Research Article

X-ışınlı Göğüs İmgelerini Kullanarak Solunum Yolu Hastalıklarının Tespitinde Kuantum Transfer Öğrenme Modelinin Rolü

Volume: 9 Number: 5 October 31, 2021
TR EN

X-ışınlı Göğüs İmgelerini Kullanarak Solunum Yolu Hastalıklarının Tespitinde Kuantum Transfer Öğrenme Modelinin Rolü

Abstract

Solunum yolu hastalıkları çeşitli kanallar vasıtasıyla insanların solunum yollarına bulaşan; virüs ve bakteri gibi mikro organizmaların neden olduğu hastalıklardır. Bu canlılar vücudun bağışıklık sistemini zayıflatarak enfeksiyon oluşmasına yol açar ve bireyde kulak, burun, boğaz, solunum borusu ve akciğer gibi organlarda çoğalabilirler. Bunun sonucunda; zatürre, Ciddi Akut Solunum Sendromu (SARS), Orta Doğu Solunum Sendromu (MERS), Korona Virüs Hastalığı (COVID-19) gibi hastalıkların oluşmasına neden olabilmektedir ve erken müdahale alınmadığı takdirde hastaların ölümüne yol açabilmektedir. Bu çalışmada Kuantum modeli, derin öğrenme modeli ile yoğrularak farklı bir öğrenme yaklaşımı önerilmiştir. Bu model çeşitli kütüphane yazılımcıları tarafından verilen destekler ile gelişimini sürdürmektedir. Çalışmada kullanılan veri seti, solunum hastalıkları ve normal X-ışınları görüntülerinden oluşmaktadır. Deney analizinde, Kuantum Transfer Öğrenme (KTÖ) modeli kullanılarak veri setinin eğitimi gerçekleştirildi ve analiz sonuçlarından elde edilen doğruluk %92,50'ydi. Sonuç olarak, kuantum öğrenme modelinin derin öğrenme modelleri gibi umut verici sonuçlar verdiği bu çalışmada gözlemlendi.

Keywords

Derin öğrenme, Kuantum transfer öğrenme, Solunum hastalıkları, X-ışınları

References

  1. [1] D. Kim, Z. Chen, L.-F. Zhou, and S.-X. Huang, “Air pollutants and early origins of respiratory diseases,” Chronic Dis. Transl. Med., vol. 4, no. 2, pp. 75–94, 2018.
  2. [2] Z. Shi and A. T. Gewirtz, “Together forever: bacterial-viral ınteractions in ınfection and ımmunity,” Viruses, vol. 10, no. 3, pp. 122, Mar. 2018.
  3. [3] N. Petrosillo, G. Viceconte, O. Ergonul, G. Ippolito, and E. Petersen, “COVID-19, SARS and MERS: are they closely related?,” Clin. Microbiol. Infect., vol. 26, no. 6, pp. 729–734, Jun. 2020.
  4. [4] Wikipedia. (2021, Jun 28). COVID-19 pandemic by country and territory [Online]. Available: https://en.wikipedia.org/wiki/COVID-19_pandemic_by_country_and_territory.
  5. [5] W. H. Man, W. A. A. de Steenhuijsen Piters and D. Bogaert, “The microbiota of the respiratory tract: gatekeeper to respiratory health,” Nat. Rev. Microbiol., vol. 15, no. 5, pp. 259–270, 2017.
  6. [6] Amisha, P. Malik, M. Pathania, and V. K. Rathaur, “Overview of artificial intelligence in medicine,” J. Fam. Med. Prim. Care, vol. 8, no. 7, pp. 2328–2331, 2019.
  7. [7] E. Bercovich and M. C. Javitt, “Medical imaging: from roentgen to the digital revolution, and beyond,” Rambam Maimonides Med. J., vol. 9, no. 4, pp. e0034, Oct. 2018.
  8. [8] A. AlMoammar, L. AlHenaki, and H. Kurdi, “Selecting accurate classifier models for a MERS-CoV dataset,” Intell. Syst. Appl. Proc. 2018 Intell. Syst. Conf., vol. 1, no. 868, pp. 1070–1084, 2018.
  9. [9] E. Hemdan, M. A. Shouman and M. Karar. (2021, Jun 16). Covidx-net: A framework of deep learning classifiers to diagnose covid-19 in x-ray images [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2003.11055
  10. [10] X. Xu, X. Jiang, C. Ma, P. Du, X. Li, S. Lv, L. Yu, Q. Ni, Y. Chen, J. Su, G. Lang, Y. Li, H. Zhao, J. Liu, K. Xu, L. Ruan, J. Sheng, Y. Qiu, W. Wu, T. Liang and L. Li, “A deep learning system to screen novel coronavirus disease 2019 pneumonia,” Engineering, vol. 6, no. 10, pp. 1122–1129, 2020.
APA
Toğaçar, M. (2021). X-ışınlı Göğüs İmgelerini Kullanarak Solunum Yolu Hastalıklarının Tespitinde Kuantum Transfer Öğrenme Modelinin Rolü. Duzce University Journal of Science and Technology, 9(5), 1754-1765. https://doi.org/10.29130/dubited.903358
AMA
1.Toğaçar M. X-ışınlı Göğüs İmgelerini Kullanarak Solunum Yolu Hastalıklarının Tespitinde Kuantum Transfer Öğrenme Modelinin Rolü. DUBİTED. 2021;9(5):1754-1765. doi:10.29130/dubited.903358
Chicago
Toğaçar, Mesut. 2021. “X-ışınlı Göğüs İmgelerini Kullanarak Solunum Yolu Hastalıklarının Tespitinde Kuantum Transfer Öğrenme Modelinin Rolü”. Duzce University Journal of Science and Technology 9 (5): 1754-65. https://doi.org/10.29130/dubited.903358.
EndNote
Toğaçar M (October 1, 2021) X-ışınlı Göğüs İmgelerini Kullanarak Solunum Yolu Hastalıklarının Tespitinde Kuantum Transfer Öğrenme Modelinin Rolü. Duzce University Journal of Science and Technology 9 5 1754–1765.
IEEE
[1]M. Toğaçar, “X-ışınlı Göğüs İmgelerini Kullanarak Solunum Yolu Hastalıklarının Tespitinde Kuantum Transfer Öğrenme Modelinin Rolü”, DUBİTED, vol. 9, no. 5, pp. 1754–1765, Oct. 2021, doi: 10.29130/dubited.903358.
ISNAD
Toğaçar, Mesut. “X-ışınlı Göğüs İmgelerini Kullanarak Solunum Yolu Hastalıklarının Tespitinde Kuantum Transfer Öğrenme Modelinin Rolü”. Duzce University Journal of Science and Technology 9/5 (October 1, 2021): 1754-1765. https://doi.org/10.29130/dubited.903358.
JAMA
1.Toğaçar M. X-ışınlı Göğüs İmgelerini Kullanarak Solunum Yolu Hastalıklarının Tespitinde Kuantum Transfer Öğrenme Modelinin Rolü. DUBİTED. 2021;9:1754–1765.
MLA
Toğaçar, Mesut. “X-ışınlı Göğüs İmgelerini Kullanarak Solunum Yolu Hastalıklarının Tespitinde Kuantum Transfer Öğrenme Modelinin Rolü”. Duzce University Journal of Science and Technology, vol. 9, no. 5, Oct. 2021, pp. 1754-65, doi:10.29130/dubited.903358.
Vancouver
1.Mesut Toğaçar. X-ışınlı Göğüs İmgelerini Kullanarak Solunum Yolu Hastalıklarının Tespitinde Kuantum Transfer Öğrenme Modelinin Rolü. DUBİTED. 2021 Oct. 1;9(5):1754-65. doi:10.29130/dubited.903358