Bilgisayarlı tomografi görüntüleri kullanılarak COVID-19 hastalığının tanısı için derin öğrenme yöntemlerinin kullanılması
Using deep learning methods to diagnose COVID-19 disease using computed tomography images
Yazar: MUHAMMED ALPEREN HOROZ
Danışman: DOÇ. DR. SEDA ARSLAN TUNCER
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
İnsanlık tarihinde çeşitli zamanlarda epidemiler ve pandemiler yaşanmıştır. Bunlara 2019 yılında 
Covid-19 hastalığı da eklenmiştir ve Dünya Sağlık Örgütü tarafından 2020 yılında pandemi olarak kabul edilmiştir. Hastalığın bulaş riski ve öldürücü etkisi göz önüne alındığında hastalığın erken tanı ve tedavisi oldukça önem arz etmektedir. Hastalığın bu etkileri bilgisayarlı destek sistemlerine olan ihtiyacı arttırmıştır. Hastalığın akciğerlerde yarattığı enfeksiyonlu bölgeler bilgisayarlı tomografi ile rahatça görülebilir, bilgisayarlı destek sistemlerinde tanınabilir ve teşhis konusunda sağlık çalışanlarında konusunda yardımcı olabilir. 
Yapay zekâ günümüzde sağlık, ulaşım, eğitim gibi birçok alanda insanlara hizmet vermektedir. Bu çalışmada da derin öğrenme teknikleriyle uzmanlara destek olabilecek bir yapay zekâ sistemi tasarlanmıştır. Sağladığı yüksek doğruluk ve güvenilirlik ile sağlık alanında derin öğrenme ile geliştirilen bilgisayar destekli 
sistemler sıklıkla kullanılmaktadır.
BT ile elde edilen akciğer görüntülerini kullanan bu çalışma, Covid-19 hastalığını derin öğrenme 
teknikleri ile tespit etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmaya 118 Covid-19 hastasından elde edilen 751 BT 
görüntüsü ve 100 sağlıklı insandan elde edilen 628 BT görüntüsü dâhil edilmiştir. Görüntüler çalışmada 
önerilen iki yönteme de giriş olarak verilmiştir. Birinci yöntemde görüntüler AlexNet, VGG-16, VGG-19 ve 
GoogleNet ağlarına ek olarak önerilen ağa giriş olarak verilmiş ve hastalık tespiti gerçekleştirilmiştir. İkinci 
yöntemde görüntüler ilk olarak VGG-16, VGG-19, DenseNet-121, ResNet-50 ve MobileNet ağlarına giriş 
olarak verilmiş ve BT görüntülerinden özellik çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Elde edilen özellikler arasından 
en anlamlı özellikler Relief-F özellik seçim yöntemi ile seçilerek XGBoost, AdaBoost, Destek Vektör 
Makineleri ve Rastgele Orman sınıflandırıcıları ile hastalık teşhisi gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmanın, yapay 
zekâ kullanımıyla maliyetleri düşürürken, sağlık çalışanlarının iş yükünü azaltmasının yanı sıra Covid-19 
hastalığının da erken teşhisine yardımcı olacağı düşünülmektedir

Abstract:
There have been epidemics and pandemics at various times in human history. Covid-19 disease was added 
to these in 2019 and was accepted as a pandemic in 2020 by the World Health Organization. Considering the 
risk of transmission and lethal effect of the disease, early diagnosis and treatment of the disease is very 
important. These effects of the disease have increased the need for computerized support systems. Infected 
areas caused by the disease in the lungs can be easily seen with computed tomography, can be recognized in 
computerized support systems and can help healthcare professionals in diagnosis.
Today, artificial intelligence serves people in many areas such as health, transportation and education. In this 
study, an artificial intelligence system that can support experts with deep learning techniques has been 
designed. Computer-aided systems developed with deep learning are frequently used in the field of health 
due to the high accuracy and reliability it provides.
This study, using lung images obtained with CT, aims to detect Covid-19 disease with deep learning 
techniques. 751 CT images obtained from 118 Covid-19 patients and 628 CT images obtained from 100 
healthy people were included in the study. Images are given as an introduction to both methods proposed in 
the study. In the first method, images were given as input to the proposed network in addition to AlexNet, 
VGG-16, VGG-19 and GoogleNet networks, and disease detection was performed. In the second method, 
images were first given as input to VGG-16, VGG-19, DenseNet-121, ResNet-50 and MobileNet networks 
and feature extraction was performed from CT images. Among the obtained features, the most significant 
features were selected by Relief-F feature selection method and disease diagnosis was carried out with 
XGBoost, AdaBoost, Support Vector Machine and Random Forest classifiers. It is thought that this study 
will help the early diagnosis of Covid-19 disease, as well as reduce the workload of healthcare professionals 
while reducing costs with the use of artificial intelligence.