Evrişimli sinir ağları, transfer öğrenme ve destek vektör makineleri kullanarak akciğer röntgen görüntülerinden COVID-19 sınıflandırması

Koronavirüs hastalığı (COVID-19), SARS-CoV-2 etkenine bağlı şiddetli akut solunum yetmezliği sendromuna neden olan bulaşıcı bir hastalıktır. Dünya genelinde pandemiye neden olan bu hastalığın yüksek bulaşma hızı ve ölüm oranları nedeniyle hızlı, doğru ve erken teşhisi önemlidir. Literatürde COVID-19 tanısına yardımcı olmak amacıyla derin öğrenme temelli birçok sınıflandırma çalışması yapılmıştır. Bu tez çalışmasında göğüs röntgen radyografilerinden Covid-19 hastalığını sınıflandırmak için derin transfer öğrenme yöntemi önerilmiştir. Diğer çalışmalara ek olarak Covid-19 röntgen görünümleri (tipik, atipik, belirsiz) de evrişimli sinir ağı model eğitimlerinde kullanılmıştır. Ayrıca evrişimli sinir ağı modellerinin sınıflandırma yetisini daha iyi gösterebilmek için aynı sınıflandırma işlemleri destek vektör makinesi sınıflandırıcısı ile de gerçekleştirilmiştir. Elde edilen test bulgularına göre genel olarak sınıflandırıcıların tipik görünüm sınıflandırmasında yüksek başarı; atipik ve belirsiz görünümlerde ise daha düşük başarı elde ettiği tespit edilmiştir.