Üretken çekişmeli ağ ve UNet kullanılarak segmente edilmiş tomografi görüntülerden Covid-19 sınıflandırmasında farklı derin öğrenme mimarilerinin kullanımı

2019 yılının sonlarında ortaya çıkan yeni koronavirüs (Covid-19), 7 kıtanın tümünde büyük bir küresel sağlık krizine neden olmuştur. Bu virüsle mücadele etme yolunda atılan önemi adımlardan biri etkili tarama, erken teşhis ve enfekte kişilerin izolasyonu yoluyla hastalığın yayılmasını sınırlamaktır. Bilgisayarlı tomografi (BT) taramaları tanıyı belirlemede etkili bir yöntem haline gelirken, BT'nin radyolojik tetkikleri radyologların iş yükünün büyük ölçüde artmasına neden olmuştur. BT görüntülerinden Covid-19'un tespitinde Bilgisayar Destekli Tanı (BDT) sistemlerinin kullanılması radyologların yükünü azaltmakta ve tanı verimliliğini artırmaktadır. Bu çalışmada, Covid-19 enfekte bölgeleri, göğüs BT görüntülerinde otomatik olarak segmentlere ayıran UNet tabanlı ve Koşullu Üretken Çekişmeli Ağa (kÜÇA) dayalı yeni bir sistem önerilmiştir. Segmentasyon amacıyla, üretici (generator), enfekte olmuş bölgelerin etrafındaki sınırları belirleyen ikili maskeler oluşturmayı öğrenirken, ayırıcı (discriminator) ise gerçek ve sentetik maskeleri ayırt etmeyi öğrenir. Dolayısıyla bu çekişmeli eğitim, üreteci çok gerçekçi ikili maskeler oluşturarak virüslü bölgeleri tespit etmeye zorlamaktadır. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin %92.32 zar skoru (dice score) ve %86.41Birlik üzerinde Kesişim (BüK) (IoU) skoru ile segmentasyon başarısı sağladığını göstermektedir. Ayrıca, tez kapsamında, önerilen yöntemle üretilen maskeleri kullanarak Covid-19 hastalarını sınıflandırmak için Evrişimsel Sinir Ağı (ESA), Patch Evrişimsel Sinir Ağı (PatchESA) ve Kapsül Sinir Ağı (KapsülSA) olmak üzere üç ayrı sınıflandırıcı kullanılmıştır. Bu sınıflandırıcıların başarısı sırasıyla %99.20, %92.30 ve %73.83'tür. Bu sonuçlara göre en yüksek sınıflandırma başarısı kÜÇA_Unet ve ESA'nın birlikte kullanıldığı sistemde elde edilmiştir. Anahtar kelimeler: Covid-19 Segmentasyonu, Covid-19 Sınıflandırması, Bilgisayarlı tomografi, Çekişmeli Üretken Ağ, Evrişimsel Sinir Ağı, Patch Evrişimsel Sinir Ağı, Kapsül Sinir Ağı