TY  - JOUR
TI  - Birleştirilmiş Derin Öznitelikleri Kullanarak BT ve X-Ray Görüntülerinden COVID-19 Tespiti
AB  - 2019 yılında Çin’in Wuhan kentinde başlayan yeni tip Koronavirüs (COVID-19), solunum yolu enfeksiyonuna neden olan bulaşıcı bir virüstür. Bu virüs dünyada kısa sürede etkili olmuş ve bir salgına dönüşmüştür. Bu tür bulaşıcı hastalıkların erken teşhisi ve gerekli tedavinin erken süreçte başlatılması çok önemlidir. X-ışını (X-Ray) ve Bilgisayarlı Tomografi (BT) tıbbi radyolojik görüntüleme yöntemleri ile derin öğrenme ve makine öğrenmesi tekniklerinin kullanılması bu hastalığın doğru ve hızlı tespitine yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada; normal-COVID-19-pnömoni (zatürre) etiketli X-Ray ve normal-COVID-19 etiketli BT görüntülerini içeren 2 farklı veri kümesi kullanılmıştır. Bununla birlikte; InceptionResNetV2, VGG-16 ve DenseNet121 derin öğrenme mimarileri ve kNN ile SVM sınıflandırıcıları kullanılmıştır. Bu kapsamda 3 farklı çalışma yürütülmüştür. Öncelikle her bir ağın sınıflandırma başarımı incelenmiştir. Daha sonra ağların ürettiği öznitelik vektörleri ayrı olarak sınıflandırıcılarla işleme sokulmuştur. Son olarak ağların ürettiği öznitelik vektörleri birleştirilmiş ve sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak göğüs BT veri kümesindeki COVID-19 ve normal görüntüleri için en yüksek sonuç %98,9 doğruluk ile birleştirilmiş öznitelikler ve kNN sınıflandırıcısı ile elde edilmiştir.
AU  - GÜNAY YILMAZ, ASUMAN
AU  - türkoğlu, muammer
AU  - AYAZ, Emine
DO  - 10.54525/tbbmd.1177223
PY  - 2023
JO  - TBV Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi
VL  - 16
IS  - 2
SN  - 1305-8991
SP  - 117
EP  - 124
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/1210437
ER  -