Evaluation of Poor Prognosis in rRT-PCR Positive Covid-19 Cases with Using Deep Transfer Learning Network

Authors : İsmail ŞALK, Özlem POLAT, Mürşit HASBEK

Pages : 505-521

Doi:10.47495/okufbed.1024845

View : 26 | Download : 15

Publication Date : 2022-07-18

Article Type : Research Paper

Abstract :Yeni tip koronavirüsün insert ignore into journalissuearticles values(SARS-CoV-2); neden olduğu Covid-19 olarak isimlendirilen enfeksiyon, tüm dünyada hızla yayılan salgın ve ölümcül bir hastalıktır. Covid-19`un erken teşhisi, hastanın uygun tedavi almasını sağlayacak ve hayatta kalma şansını artıracaktır. Bu çalışmada derin öğrenme kullanılarak ölen ve iyileşen Covid-19 hastalarında göğüs BT görüntülerinden kötü prognoz tespitinin araştırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla toplam 5997 CT görüntüsünü içeren bir veri seti kullanılmıştır; ve görüntüler Inception-V3 kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırıcıyı değerlendirmek için ROC eğrileri çizilir, performans ölçütleri olarak AUC ve doğruluk değerleri kullanılır. Inception-V3 modeli 10 kez çalıştırılmış ve maksimum %97,55 ve ortalama %97,01 sınıflandırma performansı elde edilmiştir. Sınıflandırma sonuçları, Inception-V3`ün CT görüntülerini Covid-19 prognozunun değerlendirilmesi için yüksek doğrulukla sınıflandırabildiğini kanıtlamaktadır.
Keywords : Covid 19, Konvolüsyonel sinir ağları, Transfer öğrenme, Sınıflama, Inception V3