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
- Bütünleşik pazarlama iletişimi aracı olarak sosyal medyanın kullanılması(2018)
- Hollanda Doğu Hindistan Şirketi'nin doğuşu ve XVII. yüzyıl Endonezyası'nda yükselişi(2013)
- Doğu Anadolu fay zonu'nun Doğanyol (Malatya) ile Çelikhan (Adıyaman) arasındaki gerilme durumunun incelenmesi(2020)
- Fuzûlî'nin Türkçe Divân'ında renklerin kullanımı(2013)
- Yavuzeli (Gaziantep) çevresinde yüzeyleyen volkanik kayaçların petrografik ve jeokimyasal özellikleri(2014)
- Şekil hatırlamalı Cu-Al-Ni ve Cu-Al-Be alaşımlarında termal yaşlandırma etkileri(2009)
