Bilgisayarlı tomografi görüntüleri kullanılarak COVID-19 hastalığının tanısı için derin öğrenme yöntemlerinin kullanılması

İnsanlık tarihinde çeşitli zamanlarda epidemiler ve pandemiler yaşanmıştır. Bunlara 2019 yılında Covid-19 hastalığı da eklenmiştir ve Dünya Sağlık Örgütü tarafından 2020 yılında pandemi olarak kabul edilmiştir. Hastalığın bulaş riski ve öldürücü etkisi göz önüne alındığında hastalığın erken tanı ve tedavisi oldukça önem arz etmektedir. Hastalığın bu etkileri bilgisayarlı destek sistemlerine olan ihtiyacı arttırmıştır. Hastalığın akciğerlerde yarattığı enfeksiyonlu bölgeler bilgisayarlı tomografi ile rahatça görülebilir, bilgisayarlı destek sistemlerinde tanınabilir ve teşhis konusunda sağlık çalışanlarında konusunda yardımcı olabilir. Yapay zekâ günümüzde sağlık, ulaşım, eğitim gibi birçok alanda insanlara hizmet vermektedir. Bu çalışmada da derin öğrenme teknikleriyle uzmanlara destek olabilecek bir yapay zekâ sistemi tasarlanmıştır. Sağladığı yüksek doğruluk ve güvenilirlik ile sağlık alanında derin öğrenme ile geliştirilen bilgisayar destekli sistemler sıklıkla kullanılmaktadır. BT ile elde edilen akciğer görüntülerini kullanan bu çalışma, Covid-19 hastalığını derin öğrenme teknikleri ile tespit etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmaya 118 Covid-19 hastasından elde edilen 751 BT görüntüsü ve 100 sağlıklı insandan elde edilen 628 BT görüntüsü dâhil edilmiştir. Görüntüler çalışmada önerilen iki yönteme de giriş olarak verilmiştir. Birinci yöntemde görüntüler AlexNet, VGG-16, VGG-19 ve GoogleNet ağlarına ek olarak önerilen ağa giriş olarak verilmiş ve hastalık tespiti gerçekleştirilmiştir. İkinci yöntemde görüntüler ilk olarak VGG-16, VGG-19, DenseNet-121, ResNet-50 ve MobileNet ağlarına giriş olarak verilmiş ve BT görüntülerinden özellik çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Elde edilen özellikler arasından en anlamlı özellikler Relief-F özellik seçim yöntemi ile seçilerek XGBoost, AdaBoost, Destek Vektör Makineleri ve Rastgele Orman sınıflandırıcıları ile hastalık teşhisi gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmanın, yapay zekâ kullanımıyla maliyetleri düşürürken, sağlık çalışanlarının iş yükünü azaltmasının yanı sıra Covid-19 hastalığının da erken teşhisine yardımcı olacağı düşünülmektedir