Öznitelik Çıkarım Yöntemleri Kullanılarak Akciğer Tomografi Görüntülerinde Covid-19 Sınıflandırılması

Authors : Pelin Görgel, Nurşah Dincer

Pages : 1648-1663

Doi:10.29130/dubited.1282669

View : 22 | Download : 31

Publication Date : 2024-07-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Dünya Sağlık Örgütü (WHO) tarafından Covid-19 (Coronavirus Hastalığı 2019) olarak adlandırılan SARS-CoV-2 enfeksiyonu salgını hızla birçok ülkeye yayılmış ve insan ölümü sayısındaki fazlalık sebebiyle pandemi olarak ilan edilmiştir. Yeni bir solunum yolu hastalığı olan Covid-19 ilk olarak Çin’in Wuhan şehrinde görülmüştür [1]. Genel belirtileri ateş, kuru öksürük, yorgunluk, kas ağrısı ve nefes darlığı olan bu hastalığın bulaşıcılık yönü yüksektir [2]. Hastalığın salgın şeklinde olması sebebiyle hastalığın erken teşhisi büyük önem taşımaktadır. Hastalığın hızlı ve doğru teşhisi amacıyla doktorlar için yardımcı araçlar kullanmak oldukça fayda sağlamaktadır. Diğer akciğer hastalıklarında olduğu gibi Covid-19’un teşhisinde de tıbbi görüntüleme teknikleri sıklıkla kullanılmaktadır. Pandemi döneminde Covid-19 tespitinde X-ray ve bilgisayarlı tomografi görüntüleme teknikleri önemli birer yardımcı haline gelmiştir. Bu çalışmada hastalıklı ve sağlıklı akciğer tomografi görüntülerine görüntü işleme ve yapay zekâ teknikleri uygulanarak farklı öznitelikler çıkarılmış ve Covid-19 teşhisi amacıyla sınıflandırma yapılmıştır.
Keywords : Görüntü işleme, Covid 19, yapay zekâ, bilgisayarlı tomografi, zernike moment, destek vektör makinesi