ÇEKİŞMELİ ÜRETİCİ AĞLAR VE TRANSFER ÖĞRENİMİ KULLANILARAK GÖĞÜS X-RAY GÖRÜNTÜLERİNDEN COVID-19 TESPİTİ ÜZERİNE BİR DERLEME

Authors : Meltem KURT PEHLİVANOĞLU, Uğur Kadir ARABACI

Pages : 328-340

Doi:10.21923/jesd.955916

View : 28 | Download : 9

Publication Date : 2022-03-23

Article Type : Review Paper

Abstract :COVID-19 pandemisi ölümcül salgınlardan biridir. Hastalığın daha fazla yayılmasını azaltmak için yapay zekâya dayalı alternatif test yöntemleri değerlendirilmiştir. Viral bakteriyel zatürre insert ignore into journalissuearticles values(pnömoni); ile göğüs X-Ray görüntüleri COVID-19 hakkında önemli bilgiler sağlar. Bir yapay zekâ sistemi, radyologların bu göğüs röntgeni görüntülerinden COVID-19`u tespit etmesine yardımcı olabilir. Çekişmeli Üretici Ağlar insert ignore into journalissuearticles values(Generative Adversarial Networks-GANs); görüntü veri kümesinin genişletilmesi, yüksek çözünürlüklü görüntü elde etme, bir görüntüdeki desenin başka bir görüntüye transfer edilmesi gibi alanlarda kullanılır. Bu çalışmada, literatürde verilen göğüs X-Ray görüntüleri üzerinden COVID-19 tespiti yapan güncel çalışmalar kapsamlı olarak tartışılmıştır. Ayrıca bu çalışmalarda kullanılan veri kümelerinin özellikleri, GAN ile sentetik görüntülerin üretimi ve transfer öğrenme mimarileri üzerinde durulmuştur. Çalışma, göğüs X-Ray görüntüleri üzerinde COVID-19 tespiti yapan diğer çalışmalar için karşılaştırmalı bir rapor sağlamayı amaçlamaktadır.
Keywords : COVID 19 Tespiti, Göğüs X Ray Görüntüleri, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, Transfer Öğrenimi