X-RAY GÖĞÜS GÖRÜNTÜLERİNİN GÖRÜNTÜ DÖNÜŞTÜRÜCÜLER İLE SINIFLANDIRILMASI VE COVİD-19 TESPİTİ
2019 yılında dünya çapında pandemi ilan edilmesine sebep olan COVİD-19 virüsü, bulaştığı bazı kişilerde hastalığın çok hızlı ilerlemesi sebebi ile çok ciddi sağlık problemlerine, hatta ölümlere neden olmuştur. Hastalığın hızlı teşhisi bu olumsuz durumların ortaya çıkmasını engellemek için büyük önem...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Bursa Uludag University
2023-08-01
|
| Series: | Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2666987 |
| _version_ | 1797676930323972096 |
|---|---|
| author | Dilek Civil Ozge Oztimur Karadag |
| author_facet | Dilek Civil Ozge Oztimur Karadag |
| author_sort | Dilek Civil |
| collection | DOAJ |
| description | 2019 yılında dünya çapında pandemi ilan edilmesine sebep olan COVİD-19 virüsü, bulaştığı bazı kişilerde hastalığın çok hızlı ilerlemesi sebebi ile çok ciddi sağlık problemlerine, hatta ölümlere neden olmuştur. Hastalığın hızlı teşhisi bu olumsuz durumların ortaya çıkmasını engellemek için büyük önem arz etmiştir. X-Ray göğüs görüntüleri, Bilgisayarlı Tomografi (BT) vb. gibi tıbbi görüntüleme yöntemleri covid-19 un tespit edilmesinde önemli rol oynamıştır. Derin öğrenme yöntemleri, insan faktörünü ve insandan kaynaklı hata payını minimuma indirerek üstün görüntü analizi yeteneğini kanıtlamıştır. Bu çalışmada, son dönemlerde bilgisayarlı görü uygulamalarında öne çıkan görüntü dönüştürücülerin (Vision Transformers, VIT) X-ray göğüs görüntüleri üzerinde Covid-19 tespiti için kullanılması önerilmiştir. Önerilen sistemin eğitim ve test performansı literatürde yaygın kullanılan bir Konvolüsyonel Sinir Ağı, Resnet50, ile ayrıntılı olarak karşılaştırılarak analiz edilmiştir. Ayrıca VİT mimarisinin etkinliği doğruluk, kesinlik, hassasiyet ve F1 skoru kriterleri aracılığı ile Resnet50’nin yanı sıra COVİD-19’un çok sınıflı veri kümelerinde başarı gösterdiği kaydedilen VGG16 ve InceptionV3 mimarileri ile de karşılaştırılmıştır. Deneyler sonucunda VİT mimarisinin öğrenme aktarımı yöntemi ile eğitilen Resnet50 ve VGG16 mimarilerinden daha iyi performans gösterdiği ve InceptionV3 ile başa baş sonuçlar elde ettiği gözlemlenmiş ve COVİD-19 tespitinde alternatif bir karar destek sistemi olarak kullanılabileceği tespit edilmiştir. |
| first_indexed | 2024-03-11T22:37:33Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-1046a21ba7dc4b7fb5f86d1179b3384c |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2148-4155 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-03-11T22:37:33Z |
| publishDate | 2023-08-01 |
| publisher | Bursa Uludag University |
| record_format | Article |
| series | Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering |
| spelling | doaj.art-1046a21ba7dc4b7fb5f86d1179b3384c2023-09-22T11:37:46ZengBursa Uludag UniversityUludağ University Journal of The Faculty of Engineering2148-41552023-08-0128234936410.17482/uumfd.11791801779X-RAY GÖĞÜS GÖRÜNTÜLERİNİN GÖRÜNTÜ DÖNÜŞTÜRÜCÜLER İLE SINIFLANDIRILMASI VE COVİD-19 TESPİTİDilek Civil0Ozge Oztimur Karadag1Alanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi Mühendislik FakültesiALANYA ALAADDİN KEYKUBAT ÜNİVERSİTESİ2019 yılında dünya çapında pandemi ilan edilmesine sebep olan COVİD-19 virüsü, bulaştığı bazı kişilerde hastalığın çok hızlı ilerlemesi sebebi ile çok ciddi sağlık problemlerine, hatta ölümlere neden olmuştur. Hastalığın hızlı teşhisi bu olumsuz durumların ortaya çıkmasını engellemek için büyük önem arz etmiştir. X-Ray göğüs görüntüleri, Bilgisayarlı Tomografi (BT) vb. gibi tıbbi görüntüleme yöntemleri covid-19 un tespit edilmesinde önemli rol oynamıştır. Derin öğrenme yöntemleri, insan faktörünü ve insandan kaynaklı hata payını minimuma indirerek üstün görüntü analizi yeteneğini kanıtlamıştır. Bu çalışmada, son dönemlerde bilgisayarlı görü uygulamalarında öne çıkan görüntü dönüştürücülerin (Vision Transformers, VIT) X-ray göğüs görüntüleri üzerinde Covid-19 tespiti için kullanılması önerilmiştir. Önerilen sistemin eğitim ve test performansı literatürde yaygın kullanılan bir Konvolüsyonel Sinir Ağı, Resnet50, ile ayrıntılı olarak karşılaştırılarak analiz edilmiştir. Ayrıca VİT mimarisinin etkinliği doğruluk, kesinlik, hassasiyet ve F1 skoru kriterleri aracılığı ile Resnet50’nin yanı sıra COVİD-19’un çok sınıflı veri kümelerinde başarı gösterdiği kaydedilen VGG16 ve InceptionV3 mimarileri ile de karşılaştırılmıştır. Deneyler sonucunda VİT mimarisinin öğrenme aktarımı yöntemi ile eğitilen Resnet50 ve VGG16 mimarilerinden daha iyi performans gösterdiği ve InceptionV3 ile başa baş sonuçlar elde ettiği gözlemlenmiş ve COVİD-19 tespitinde alternatif bir karar destek sistemi olarak kullanılabileceği tespit edilmiştir.https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2666987covid-19vision transformersdeep learningcnntransfer learningcovid-19görüntü dönüştürücüderin öğrenmecnnaktarım öğrenme |
| spellingShingle | Dilek Civil Ozge Oztimur Karadag X-RAY GÖĞÜS GÖRÜNTÜLERİNİN GÖRÜNTÜ DÖNÜŞTÜRÜCÜLER İLE SINIFLANDIRILMASI VE COVİD-19 TESPİTİ Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering covid-19 vision transformers deep learning cnn transfer learning covid-19 görüntü dönüştürücü derin öğrenme cnn aktarım öğrenme |
| title | X-RAY GÖĞÜS GÖRÜNTÜLERİNİN GÖRÜNTÜ DÖNÜŞTÜRÜCÜLER İLE SINIFLANDIRILMASI VE COVİD-19 TESPİTİ |
| title_full | X-RAY GÖĞÜS GÖRÜNTÜLERİNİN GÖRÜNTÜ DÖNÜŞTÜRÜCÜLER İLE SINIFLANDIRILMASI VE COVİD-19 TESPİTİ |
| title_fullStr | X-RAY GÖĞÜS GÖRÜNTÜLERİNİN GÖRÜNTÜ DÖNÜŞTÜRÜCÜLER İLE SINIFLANDIRILMASI VE COVİD-19 TESPİTİ |
| title_full_unstemmed | X-RAY GÖĞÜS GÖRÜNTÜLERİNİN GÖRÜNTÜ DÖNÜŞTÜRÜCÜLER İLE SINIFLANDIRILMASI VE COVİD-19 TESPİTİ |
| title_short | X-RAY GÖĞÜS GÖRÜNTÜLERİNİN GÖRÜNTÜ DÖNÜŞTÜRÜCÜLER İLE SINIFLANDIRILMASI VE COVİD-19 TESPİTİ |
| title_sort | x ray gogus goruntulerinin goruntu donusturuculer ile siniflandirilmasi ve covid 19 tespiti |
| topic | covid-19 vision transformers deep learning cnn transfer learning covid-19 görüntü dönüştürücü derin öğrenme cnn aktarım öğrenme |
| url | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2666987 |
| work_keys_str_mv | AT dilekcivil xraygogusgoruntuleriningoruntudonusturuculerilesiniflandirilmasivecovid19tespiti AT ozgeoztimurkaradag xraygogusgoruntuleriningoruntudonusturuculerilesiniflandirilmasivecovid19tespiti |