Araştırma Makalesi

Renklendirilmiş BT Görüntülerinden Covid-19 Tespiti İçin Derin Öğrenmeye Dayalı Bir Yöntem

Cilt: IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium Sayı: Special 20 Ekim 2021
PDF İndir
EN TR

Renklendirilmiş BT Görüntülerinden Covid-19 Tespiti İçin Derin Öğrenmeye Dayalı Bir Yöntem

Öz

Aralık 2019'un sonlarından bu yana Çin'in Wuhan kentinde yeni bir koronavirüs hastalığı Covid-19 kaydedildi ve daha sonra dünya çapında pandemik hale geldi. Covid-19’un, alveollerde bıraktığı hasar ve ilerleyen solunum yetmezliğinin bir sonucu olarak ölümle sonuçlanabilir. Klinik tanı için kullanılan transkripsiyon polimeraz zincir reaksiyonu (RT-PCR) altın standart olmasına rağmen testler yanlış negatifler üretebilir. Ayrıca pandemik durumda RT-PCR test kaynaklarının yetersizliği, tanıyı ve tedaviyi de geciktirebilir. Bu koşullar altında göğüs BT görüntülemesi, Covid-19 hastalarının hem tanı hem de prognozu için değerli bir araç haline gelmiştir. Yakın zamanda BT taramalarında Covid-19 tanısını kolaylaştırmak ve sağlık çalışanlarına yardımcı olmak için derin öğrenme teknikleriyle geliştirilmiş birçok çalışma önerilmiştir. Bu makale, DeOldify kütüphanesini kullanarak renklendirilen BT veri seti ile derin öğrenme tekniklerinden DenseNet121’i kullanarak Covid-19'u, Covid-19 olmayan vakalardan ayırt etmeye odaklanmaktadır. Çalışmamızın sonunda %98’lik doğruluk elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Destekleyen Kurum

TÜBİTAK

Proje Numarası

118C364

Kaynakça

  1. Cifci, M.A. (2020). Deep Learning Model for Diagnosis of Corona Virus Disease from CT Images. International Journal of Scientific & Engineering Research, 11(4), 273–278. http://www.ijser.org
  2. Antic, J.: Deoldify (2018). https://github.com/jantic/DeOldify. (n.d.).
  3. Bansal, A., Thakur, G., & Verma, D. (2021). Detection of covid-19 using the ct scan image of lungs. CEUR Workshop Proceedings, 2786, 219–227.
  4. Brunese, L., Mercaldo, F., Reginelli, A., & Santone, A. (2020). Explainable Deep Learning for Pulmonary Disease and Coronavirus COVID-19 Detection from X-rays. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 196, 105608. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105608
  5. Bukhari, S. U. khalid, Bukhari, S. S. K., Syed, A., & Shah, S. S. H. (2020). The diagnostic evaluation of convolutional neural network (CNN) for the assessment of chest X-ray of patients infected with COVID-19. MedRxiv. https://doi.org/10.1101/2020.03.26.20044610
  6. Huang, G., Liu, Z., van der Maaten, L., & Weinberger, K. Q. (2016). Densely Connected Convolutional Networks. https://arxiv.org/abs/1608.06993
  7. Jaiswal, A., Gianchandani, N., Singh, D., Kumar, V., & Kaur, M. (2020). Classification of the COVID-19 infected patients using DenseNet201 based deep transfer learning. In Journal of Biomolecular Structure and Dynamics. https://doi.org/10.1080/07391102.2020.1788642
  8. Khan, A. I., Shah, J. L., & Bhat, M. M. (2020). CoroNet: A deep neural network for detection and diagnosis of COVID-19 from chest x-ray images. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 196, 105581. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105581

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Yapay Zeka

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

20 Ekim 2021

Gönderilme Tarihi

3 Eylül 2021

Kabul Tarihi

16 Eylül 2021

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2021 Cilt: IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium Sayı: Special

Kaynak Göster

APA
Güngör, S., Kaya, M., & Alhajj, R. (2021). Renklendirilmiş BT Görüntülerinden Covid-19 Tespiti İçin Derin Öğrenmeye Dayalı Bir Yöntem. Computer Science, IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium(Special), 391-399. https://doi.org/10.53070/bbd.990750
AMA
1.Güngör S, Kaya M, Alhajj R. Renklendirilmiş BT Görüntülerinden Covid-19 Tespiti İçin Derin Öğrenmeye Dayalı Bir Yöntem. JCS. 2021;IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium(Special):391-399. doi:10.53070/bbd.990750
Chicago
Güngör, Semiha, Mehmet Kaya, ve Reda Alhajj. 2021. “Renklendirilmiş BT Görüntülerinden Covid-19 Tespiti İçin Derin Öğrenmeye Dayalı Bir Yöntem”. Computer Science IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium (Special): 391-99. https://doi.org/10.53070/bbd.990750.
EndNote
Güngör S, Kaya M, Alhajj R (01 Ekim 2021) Renklendirilmiş BT Görüntülerinden Covid-19 Tespiti İçin Derin Öğrenmeye Dayalı Bir Yöntem. Computer Science IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium Special 391–399.
IEEE
[1]S. Güngör, M. Kaya, ve R. Alhajj, “Renklendirilmiş BT Görüntülerinden Covid-19 Tespiti İçin Derin Öğrenmeye Dayalı Bir Yöntem”, JCS, c. IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium, sy Special, ss. 391–399, Eki. 2021, doi: 10.53070/bbd.990750.
ISNAD
Güngör, Semiha - Kaya, Mehmet - Alhajj, Reda. “Renklendirilmiş BT Görüntülerinden Covid-19 Tespiti İçin Derin Öğrenmeye Dayalı Bir Yöntem”. Computer Science IDAP-2021 : 5TH INTERNATIONAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DATA PROCESSING SYMPOSIUM/Special (01 Ekim 2021): 391-399. https://doi.org/10.53070/bbd.990750.
JAMA
1.Güngör S, Kaya M, Alhajj R. Renklendirilmiş BT Görüntülerinden Covid-19 Tespiti İçin Derin Öğrenmeye Dayalı Bir Yöntem. JCS. 2021;IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium:391–399.
MLA
Güngör, Semiha, vd. “Renklendirilmiş BT Görüntülerinden Covid-19 Tespiti İçin Derin Öğrenmeye Dayalı Bir Yöntem”. Computer Science, c. IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium, sy Special, Ekim 2021, ss. 391-9, doi:10.53070/bbd.990750.
Vancouver
1.Semiha Güngör, Mehmet Kaya, Reda Alhajj. Renklendirilmiş BT Görüntülerinden Covid-19 Tespiti İçin Derin Öğrenmeye Dayalı Bir Yöntem. JCS. 01 Ekim 2021;IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium(Special):391-9. doi:10.53070/bbd.990750

Cited By

The Creative Commons Attribution 4.0 International License 88x31.png  is applied to all research papers published by JCS and

a Digital Object Identifier (DOI)     Logo_TM.png  is assigned for each published paper.