Derin Öğrenme Yöntemleriyle Çapraz Veri Seti Değerlendirmesi Altında COVID-19 Tespiti

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorDoğan, Yahya
dc.date.accessioned2024-12-24T19:16:55Z
dc.date.available2024-12-24T19:16:55Z
dc.date.issued2023
dc.departmentSiirt Üniversitesi
dc.description.abstractCOVID-19 salgını tüm dünyayı etkilemiş ve son yüz yılın en şiddetli rahatsızlıklarından biri haline gelmiştir. Yüksek bulaşıcılığı nedeniyle, COVID-19’un erken aşamada tespiti ve enfekte olan hastaların diğerlerinden izole edilmesi pandemiyi kontrol etmede en önemli aşamalardan biridir. Revers-Transkriptaz Polimeraz Zincir Reaksiyonu (RT-PCR) enfekte olan hastaları teşhis etmek için kullanılan en yaygın yöntemdir; ancak, bu yöntem zaman alıcı ve yoğun emek gerektirmektedir. Yakın zamanda, COVID-19’un hızlı tespiti için bilgisayarlı tomografi görüntüleri kullanılarak yapılan derin öğrenme tabanlı birçok çalışma mevcuttur. Bu çalışmalarda, enfekte olan hastalar hızlı ve yüksek doğruluk oranları (>%97) ile tespit edilebilmektedir. Fakat bu kapsamda hazırlanan veri setleri incelendiğinde, verilerin genellikle aynı ülke veya aynı ildeki hastanelerden elde edildiği gözlenmektedir. Bu durum, kurulan modelin etnik bağımlılığa sahip olmasına ve farklı veri setlerinde aynı performansı göstermemesine neden olabilir. Bu çalışmada, çapraz veri değerlendirmesi (eğitim ve test için farklı veri setleri) altında güncel derin öğrenme modellerinin performansı deneysel olarak incelenmiştir. İncelenen modeller arasında en yüksek tespit skoru %71.47 ile ResNet50 modeli kullanılarak elde edilmiştir. Ayrıca, eğitilen ResNet50 modelinin görüntünün sınıfına (Covid/Non-Covid) karar verirken odaklandığı alanları göstermek için Grad-CAM sonuçları sağlanmıştır.
dc.identifier.doi10.29109/gujsc.1210343
dc.identifier.endpage823
dc.identifier.issn2147-9526
dc.identifier.issue3
dc.identifier.startpage813
dc.identifier.trdizinid1198839
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.29109/gujsc.1210343
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1198839
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12604/4656
dc.identifier.volume11
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofGazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_20241222
dc.subjectDerin Öğrenme
dc.subjectCOVID-19
dc.subjectEvrişimsel Sinir Ağları
dc.subjectÖğrenme Aktarımı
dc.subjectGrad-CAM
dc.titleDerin Öğrenme Yöntemleriyle Çapraz Veri Seti Değerlendirmesi Altında COVID-19 Tespiti
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu