Research Article

Makine Öğrenmesi Algoritmalarıyla Akciğer Tomografi Görüntülerinden COVID-19 Tespiti

Number: 28 November 30, 2021
TR EN

Makine Öğrenmesi Algoritmalarıyla Akciğer Tomografi Görüntülerinden COVID-19 Tespiti

Öz

Koronavirüs (COVID-19), solunum yolu enfeksiyonuna neden olan ve insandan insana geçebilen bulaşıcı bir virüstür. Bu virüs dünyada kısa sürede etkili olmuş ve bir salgına dönüşmüştür. Bu tür bulaşıcı hastalıkların erken teşhisi ve gerekli tedavinin erken süreçte başlatılması gerekmektedir. COVID-19 hastalığı tespiti için akciğer görüntülerinden ve ağız yoluyla alınan tükrük ile tespit edilmektedir. COVID-19 hastasını RT-PCR (Reverse Transcription- Polymerase Chain Reaction) ile tespit etmek için yaklaşık 4-6 saat sürmektedir. Pandeminin büyüklüğüne bakıldığında çok ta hızlı sayılmamaktadır. Aynı zamanda test kitinin de bir maliyeti bulunmaktadır. Ekonomik olarak güçlü olmayan ülkeler RT-PCR kitlerine erişmekte sorun yaşamaktadır. Pandemi döneminde zorlu süreçlerden bir tanesi her raporu manuel olarak incelemek için, birden fazla radyoloji uzmanı gerekmektedir. Bu çalışmada makine öğrenmesi algoritmaları ile farklı kategorilerdeki akciğer tomografisi görüntülerinden COVID-19 olan görüntü tespit edilmiştir. Orange Data Mining Veri analizi programında makine öğrenmesi algoritması olan K-En Yakın Komşuluk, Yapay Sinir Ağları, Rastgele Orman ve Destek Vektör algoritmaları ile Akciğer veri setinden COVİD-19 hastalığına ait görüntüler sınıflandırılmış, en iyi sonucu Destek Vektör Algoritması ile elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

References

  1. Sohrabi, C., Alsafi, Z., O'neill, N., Khan, M., Kerwan, A., Al-Jabir, A., ... & Agha, R. (2020). World Health Organization declares global emergency: A review of the 2019 novel coronavirus (COVID-19). International journal of surgery, 76, 71-76.
  2. Knight, T. E. (2020). Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 and coronavirus disease 2019: a clinical overview and primer. Biopreservation and Biobanking, 18(6), 492-502.
  3. Lai, C.-C., Shih, T.-P., Ko, W.-C., Tang, H.-J., & Hsueh, P.-R. (2020). Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) and coronavirus disease-2019 (COVID-19): The epidemic and the challenges. International Journal of Antimicrobial Agents, 55(3), 105924. https://doi.org/10.1016/j.ijantimicag.2020.105924
  4. Wikimedia Commons, 3D medical animation corona virus.jpg, https://commons.wikimedia.org/wiki/File:3D_medical_animation_corona_virus.jpg, [Ziyaret Tarihi: 15 Mayıs 2021].
  5. Toğaçar, M., Ergen, B., & Cö1mert, Z., (2020), COVID-19 detection using deep learning models to exploit Social Mimic Optimization and structured chest X-ray images using fuzzy color and stacking approaches”. Computers in Biology and Medicine, 1-12, 2020.
  6. Franquet, T. (2011). Imaging of pulmonary viral pneumonia. Radiology, 260(1), 18-39.
  7. Öztürk, T., Talo, M., Yıldırım, E. A., Baloğlu, U. B., Yıldırım, Ö., & Acharya, U. Automated detection of COVID-19 cases using deep neural networks with X-ray images, Computers in Biology and Medicine,1-11, 2020.
  8. Tolksdorf, K., Buda, S., Schuler, E., Wieler, L. H., ve Haas, W., 2020, Influenza-associated pneumonia as reference to assess seriousness of coronavirus disease (COVID-19). Euro Surveill, 25(11). doi:10.2807/1560-7917.ES.2020.25.11.2000258

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Engineering

Journal Section

Research Article

Publication Date

November 30, 2021

Submission Date

October 14, 2021

Acceptance Date

October 16, 2021

Published in Issue

Year 2021 Number: 28

APA
Kart, Ö., & Basciftci, F. (2021). Makine Öğrenmesi Algoritmalarıyla Akciğer Tomografi Görüntülerinden COVID-19 Tespiti. Avrupa Bilim Ve Teknoloji Dergisi, 28, 630-637. https://doi.org/10.31590/ejosat.1009611

Cited By