TY  - JOUR
TI  - ÇEKİŞMELİ ÜRETİCİ AĞLAR VE TRANSFER ÖĞRENİMİ KULLANILARAK GÖĞÜS X-RAY GÖRÜNTÜLERİNDEN COVID-19 TESPİTİ ÜZERİNE BİR DERLEME
AB  - COVID-19 pandemisi ölümcül salgınlardan biridir. Hastalığın daha fazla yayılmasını azaltmak için yapay zekâya dayalı alternatif test yöntemleri değerlendirilmiştir. Viral bakteriyel zatürre (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 (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.
AU  - KURT PEHLİVANOĞLU, MELTEM
AU  - Arabaci, Uğur Kadir
DO  - 10.21923/jesd.955916
PY  - 2022
JO  - Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi
VL  - 10
IS  - 1
SN  - 1308-6693
SP  - 328
EP  - 340
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/510306
ER  -