınıflandırma süreci zorlu bir mücadeledir. İnsan beyninin faaliyetlerini ve süreçlerini modelleyen bir hesaplama modeline derin öğrenme algoritması denir. Derin öğrenme, diğerleri arasında ulaşım, finans, hava tahmini ve tıbbi alanlar dahil olmak üzere çok çeşitli potansiyel uygulamalara sahiptir. Derin öğrenme modelini eğitme süreci çok zaman alır ve çok fazla sistem kaynağı tüketir. Derin öğrenme algoritmasının örüntü tanıma ve görüntü sınıflandırma açısından ne kadar iyi performans gösterdiğinin araştırılması günümüzde büyük önem taşımaktadır. Önerilen sistem, Evrişimsel Sinir Ağı (CNN), Genetik Derin Öğrenme Evrişimsel Sinir Ağı (GDCNN), Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler), Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP'ler) derin öğrenme algoritmaları kullanarak bir tıbbi görüntü veri sınıflandırma tekniği tasarlamaya dayanmaktadır. Önerilen yaklaşım, veri sınıflandırmasını gerçekleştirmek için iki kıyaslama klinik resim veri kümesine dayanmaktadır: HIS2828 ve ISIC2017-ISIC2020. Diğer ilgili yaklaşımlarla yapılan karşılaştırma sonuçları, önerilen model sınıflandırma doğruluğunun mevcut modellerden daha yüksek olduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Within the field of computer vision, the process of picture categorization is a difficult challenge. A computational model that models the activities and processes of the human brain is referred to as the deep learning algorithm. Deep learning has a wide range of potential applications, including those in the transportation, finance, weather forecasting, and medical areas, amongst others. The process of training the deep learning model takes a lot of time and consumes a lot of system resources. Investigating how well the deep learning algorithm performs in terms of pattern recognition and picture categorization is of the utmost importance at this time. The proposed system is based on designing a medical image data classification technique using Convolutional Neural Network (CNN), Genetic Deep Learning Convolutional Neural Network (GDCNN), Recurrent Neural Networks (RNNs), Multilayer Perceptrons (MLPs) deep learning algorithms. The proposed approach based on two benchmark clinical picture datasets: HIS2828 and ISIC2017-ISIC2020 for performing data classification. The results of the comparison with the other relevant approaches reveal that the suggested model classification accuracy is higher than that of the current models.
Benzer Tezler
- 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
- An intelligent system for lung cancer diagnosis using a machine learning algorithm based feature selection method
Makine öğrenme algoritması tabanlı özellik seçim yöntemi kullanarak akciğer kanseri tanısı için akıllı bir sistem
RUAA AZZAH SUHAIL SUHAIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- COVID-19 detection from signs and symptoms using machine learning
Makine öğrenimi kullanılarak belirti ve semptomlardan COVID-19 tespiti
JAMAL ALALI ALAHMAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. ERGUN ERÇELEBİ
- Enhance the performance of preprocessing techniques by using artificial intelligence algorithms
Yapay zeka algoritmaları kullanarak ön işleme tekniklerinin performansını artırın
HUMAM QUTAIBA ABDULRAHMAN AL-DOORI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHİ ABDUL IBRAHIM
- Çekişmeli üretici ağ tabanlı veri artırımı ile derin öğrenme tabanlı tıbbi teşhis
Deep learning based medical diagnostics with generative adversarial network based data augmentation
AHMET EZGİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYTUĞ ONAN
DOÇ. DR. VAHİDE BULUT