TR
EN
X-Ray Görüntülerinden COVID-19 Tespiti için Derin Öğrenme Temelli Bir Yaklaşım
Öz
SARS-CoV-2 virüsü kaynaklı COVID-19 hastalığının yayılma seyrinin kontrol altına alınmasında erken tespiti önemli rol oynamaktadır. Ters transkripsiyon-polimeraz zincir reaksiyonu (RT-PCR) koronavirüsün teşhisinde sıklıkla kullanılmaktadır. Ancak testler hastalığın her evresinde doğru sonuç verememektedir ve sonuçların çıkması için geçen süre hastalığın yayılması sürecini kolaylaştırmaktadır. Erken evrelerde COVID-19 tanısı koymak için X-ışını (X-Ray) Bilgisayarlı Tomografi (BT) gibi daha az temasa bağlı ve daha hızlı sonuç verebilecek tıbbi radyolojik görüntüleme yöntemleri kullanılmaktadır. Radyolojik görüntüler üzerinden hastalık tespitinde derin öğrenme yaklaşımlarının kullanımı son yıllarda çok ilgi görmektedir. Bu çalışmada akciğer radyolojik görüntülerinden COVID-19’un hızlı ve doğru teşhisi amacıyla derin öğrenme temelli bir yaklaşım kullanılmıştır. Yaklaşımın başarım incelemesi açık kaynaklı bir COVID-19 veri kümesi üzerinde gerçekleştirilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Aparna, G., Gowri, S., Bharathi, R., S, V. J., J, J., & P, A. (2021). COVID-19 Prediction using X-Ray Images. 2021 5th International Conference on Trends in Electronics and Informatics (ICOEI) (pp. 903-908). IEEE.
- Apostolopoulos, I. D., Aznaouridis, S., & Tzani, M. (2020). Extracting possibly representative COVID-19 Biomarkers from X-Ray images with Deep Learning approach and image data related to Pulmonary Diseases. Journal of Medical and Biological Engineering.
- Bustin, S. (2000). Absolute quantification of mRNA using real-time reverse transcription polymerase chain reaction assays. Journal of molecular endocrinology.
- Chowdhury, M. E., Rahman, T., Khandakar, A., Mazhar, R., Kadir, M. A., Mahbub, Z. B., . . . Islam, T. I. (2020). Can AI help in screening Viral and COVID-19 pneumonia? IEEE Access, 132665-132676.
- Ciresan, D. C., Meier, U., Masci, J., Gambardella, L. M., & Schmidhuber, J. (2011). Flexible, High Performance Convolutional Neural Networks for Image Classification. International Joint Conference on Artificial Intelligence IJCAI-2011, (pp. 1237-1242). Barcelona.
- Condaragiu, S., & Ciocoiu, I. B. (2021). Evaluation of Convolutional Neural Networks for COVID-19 Detection from Chest X-Ray Images. 2021 International Symposium on Signals, Circuits and Systems, (pp. 1-4).
- COVID-19 Bilgilendirme Platformu. (2021, Kasım 22). Retrieved from T.C. Sağlık Bakanlığı COVID-19 Bilgilendirme Platformu: https://covid19.saglik.gov.tr/TR-66300/covid-19-nedir-.html
- COVID-19 Coronavirus Pandemic. (2021, Kasım 29). Retrieved from Worldometers: https://www.worldometers.info/coronavirus/
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
31 Aralık 2021
Gönderilme Tarihi
21 Aralık 2021
Kabul Tarihi
2 Ocak 2022
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2021 Sayı: 32
APA
Demir, F. B., & Yılmaz, E. (2021). X-Ray Görüntülerinden COVID-19 Tespiti için Derin Öğrenme Temelli Bir Yaklaşım. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 32, 627-632. https://doi.org/10.31590/ejosat.1039522
Cited By
X-RAY GÖĞÜS GÖRÜNTÜLERİNİN GÖRÜNTÜ DÖNÜŞTÜRÜCÜLER İLE SINIFLANDIRILMASI VE COVİD-19 TESPİTİ
Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering
https://doi.org/10.17482/uumfd.1179180Pneumonia Detection from Pediatric Lung X-Ray Images Using Artificial Neural Networks
Journal of Polytechnic
https://doi.org/10.2339/politeknik.1332211COVID-19 Diagnosis from Blood Gas Using Multivariate Linear Regression
Hittite Journal of Science and Engineering
https://doi.org/10.17350/HJSE19030000327