DERİN SİNİR AĞLARI VE YENİDEN ÖRNEKLEME METOTLARI İLE RUTİN KAN TESTLERİNE DAYALI COVID-19 TESPİTİ

Authors : Mahmut TOKMAK, Ecir KÜÇÜKSİLLE

Pages : 522-534

Doi:10.36306/konjes.877805

View : 12 | Download : 14

Publication Date : 2021-06-01

Article Type : Research Paper

Abstract :İlk olarak Aralık 2019’da ortaya çıkan ve dünya çapında bir salgına neden olan Koronavirüs (COVID- 19) hastalığı; akut solunum sendromu SARS-CoV-2’nin neden olduğu viral bir hastalık olarak tanımlanmaktadır. COVID-19 hastalığının tespiti için güncel olan rRT-PCR testi kullanılmaktadır. Bu tes- tin uzun geri dönüş süresi, %15-20 civarında yanlış negatif oranları ve pahalı ekipmanları olması nedeni- yle rutin kan incelemelerinin değerleri ile tespit yöntemi daha hızlı ve daha ucuz bir alternatif olarak değerlendirilebilmektedir. Bu çalışmada, rutin kan testlerinden Derin Sinir Ağları (DSA) kullanılarak COVID-19 tespit edilmeye çalışılmıştır. Kullanılan veri setinde sınıf dengesizliği olduğu için yeniden örnekleme yöntemleriyle sınıf dengesizliği giderilmiş ve kullanılan algoritmaların performansları değer- lendirilmiştir. Yeniden örnekleme yapılırken SMOTE, ADASYN, Geometric SMOTE, Random Under- Sampler, Random OverSampler algoritmaları kullanılmıştır. Kurulan model sonunda 0,985 doğruluk değeri ve 0,99 F1-skoru ile en başarılı sonuç, Random OverSampler algoritması ile alınmıştır. Ayrıca yeni girilecek veriler için tahmin yapabilmek amacıyla, PyQt kullanılarak bir uygulama geliştirilmiştir ve kullanılan niteliklerin modele katkıları SHapley Additive Explanations (SHAP) tekniği ile belirlenmiş ve açıklanmıştır.
Keywords : Derin Sinir Ağları, Yeniden Örnekleme, COVID 19