Analysis of Deep Transfer Learning Methods for Early Diagnosis of the Covid-19 Disease with Chest X-ray Images

Authors : Durmuş ÖZDEMİR, Naciye Nur ARSLAN

Pages : 628-640

Doi:10.29130/dubited.976118

View : 15 | Download : 9

Publication Date : 2022-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, X-ray görüntüleri kullanılarak Covid-19 hastalığının erken teşhisini belirlemek için derin transfer öğrenme modellerinin analizinin sunulması amaçlanmıştır. Bu amaçla ImageNet yarışmasında başarılı olan VGG-16, VGG-19, Inception V3 ve Xception derin transfer öğrenme modelleri Covid-19 hastalığının tespiti için kullanılmıştır. Ayrıca eğitim verileri için 280 göğüs röntgeni görüntüsü ve test verileri için 140 göğüs röntgeni görüntüsü kullanılmıştır. İstatistiksel analiz sonucunda en başarılı modelin Inception V3 (%92), sonraki başarılı modelin Xception (%91) olduğu ve VGG-16 ve VGG-19 modellerinin de aynı sonucu verdiği görülmüştür (%88). Covid-19 hastalığı teşhisi için önerilen derin öğrenme modelleri, test maliyetleri, test doğruluk oranı, personel iş yükü ve test sonuçları bekleme süresi gibi covid-19 hastalığı sorunlarının teşhisinde önemli avantajlar sunmaktadır.  
Keywords : Biyomedikal bilişim, Derin öğrenme, Covid 19 teşhisi, Görüntü sınıflandırma