Master'sOpen Access

Derin öğrenme yöntemleri kullanarak bilgisayarlı tomografi görüntülerinden covid-19'un tespit edilmesi

2021
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Mehmet Kaya

Abstract (TR)

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. Çalışmamız, 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.

Author

Dr. Semiha Güngör

How to Cite

Semiha Güngör (Yüksek Lisans Tezi). Derin öğrenme yöntemleri kullanarak bilgisayarlı tomografi görüntülerinden covid-19'un tespit edilmesi, 2021, Fırat University.

Keywords

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Fırat University