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
  • Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
  • Volume:36 Issue:4
  • Çok kanallı CNN mimarisi ile X-Ray görüntülerinden COVID-19 tanısı

Çok kanallı CNN mimarisi ile X-Ray görüntülerinden COVID-19 tanısı

Authors : Atınç YILMAZ
Pages : 1761-1774
Doi:10.17341/gazimmfd.746883
View : 23 | Download : 15
Publication Date : 2021-09-02
Article Type : Research Paper
Abstract :Yeni tip koronavirüs (Covid-19), hem insanlarda hem de hayvanlarda hastalığa sebep olan koronavirüs ailesinin bir üyesidir. Covid-19, Dünya Sağlık Örgütü tarafından pandemi olarak tanımlandırılan ve tüm dünyada salgınlaşarak insanlar için sonucu ölüme kadar gidebilecek riske sahiptir. Covid-19 tanısı konulabilmesi için şüpheli bireyden RT-PCR testi ile tanının doğrulanması gerekmektedir. Fakat bu testin sonuçlanması hem uzun zaman almakta hem de yanlış negatif sonuçlar ile çok sık karşılaşılabilmektedir. Covid-19 tanısı ne kadar erken ve doğru olursa, hayat kaybı risk oranı birey için o derece az olmaktadır. Derin öğrenme, özellikle tıp alanında son derece yüksek doğruluk ve hassasiyet gerektiren çeşitli karmaşık problemleri çözmek için çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılmıştır. Bu çalışmada, akciğer X-Ray görüntülerinden otomatik Covid-19 tanısı, önerilen çok kanallı CNN yöntemi kullanılarak yapılmaktadır. Hasta ve sağlıklı bireylerden elde edilen X-Ray görüntüleri çevrimiçi olarak üç ayrı veri tabanından elde edilmiştir. Sonuçları karşılaştırmak ve önerilen yöntemin verimliliğini ortaya koymak için tekrarlayan derin sinir ağları (SRN) mimarisi de aynı problem için uygulanmıştır. Ayrıca, çalışmanın performansını, doğruluğunu ve verimliliğini ortaya koymak için uygulanan yöntemler için doğruluk, hassasiyet analizi ve işlem sürelerinin ölçümleri yapılmıştır. Önerilen sistem ile PCR testi sonucu beklenmeden kısa sürede Covid-19 tanısı konarak, virüs vücutta etkisini ve hayati riski arttırmadan önlem alınması sağlanmaktadır. Bu çalışmada; tüm dünyada insan yaşamı için büyük bir risk olan Covid-19 ‘un erken tespiti için CNN'ye dayalı yeni bir yöntem önerilmektedir. Literatürdeki çalışmalardan farklı olarak, beş evrişim kanalına sahip olan çok kanallı CNN mimarisi sunumu ve bu kanalların ürettiği sonuçlar arasında en belirgin özellik filtrelerini seçmek için önerilen çok kanallı CNN mimarisinde kanal seçim formülü ortaya konmaktadır
Keywords : Covid 19, Önerilen çok kanallı CNN mimarisi, Kanal seçimi, Akciğer X Ray, Tanı, Derin öğrenme

ORIGINAL ARTICLE URL
VIEW PAPER (PDF)

* 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 © 2023-2025