Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü, -, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: NAMRIG HUSSAIN SULIMAN FEDAL
Danışman: Mahir Dursun
Özet:
Çin'de, 2019 yılının sonlarında ortaya çıkan koronavirüs, dünya geneline yayıldı ve büyük bir salgın haline geldi. Yüksek yayılma oranı nedeniyle dünyanın küresel sağlık sistemlerini ve insanların başta sağlık, ekonomi, eğitim ve spor olmak üzere hemen hemen bütün günlük yaşamlarını etkilemiştir. Bu nedenle COVID-19' un hızlı ve zamanında teşhisi, pandeminin yayılma hızını ve bulaş riskini azaltmada çok önemli bir faktördür. Göğüs röntgen filmleri, son pandemide, COVID-19 hastalığının test edilmesi ve teşhisinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu röntgen filmlerinin teşhiste, Derin Öğrenme gibi gelişmiş yapay zeka teknikleri ile kullanılması doktorların gözünden kaçabilecek küçük ayrıntıların fark edilmesi veya insan gözü ile fark edilemeyecek hastalıkların da teşhisinde önemli bir fayda sağlayacaktır. Bu çalışmada, göğüs röntgeni radyografileri kullanılarak Covid-19 virüsü enfekte hastaların tespit edebilmek amacıyla paralel bir Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks [CNN]'ler) modeli önerilmiştir. Bu araştırma ayrıca, torasik röntgenlerden Covid-19'un otomatik teşhisinde, bilim insanları tarafından önerilen son teknoloji ürünü CNN'nin etkinliğinin nasıl değerlendirileceğini de sunmaktadır. Sonuçları doğrulamak için 500 Covid-19 Pozitif görüntü ve 1600 Covid-19 Negatif görüntü kullanılmış olup, çözümlemelerimiz test kurulumunda % 90 doğruluk ve % 88 sınıflandırma doğruluğu sağlamıştır.