Yapay Sinir Ağı Tabanlı Model ile X-ray Görüntülerinden Covid-19 Teşhisi

Authors : Kubilay ATAŞ, Atakan KAYA, Indrıt MYDERRİZİ

Pages : 541-551

Doi:10.2339/politeknik.861536

View : 561 | Download : 1197

Publication Date : 2023-07-05

Article Type : Research Paper

Abstract :Dünyadaki koronavirüs hasta sayısı her geçen gün artmaktadır. Hastalığın ortaya çıkışının üzerinden bir seneden fazla zaman geçmesine rağmen istatistiklere göre henüz hasta sayısındaki zirve görülmemiştir. Hasta sayısındaki artışın zamana yayılması hastane doluluk oranlarının tehlikeli boyutlara ulaşmasını önlemek için önemlidir. Bu nedenle virüsü taşıyan bireylerin hızlıca teşhis edilerek hastalık geçene kadar toplumdan soyutlanmaları gerekmektedir. Bu çalışmada X-ray görüntüsü kullanılarak yapılabilecek hızlı hastalık teşhisi için kapsamlı bir yapay sinir ağı tabanlı model önerilmiştir. Koronavirüsün akciğerler dokularında yarattığı tahribattan yararlanılarak teşhis işlemi saniyeler içerisinde yapılabilmektedir. Çalışmaya konu olan model, X-ray görüntülerini ön-işlemlerden geçirerek iyileştirmekte ve çoğullamaktadır. DenseNet201, ResNeXt-101insert ignore into journalissuearticles values(32×8d);, VGG-19bn ve Wide-ResNet101-2 ağları kullanılarak eğitim yapıldıktan sonra görüntüden Covid-19 pozitif veya negatif olarak teşhis konulmasını sağlamaktadır. Çalışmada elde edilen en iyi sonuç %94.79 genel doğruluk oranıyla ResNeXt-101insert ignore into journalissuearticles values(32×8d); ağı kullanılarak gerçekleştirilmiştir.
Keywords : Covid 19, hastalık teşhisi, X ray, yapay sinir ağları

ORIGINAL ARTICLE URL