X-Ray Görüntülerinden COVID-19 Tespiti için Derin Öğrenme Temelli Bir Yaklaşım

Feyzanur Banu DEMİR; Ersen YILMAZ

Makale detayları

X-Ray Görüntülerinden COVID-19 Tespiti için Derin Öğrenme Temelli Bir Yaklaşım

Yazarlar:

Feyzanur Banu DEMİR | Ersen YILMAZ

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 32, pp.627-632

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000916355

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683

Anahtar kelimeler:

Özet:

 

COVID-19 is a disease caused by the SARS-CoV-2 virus. Early detection and diagnosis of COVID-19 play an important role in controlling the spread of the disease. Reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) is frequently used in the diagnosis of coronavirus. However, tests cannot give accurate results at every stage of the disease. The time taken for test results facilitates the spread of the disease. Medical radiological imaging methods such as X-ray (X-Ray) and Computed Tomography (CT) are used to diagnose COVID-19 in the early stages, which are less contact-dependent and can provide faster results. The use of deep learning approaches in disease detection through radiological images very popular in recent years. In this study, a deep learning-based approach was used for rapid and accurate diagnosis of COVID-19 from lung radiological images. The performance of the approach was examined on an open-source COVID-19 dataset.

 

SARS-CoV-2 virüsü kaynaklı COVID-19 hastalığının yayılma seyrinin kontrol altına alınmasında erken tespiti önemli rol oynamaktadır. Ters transkripsiyon-polimeraz zincir reaksiyonu (RT-PCR) koronavirüsün teşhisinde sıklıkla kullanılmaktadır. Ancak testler hastalığın her evresinde doğru sonuç verememektedir ve sonuçların çıkması için geçen süre hastalığın yayılması sürecini kolaylaştırmaktadır. Erken evrelerde COVID-19 tanısı koymak için X-ışını (X-Ray) Bilgisayarlı Tomografi (BT) gibi daha az temasa bağlı ve daha hızlı sonuç verebilecek tıbbi radyolojik görüntüleme yöntemleri kullanılmaktadır. Radyolojik görüntüler üzerinden hastalık tespitinde derin öğrenme yaklaşımlarının kullanımı son yıllarda çok ilgi görmektedir. Bu çalışmada akciğer radyolojik görüntülerinden COVID-19’un hızlı ve doğru teşhisi amacıyla derin öğrenme temelli bir yaklaşım kullanılmıştır. Yaklaşımın başarım incelemesi açık kaynaklı bir COVID-19 veri kümesi üzerinde gerçekleştirilmiştir.

Makale detayları

X-Ray Görüntülerinden COVID-19 Tespiti için Derin Öğrenme Temelli Bir Yaklaşım

Yazarlar:

Feyzanur Banu DEMİR | Ersen YILMAZ

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 32, pp.627-632

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000916355

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683

COVID-19

Derin Öğrenme

Evrişimsel Sinir Ağları(CNN)

Akciğer X-Ray

Sayı

Makale detayları

X-Ray Görüntülerinden COVID-19 Tespiti için Derin Öğrenme Temelli Bir Yaklaşım

Yazarlar: Feyzanur Banu DEMİR | Ersen YILMAZ

Yayıncı: Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 32, pp.627-632

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2021

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000916355

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 2148-2683

COVID-19

Derin Öğrenme

Evrişimsel Sinir Ağları(CNN)

Akciğer X-Ray

Sayı

Yazarlar:

Feyzanur Banu DEMİR | Ersen YILMAZ

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 32, pp.627-632

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000916355

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683