IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Veri Bilimi
  • Volume:4 Issue:3
  • Analysis and Segmentation of X-ray Images of COVID-19 Patients using the k-means Algorithm

Analysis and Segmentation of X-ray Images of COVID-19 Patients using the k-means Algorithm

Authors : Ahmet SAYGILI
Pages : 1-6
View : 40 | Download : 8
Publication Date : 2021-12-30
Article Type : Research Paper
Abstract :COVID-19 koronavirüs ailesinden ölümcül etkileri olabilen bir virüstür. Bu virüs 2019 yılı sonlarından bu yana tüm dünyayı etkisi altına almıştır. Bu virüsün erken tanı ve tedavisi yayılımını doğrudan etkilemektedir. Bu nedenle çok farklı alanlarda çok farklı çalışmalar bu amaç için gerçekleştirilmektedir. COVID-19’un virüsünün tespiti için bilgisayar destekli sistemler ile yapılan çok sayıda çalışma bulunmaktadır. Bütün bu çalışmalarında ortak bir hedefi vardır; bu virüsün yayılımını durdurmak, çözümü için katkı sağlamaktadır. Gerçekleştirdiğimiz bu çalışmanın da ana odak noktası budur. Bu doğrultuda görüntü işleme ve makine öğrenmesi yöntemleri ile çalışmalar ortaya konmuştur. Çalışmamızda k-ortalamalar yöntemi ile X-ışını görüntülerinin bölütlenmesi ve akciğerler üzerindeki anomalilerin belirginleştirilmesi işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu bölütleme işlemi sayesinde X-ışını görüntüleri yardımıyla hekimlere alacakları kararlarda destek olabilecek bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Bölütleme bir görüntü üzerindeki benzer yapıların gruplara ayrılması işlemidir. Bu gruplar hastalıklı ve sağlıklı bölgeleri birbirinden ayırt edebilecek nitelikte olmaktadır. Elde edilen sonuçlar göstermektedir ki bölütleme işlemi akciğer görüntüleri üzerindeki hastalıktan kaynaklı bozulmaların tespitinde anlamlı sonuçlar ortaya koymaktadır. Özellikle sağlıklı bireyle ile hastalık geçiren kişilerin akciğer görüntüleri arasında belirgin farklar ortaya çıkmıştır. Çalışmada 10 sağlıklı ve 10 COVID-19 geçirmiş kişilere ait akciğer X-ışını görüntüsü kullanılmıştır. Bu çalışmanın gelecekteki hedefi elde edilen bölütleme sonuçlarını hastalığın otomatik olarak tespit edilmesini sağlayacak bilgisayar temelli bir çalışmada girdi olarak kullanmak ve mevcut başarıyı yukarılara taşımaktır. Bunun yanı sıra farklı bölütleme yöntemleri ile kıyaslamalı çalışmalar yapmakta gelecek hedeflerimiz arasındadır.
Keywords : Görüntü İşleme, COVID 19, Bölütleme, X ışını, k Ortalamalar, Tıbbi Görüntüleme

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2026