DERİN ÖĞRENME TEKNİKLERİYLE AKCİĞER RÖNTGENİNDEN COVID-19 HASTALIĞININ TESPİT EDİLMESİ
| dc.contributor.author | Korkmaz, Ahmet | |
| dc.date.accessioned | 2021-12-02T13:28:02Z | |
| dc.date.available | 2021-12-02T13:28:02Z | |
| dc.date.issued | 2021-11 | |
| dc.department | Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı | en_US |
| dc.description.abstract | 2019 yılı aralık ayında Çin’in Wuhan kentinde ortaya çıktığı tespit edilen Covid-19 hastalığı çok kısa bir süre içinde tüm dünyayı etkisi altına almıştır. Hastalığın ölümcül sonuçları olduğu ve halen bilinen bir tedavisi olmadığı için yayılmasının önlenmesi amacıyla hasta olan kişilerin erkenden belirlenmesi ve karantinaya alınması hayati önem taşımaktadır. Günümüzde virüsün tespiti için asıl tanı kiti olarak Polymerase Chain Reaction (PCR) testleri kullanılmaktadır. Ancak farklı araştırma sonuçları, hastalığın erken ve geç dönemlerinde PCR testinin negatif çıkabileceğini ve PCR testine alternatif olarak göğüs röntgeninin de hastalığın teşhisinde kullanılabileceğini göstermiştir. Araştırmacılar, Covid-19 belirtileri olan hastaların akciğerlerinde buzlu cam opaklığına benzer bazı görsel işaretler olduğunu saptamışlardır. Derin öğrenme teknikleri ve bilgisayar donanımlarının her geçen gün daha da gelişmesiyle tıbbın birçok alanında kullanılan derin öğrenme, Covid-19 hastalığının teşhisinde de kullanılabilir. Bu çalışmanın amacı göğüs röntgeninden Covid-19 kaynaklı akciğer enfeksiyonu tespitini yapabilen evrişimli sinir ağı tasarlamaktır. Çalışmada Covid-19 ve zatürre hastaları ile sağlıklı bireylerden alınan 1000’er adet göğüs röntgeni görüntülerinden oluşan veri seti kullanılmıştır. Çalışmada önerilen evrişimli sinir ağı ortalama %97 doğrulukla görüntüleri sınıflandırabilmektedir. | en_US |
| dc.description.abstract | Covid-19 disease, which has been detected in Wuhan, China in December 2019, has affected the whole world in a very short time. Since the disease has fatal consequences and there is currently no known cure, it is vital that people who are sick are identified and quarantined early to prevent its spread. Today, Polymerase Chain Reaction (PCR) tests are used as the main diagnostic kit for the detection of the virus. However, according to different research results, it shows that the PCR test may be negative in the early and late stages of the disease and that chest X-ray can be used in the diagnosis of the disease as an alternative to the PCR test. Researchers have found that patients with symptoms of Covid-19 have some visual signs in their lungs similar to ground glass opacities. With the development of deep learning techniques and computer equipment, deep learning, which is used in many areas of medicine, can also be used in the diagnosis of Covid-19. The aim of this study is to design a convolutional neural network that can detect Covid-19 disease from chest X-ray images. In the study, a data set consisting of 1000 chest X-ray images taken from individuals of three different classes as Covid-19, pneumonia and healthy was used. The convolutional neural network proposed in the study can classify images with an average accuracy of 97%." | en_US] |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14619/1568 | |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=tqUiYt63sTQLTpozMJ92QqKBjyxCdrta1Wg6BQLMItGz1nLV1fD4P6nDbyc7DWci | |
| dc.identifier.yoktezid | 699603 | en_US |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Covid-19 | en_US |
| dc.subject | akciğer röntgeni | en_US |
| dc.subject | zatürre | en_US |
| dc.subject | görüntü işleme | en_US |
| dc.subject | derin öğrenme | en_US |
| dc.subject | Covid-19 | en_US |
| dc.subject | chest x-ray | en_US |
| dc.subject | pneumonia | en_US |
| dc.subject | image processing | en_US |
| dc.subject | deep learning | en_US |
| dc.title | DERİN ÖĞRENME TEKNİKLERİYLE AKCİĞER RÖNTGENİNDEN COVID-19 HASTALIĞININ TESPİT EDİLMESİ | en_US |
| dc.title.alternative | DETECTION OF COVID-19 INFECTION FROM THE LUNG X-RAY BY DEEP LEARNING TECHNIQUES | en_US |
| dc.type | Master Thesis | en_US |
