Araştırma Makalesi

X-Ray Görüntülerinden COVID-19 Tespiti için Derin Öğrenme Temelli Bir Yaklaşım

Sayı: 32 31 Aralık 2021
PDF İndir
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

  1. 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.
  2. 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.
  3. Bustin, S. (2000). Absolute quantification of mRNA using real-time reverse transcription polymerase chain reaction assays. Journal of molecular endocrinology.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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).
  7. 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
  8. 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

Kaynak Göster

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