Derin Öğrenme ve Sınıflandırma Yaklaşımları ile BT görüntülerinden Covid-19 Tespiti

Authors : Erdal ÖZBAY, Feyza ALTUNBEY ÖZBAY

Pages : 211-219

Doi:10.24012/dumf.812810

View : 18 | Download : 10

Publication Date : 2021-03-30

Article Type : Research Paper

Abstract :İlk olarak Çin ülkesinin Wuhan eyaletinde, Aralık 2019 tarihinde görülen ve oldukça bulaşıcı bir hastalık olan yeni tip koronavirüs (Covid-19), sadece birkaç ay içerisinde tüm dünyaya yayılmış ve bir pandemi haline gelmiştir. Covid-19, dünya ekonomik yapısını, insanların dini, siyasi, sosyal yaşamını, halk sağlığı yapısını, insanların günlük yaşam yapısını değiştirmiş ve milyonlarca insanı işsiz bırakmıştır. Bu salgınla mücadele etmenin öncelikli yolu, enfekte olan kişinin mümkün olan en kısa sürede teşhis edilmesi ve onun sağlıklı bireylerden uzaklaştırılmasıdır. Şu anda, dünya çapında koronavirüs hastalarını tespit etmek için Ters Transkripsiyon-Polimeraz Zincir Reaksiyonu (TT-PZR) kullanılmaktadır. Ancak Dünya Sağlık Örgütü’nce (DSÖ), TT-PZR’nin erken evre vakalarının tespitinde düşük duyarlılık ve düşük özgüllükten mustarip olduğu vurgulanmıştır. Son araştırmalar göstermiştir ki, göğüs Bilgisayarlı Tomografi (BT) taraması görüntüleri, koronavirüs vakalarını belirlemede yararlı bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, Covid-19 vakalarının sınıflandırma sonuçlarına dayalı tahmin modeli için son teknolojik gelişmelere uygun birçok sınıflandırma algoritmaları ile birlikte Evrişimli Sinir Ağı (ESA) performansları karşılaştırılmıştır. Sonuç, önerilen ESA modelinin, diğer gelişmiş sınıflandırma algoritmalarından daha iyi performans gösterdiği ve %98.1 doğruluk elde ettiği vurgulanmıştır.
Keywords : Koronavirüs Covid 19, Makine öğrenmesi, Derin öğrenme, Evrişimli Sinir Ağı, Göğüs BT görüntüleri