Makine Öğrenmesi Algoritmalarıyla Akciğer Tomografi Görüntülerinden COVID-19 Tespiti

Authors : Özgür KART, Fatih BASCİFTCİ

Pages : 630-637

Doi:10.31590/ejosat.1009611

View : 21 | Download : 14

Publication Date : 2021-11-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Koronavirüs (COVID-19), solunum yolu enfeksiyonuna neden olan ve insandan insana geçebilen bulaşıcı bir virüstür. Bu virüs dünyada kısa sürede etkili olmuş ve bir salgına dönüşmüştür. Bu tür bulaşıcı hastalıkların erken teşhisi ve gerekli tedavinin erken süreçte başlatılması gerekmektedir. COVID-19 hastalığı tespiti için akciğer görüntülerinden ve ağız yoluyla alınan tükrük ile tespit edilmektedir. COVID-19 hastasını RT-PCR (Reverse Transcription- Polymerase Chain Reaction) ile tespit etmek için yaklaşık 4-6 saat sürmektedir. Pandeminin büyüklüğüne bakıldığında çok ta hızlı sayılmamaktadır. Aynı zamanda test kitinin de bir maliyeti bulunmaktadır. Ekonomik olarak güçlü olmayan ülkeler RT-PCR kitlerine erişmekte sorun yaşamaktadır. Pandemi döneminde zorlu süreçlerden bir tanesi her raporu manuel olarak incelemek için, birden fazla radyoloji uzmanı gerekmektedir. Bu çalışmada makine öğrenmesi algoritmaları ile farklı kategorilerdeki akciğer tomografisi görüntülerinden COVID-19 olan görüntü tespit edilmiştir. Orange Data Mining Veri analizi programında makine öğrenmesi algoritması olan K-En Yakın Komşuluk, Yapay Sinir Ağları, Rastgele Orman ve Destek Vektör algoritmaları ile Akciğer veri setinden COVİD-19 hastalığına ait görüntüler sınıflandırılmış, en iyi sonucu Destek Vektör Algoritması ile elde edilmiştir.
Keywords : Yapay Zeka ile hastalık teşhisi, Covid 19 teşhisi, Makine öğrenmesi Algoritmaları, KNN Algoritması, SVM Algoritması, Rastgele Orman Algoritması