Classification of corona COVID 19 patients from chest x-ray images
Corona COVID 19 hastalarının aksesuar röntgeni görüntülerinden sınıflandırılması
- Tez No: 849473
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Tıp profesyonellerinin dikkatlerini başarılı bir şekilde odaklayabilmeleri ve hastalara tedavi verebilmeleri için, COVID 19'un doğru bir şekilde teşhis edilmesi ve sınıflandırılması çok önemlidir. COVID 19, önde gelen bir ölüm nedeni haline geldiğinden, tıp camiasının konuyu ciddi bir şekilde incelemesi gerekmektedir. . Sonuç olarak hedeflerimizden biri Kaggle platformundan toplanan fotoğrafların toplanmasına yönelik araştırma yapmak amacıyla bir yapı oluşturmaktır. Bu hedefe ulaşmak için araştırmamızda görüntü birleştirme stratejilerini kullandık. İlk başta CNN olarak kısaltılan Evrişimli Sinir Ağını kullandık. daha sonra CNN'nin Geçitli Tekrarlayan Birimler (GRU) ile birleştirilmesiyle bir strateji oluşturuldu. Önerilen modelimiz olarak tanımladığımız bu yöntem daha da geliştirildi. Resimlerin birleştirilmesini gerektiren bir ön işleme aşaması sayesinde CT taramalarının genel kalitesini artırmayı başardık. Ayrıca fotoğrafların renk formatı tarafımızdan BGR'den RGB'ye değiştirildi. Ek olarak mikro BT görüntülerini içeren veri seti test, eğitim ve doğrulama amacıyla setlere bölündü. Karışıklık matrisi analizine göre, ağ (CNN) tarafından toplanan bulgular %98 gibi dikkate değer bir doğruluk oranı ortaya koydu. Ayrıca CNN-GRU modelimizin korelasyon matrisinde %97 değeri ortaya çıktı.
Özet (Çeviri)
For medical professionals to successfully focus their attention and give therapy to patients, it is essential for them to have an accurate diagnosis and categorization of COVID 19. Because COVID 19 has developed into a leading cause of mortality, the medical community must give it significant scrutiny. As a result, one of our objectives is to create a structure, with the purpose of conducting research on the collection of photographs collected from the Kaggle platform. In order to accomplish this goal, we used image merging strategies into our research. At first, we made use of a Convolutional Neural Network, abbreviated as CNN. further on, a strategy was created by merging CNN with Gated Recurrent Units (GRU). This method, which we describe to as our recommended model, was further developed. Through a preprocessing phase that entailed combining pictures, we were able to increase the overall quality of the CT scans. In addition, the color format of the photographs was changed from BGR to RGB by us. In addition, the dataset containing the micro-CT images was broken up into sets for the purposes of testing, training, and validation. According to the confusion matrix analysis, the findings collected by the network (CNN) demonstrated a remarkable accuracy rate of 98%. In addition to that, the value of 97% was displayed in the correlation matrix of our CNN-GRU model.
Benzer Tezler
- COVİD-19 tanısı almış, hastalığı orta ve ağır geçirmiş kişilerde, serum prolidaz aktivitesi, MMP-1, MMP-7, TGF- β değerlerinin erken dönemde fibrozisi öngörmede rolü
The role of serum prolidase activity, MMP-1, MMP-7, TGF- β values in prediction of EARLY fibrosis in patients with moderate and severe COVİD-19
DİDEM DOĞU ZENGİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Göğüs HastalıklarıSelçuk ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET KANAT
- SARS-CoV-2 proteini ile insan proteini arasindaki etkileşimlerin makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmini
Prediction of interactions between SARS-CoV-2 protein and human protein using machine learning methods
FİRDES GÜL KORKUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT GÖK
- Die persuasiven und manipulativen aspekte der sozialen medien im sprachwissenschaftlichen bereich
Dilbilim alanında sosyal medyanın ikna edici ve manipülatif yönleri
ERTUĞRUL KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Almanca
2024
Alman Dili ve EdebiyatıEge ÜniversitesiAlman Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FUNDA ÜLKEN
- Evrişimsel sinir ağları ile akciğer x-ray görüntülerinden COVID-19 tespiti ve hibrit model önerisi
COVID-19 detection from chest x-ray images and hybrid model recommendation with convolutional neural networks
FURKAN ERYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HACER KARACAN
- An observational study of accreting millisecond x-ray pulsars: From accretion to the rotation powered stages
Milisaniye X-ışını pulsarlarının gözlemsel incelenmesi: Kütle aktarım evresinden radyo pulsarı evresine
CAN GÜNGÖR
Doktora
İngilizce
2016
Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAZIM YAVUZ EKŞİ
PROF. DR. ERSİN GÖĞÜŞ