Tıbbi görüntüler üzerinden COVID-19 hastalık teşhisi
Diagnosing COVID-19 disease through medical images
Yazar: GİZEM YEŞİLDAL
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayarlı görüntüleme = Computer imaging ; COVID 19 = COVID 19 ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Sayısal görüntü = Digital image ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Sayısal görüntüleme teknikleri = Digital imaging techniques ; Teşhis-görüntüleme = Diagnostic imaging ; Tıbbi görüntüleme = Medical imaging

Özet:
Dünya Sağlık Örgütü doktorların solunum yolu enfeksiyonu olarak tanımladığı ve hızla dünyaya yayılan hastalık COVID-19 virüsü olarak tanımlanmıştır. Bireyler arasında hızlı ve kolay bir şekilde bulaşabilen bu hastalık laboratuvar testi ile teşhis edilebilmektedir. Fiziksel mesafe artırılarak, maske takılarak ve hijyen sağlanarak önlemler alınabilse de salgın tüm dünya ülkelerinde kontrol edilemeyecek boyutta yayılmaktadır.
COVID-19 hastalığının teşhisi üç farklı method ile sağlanabilmektedir. Bu yöntemler; polimeraz zincir reaksiyonu testi, antikor-antijen test ve akciğer bilgisayarlı tomografi'dir. Yapılan araştırmalarda doğruluk oranı en yüksek olan yöntemin bilgisayarlı akciğer tomografi görüntülerinden teşhis edilmesi olduğu ortaya çıkmıştır. Günümüzde ilerleyen teknolojiler sayesinden sağlık alanında da yapay zeka teknolojilerinden faydalanılmaya başlanmıştır Covıd-19 teşhisinde de makine öğrenimi ve görüntü işleme alanında gelişmeler yaşanmaktadır. Doktorların bile karar vermekte zorlandıkları durumlarda iyi eğitilmiş modeller ile bu sorun ortadan kalkmaktadır. 
Bu çalışmada bir hastane tarafından paylaşılan bilgisayarlı tomografi görüntülerinden oluşan bir veri seti ile derin öğrenme yöntemleri incelenmiştir. Başarılı sonuçlar gözlemlenmiş, bu alanda yapılan çalışmaların arttırılmasıyla salgını kontrol altına alınmasında fayda sağlanacağı ön görülmüştür.

Abstract:
The disease, which the World Health Organization defines as a respiratory tract infection by doctors and spreads rapidly around the world, has been defined as the COVID-19 virus. This disease, which can be transmitted between individuals quickly and easily, can be diagnosed by laboratory testing. Although measures can be taken by increasing physical distance, using masks and hygiene, the epidemic is spreading uncontrollably all countries of the world.
The diagnosis of COVID-19 disease can be provided by three different methods. These methods are; polymerase chain reaction test, antibody-antigen test and lung computed tomography. In the researches, it has been revealed that the method with the highest accuracy rate is the diagnosis of computerized lung tomography images. Today, thanks to advancing technologies, artificial intelligence technologies have started to be used in the field of health. There are also developments in the field of machine learning and image processing in the diagnosis of COVID-19. In cases where even doctors have difficulty in making a decision, this problem is eliminated with well-trained models.
In this study, a data set consisting of computed tomography images shared by a hospital and deep learning methods were examined. Successful results have been observed, and it has been predicted that by increasing the studies in this field, it will be beneficial to control the epidemic.