COVİD 19 olası vakalarının derin öğrenme teknikleri  kullanarak tespiti
Determination of COVİD 19 possible cases by using deep learning techniques
Yazar: ÇİNARE OĞUZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ METE YAĞANOĞLU
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Amaç: COVID-19 tanısında kullanılan PCR testinin sonuçlanma sürecinde hasta karantinaya alınmadığı için hastalığı yaymaya devam etmektedir. Bu çalışmada Bilgisayarli Tomografi kullanımı ile COVID-19 şüphesi nedeniyle hastaneye başvuran hastaların tanı süresini kısaltarak hastalığın bulaşma süresini ve miktarını azaltmak amaçlanmıştır. Ayrıca COVID-19 tespitinde radyoloji uzmanlara karar destek sistemi sağlamak amaçlanmıştır.
Yöntem: Bu çalışmada Siirt Eğitim ve Araştırma Hastanesinin radyografi veri tabanından elde edilen 1345 tane BT görüntüsü üzerinde ResNet-50, ResNet-101, AlexNet, Vgg-16, Vgg-19, GoogLeNet, SqueezeNet, Xception gibi derin öğrenme modelleri ile derin özellikler çıkarıldı. Bu derin özellikler Destek Vektör Makinesi(DVM), k en yakın komşu (kNN), Rastgele Orman (RO), Karar Ağaçları (KA) ve Naive Bayes (NB) gibi sınıflandırma yöntemlerine verilerek test görüntüleriyle performansları değerlendirildi.
Bulgular: Başarı kriteri olarak doğruluk değeri, F1-skor ve ROC eğrisi ele alınmıştır. Uygulama sonucunda elde edilen verilere göre en iyi performans ResNet-50 ve DVM yöntemi ile elde edildi. Doğruluk değeri %96,296, F1-skor %95,868 ve AUC değeri 0,9821 olarak hesaplandı. 
Sonuç: Bu çalışmada incelenen ve performansı yüksek bulunan derin öğrenme modeli ve sınıflandırma metodu COVID-19 hastalığı için gereksiz testleri önleyerek yardımcı karar destek sistemi olarak kullanılabilir.
Anahtar Kelimeler:  derin öğrenme, COVID-19, sınıflandırma, ResNet, destek vektör makinesi.

Abstract:
Purpose: Since the patient is not quarantined during the conclusion of the PCR test used in the diagnosis of COVID 19, the disease continues to spread. In this study, it was aimed to reduce the duration and amount of transmission of the disease by shortening the diagnosis time of patients admitted to the hospital due to the suspicion of COVID 19 with the use of Computed Tomography. In addition, it is aimed to provide radiology experts with a decision support system in the detection of COVID-19.
Method: In this study, deep features were extracted with deep learning models such as ResNet-50, ResNet-101, AlexNet, Vgg-16, Vgg-19, GoogLeNet, SqueezeNet, Xception on 1345 CT images obtained from the radiography database of Siirt Training and Research Hospital. These deep features are given to classification methods such as Support Vector Machine (SVM), k Nearest Neighbor (kNN), Random Forest (RF), Decision Trees (DT), Naive Bayes (NB), and their performance is evaluated with test images.
Findings: Accuracy value, F1-score and ROC curve were considered as success criteria. According to the data obtained as a result of the application, the best performance was obtained with ResNet-50 and DVM method. The accuracy was 96,296%, the F1-score was 95,868%, and the AUC value was 0,9821.
Results: The deep learning model and classification method examined in this study and found to be high performance can be used as an auxiliary decision support system by preventing unnecessary tests for COVID-19 disease.
Keywords:  deep learning, COVID-19, classification, ResNet, support vector machine .