Prediction of Covid-19 risk of a person by analyzing computed tomography images using convolutional neural networks
Kişilerin Covid-19 riskinin bilgisayarlı tomografi görüntülerinin evrişimli sinir ağları kullanılarak tahminlenmesi
- Tez No: 850578
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYBAR CAN ACAR
- 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: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Bu tezde, evrişimsel sinir ağlarının Covid-19 riskini tahmin etmedeki performansını değerlendirmek için 4 ana araştırma sorusu yanıtlanmaktadır. Bu çalışma için Yang ve diğerleri tarafından elde edilen bilgisayarlı tomografi görüntüleri kullanılmıştır. Çalışma, Covid-19 pozitif olarak etiketlenmiş 216 hastadan gelen 349 CT görüntüsü ve negatif olan 397 CT görüntüsünü içermektedir. Çalışmada VGG-16, ResNet-18, ResNet-50, DenseNet-121, DenseNet-169, EfficientNet-B0 ve EfficientNet-B1 gibi farklı ağlar kullanılmış ve bunların performansları değerlendirilmiştir. İlk araştırma sorusu, evrişimsel sinir ağlarının ön eğitim olmadan performansını incelemektedir. İkinci soru, her evrişimsel sinir ağı için öğrenme transferinin etkisini değerlendirir. Üçüncü araştırma sorusu, öğrenme transferi için kullanılan kaynak veri kümesinin etkisini incelemektedir. Son olarak, ağların performansının kısmi eğitimle sürdürülüp sürdürülemediğini veya iyileştirilip iyileştirilemediğini analiz edilmektedir. Dört araştırma sorusuna cevap verebilmek için geliştirilen modeller geliştirildikten sonra doğruluk değeri, F1 değeri ve AUC değerlerini karşılaştırılarak değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, 4 main research questions are answered to evaluate the performance of convolutional neural networks (CNN) in predicting Covid-19 risk by using computed tomography (CT) images. The CT images by Yang et al., 2020 are utilized for this study. It contains 349 CT images labeled as being positive for Covid-19 from 216 patient and 397 CT images that are negative. Different CNNs like VGG-16, ResNet- 18, ResNet-50, DenseNet-121, DenseNet-169, EfficientNet-B0, and EfficientNet-B1 are experimented and evaluated accordingly. The first research question investigates the performance of the CNNs without pretraining them. The second one evaluates the effect of transfer learning for each CNN. The third research question studies the impact of source dataset's domain used for transfer learning. Finally, whether the performance of the networks can be maintained or improved by training the networks partially is analyzed. All four research questions are evaluated by comparing the accuracy, F1-score and AUC values.
Benzer Tezler
- COVİD-19 tanısı ile Hacettepe Üniversitesi erişkin hastanesinde izlenen hastaların hastalık ile ilgili risk algıları ve yaşam tarzı değişikliği planlarının değerlendirilmesi
Evaluation of disease-related risk perceptions and lifestyle change plans of patients followed up at Hacettepe University adult hospital with the diagnosis of COVİD-19
KAMIL ZARNISHANOV
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
İç HastalıklarıHacettepe Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY SAİN GÜVEN
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURSEL ÇALIK BAŞARAN
- Prediction of COVİD-19 with machine learning algorithms using blood test data
Kan test verilerini kullanarak makine öğrenme algoritmaları ile COVİD-19 tahmini
SOHEILA ABBASI HABASHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
prof. Dr. MURAT KOYUNCU
- Finans sektöründe çevik proje yönetimini iyileştirmede kullanılan araç seçim kararına yönelik bir uygulama
An application to decision of tool selection to improve agile project management in the finance industry
KENAN CAN HARPUTLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ATIL AŞICI
- Predicting icu requirements of covid-19 patients using artificial neural network
Yapay sinir ağı kullanarak Covid-19 hastalarının yoğun bakım ünitesi gerekliliklerinin tahmini
YELİZ ÇOTOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNCAY GÜRBÜZ
- Genç yetişkinlerde mutluluk: Psikolojik sağlamlık, öz-duyarlık, problemli internet kullanımı ve Covid-19 tükenmişliğinin yordayıcı rolü
Happiness in young adults: The predictive role of resilience, self-compassion, problematic internet use and Covid-19 burnout
AYŞENUR ÖZÜBERK PALA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimTrabzon ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE KALYON