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
Kaynakça
- 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.
- 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.
- 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
- 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].
- 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.
- Franquet, T. (2011). Imaging of pulmonary viral pneumonia. Radiology, 260(1), 18-39.
- 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.
- 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
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
30 Kasım 2021
Gönderilme Tarihi
14 Ekim 2021
Kabul Tarihi
16 Ekim 2021
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2021 Sayı: 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
AMA
1.Kart Ö, Basciftci F. Makine Öğrenmesi Algoritmalarıyla Akciğer Tomografi Görüntülerinden COVID-19 Tespiti. EJOSAT. 2021;(28):630-637. doi:10.31590/ejosat.1009611
Chicago
Kart, Özgür, ve Fatih Basciftci. 2021. “Makine Öğrenmesi Algoritmalarıyla Akciğer Tomografi Görüntülerinden COVID-19 Tespiti”. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, sy 28: 630-37. https://doi.org/10.31590/ejosat.1009611.
EndNote
Kart Ö, Basciftci F (01 Kasım 2021) Makine Öğrenmesi Algoritmalarıyla Akciğer Tomografi Görüntülerinden COVID-19 Tespiti. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi 28 630–637.
IEEE
[1]Ö. Kart ve F. Basciftci, “Makine Öğrenmesi Algoritmalarıyla Akciğer Tomografi Görüntülerinden COVID-19 Tespiti”, EJOSAT, sy 28, ss. 630–637, Kas. 2021, doi: 10.31590/ejosat.1009611.
ISNAD
Kart, Özgür - Basciftci, Fatih. “Makine Öğrenmesi Algoritmalarıyla Akciğer Tomografi Görüntülerinden COVID-19 Tespiti”. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi. 28 (01 Kasım 2021): 630-637. https://doi.org/10.31590/ejosat.1009611.
JAMA
1.Kart Ö, Basciftci F. Makine Öğrenmesi Algoritmalarıyla Akciğer Tomografi Görüntülerinden COVID-19 Tespiti. EJOSAT. 2021;:630–637.
MLA
Kart, Özgür, ve Fatih Basciftci. “Makine Öğrenmesi Algoritmalarıyla Akciğer Tomografi Görüntülerinden COVID-19 Tespiti”. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, sy 28, Kasım 2021, ss. 630-7, doi:10.31590/ejosat.1009611.
Vancouver
1.Özgür Kart, Fatih Basciftci. Makine Öğrenmesi Algoritmalarıyla Akciğer Tomografi Görüntülerinden COVID-19 Tespiti. EJOSAT. 01 Kasım 2021;(28):630-7. doi:10.31590/ejosat.1009611
Cited By
Üniversite Öğrencilerinin Covid-19’a Yakalanma Riski ve Pandeminin Öğrenciler Üzerindeki Etkisinin Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi
Gümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.37989/gumussagbil.1321713Birleştirilmiş Derin Öznitelikleri Kullanarak BT ve X-Ray Görüntülerinden COVID-19 Tespiti
Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi
https://doi.org/10.54525/tbbmd.1177223Sosyal Bilimlerde Yapay Zekâ Çalışmalarına Yönelik Kapsam Taraması: Dergi Park Veritabanı Örneği
Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi
https://doi.org/10.52642/susbed.1623364