Göğüs röntgen görüntülerini kullanarak derin transfer öğrenme yöntemleriyle COVID-19 tespiti
COVID-19 detection by deep transfer learning methods using chest X-ray images
Yazar: AYŞE EMİNE DURU ÇOBAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YASEMİN GÜLTEPE
Kastamonu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Çin Wuhan kentinde 17 Kasım 2019 tarihinde ilk kez ortaya çıkan Koronavirüs (Covid-19) kısa sürede tüm dünyayı etkisi altına almıştır. Koronavirüsler, tarihte birçok varyantı olan virüslerdir. Bazı hastalarda hafif nezle gibi etkileri olurken bazı hastalara bulaşan varyasyonlarında ölümcül sonuçlara neden olmaktadır. Covid-19 virüsü fiziksel temas ve hava yoluyla çok hızlı bir şekilde enfekte olmaktadır. Covid-19 tanısında bilinen üç yöntem kullanılmaktadır. PZR (Polimeraz Zincir Reaksiyonu) testi, kan testi ve akciğer tomografisi tanı için kullanılan yöntemlerdir. PZR (Polimeraz Zincir Reaksiyonu) testi, ağız ve burundan test çubukları ile alınan sürüntü ile tespit edilmektedir. Bilgisayarlı tomografi görüntülerini anlamak ve sınıflandırmak, Covid-19 tanısı için son derece önemlidir. Birçok vaka sınıflandırma çalışması, özellikle dengesiz ve yetersiz veriler olmak üzere birçok sorunla karşı karşıyadır. Büyük verileri analiz etmek için etkili bir araç olarak ortaya çıkan Derin Öğrenme, bilgisayarları eğitmek için karmaşık algoritmalar ve yapay sinir ağları kullanır, böylece tıpkı bir insan beyninin yaptığı gibi deneyimlerden öğrenebilir, verileri/görüntüleri sınıflandırabilir ve tanıyabilirler. Derin Öğrenme içinde, Evrişimli Sinir Ağı (CNN), görüntü/nesne tanıma ve sınıflandırma için yaygın olarak kullanılan bir tür yapay sinir ağıdır. Derin Öğrenme böylece bir CNN kullanarak bir görüntüdeki nesneleri tanır. Bu çalışmada radyoloji göğüs görüntülerden oluşan bir veri seti üzerinde ResNet50, VGG16, VGG19 ve DenseNet derin öğrenme yöntemleri kullanılarak Covid-19 vakasını tespit etmek amaçlanmıştır. Önerilen bu modeller ile yapılan deneysel çalışmamız sonucunda ResNet50 modelinde maksimum %0,91 ile %0,99 doğruluk oranı elde edilmiştir. Sonuç olarak, Covid-19 hastalığını tespit etmek için röntgen görüntülerinin kullanımı sağlık çalışanlarının iş yükünü hafifleteceği gibi hasta ile temasta bulunmadan bilgisayarlı sistemlerle hastalık tespitinin daha kolay olacağı öngörülmektedir. Bu alanda çalışmalar desteklendiği takdirde teorikte olduğu gibi pratikte de başarı elde edilecektir.

Abstract:
The Coronavirus (Covid-19), which appeared for the first time on November 17, 2019 in the city of Wuhan, China, has taken the whole world under its influence in a short time. Coronaviruses are viruses that have had many variants in history. While it has effects such as mild cold in some patients, it causes fatal consequences in its variations transmitted to some patients. Covid-19 virus infects very quickly through physical contact and air. Three known methods are used in the diagnosis of Covid-19. PCR(Polymerase Chain Reaction) test, blood test and lung tomography are the methods used for diagnosis. The PCR(Polymerase Chain Reaction) test is detected with a swab taken from the mouth and nose with test sticks. Understanding and classifying computed tomography images is extremely important for the diagnosis of Covid-19. Many case-classification studies face many problems, particularly unbalanced and insufficient data. Emerging as an effective tool for analyzing big data, Deep Learning uses complex algorithms and artificial neural networks to train computers so they can learn from experience, classify and recognize data/images just like a human brain does. Within Deep Learning, Convolutional Neural Network (CNN) is a type of artificial neural network widely used for image/object recognition and classification. Deep Learning thus recognizes objects in an image using a CNN. In this study, it is aimed to detect the Covid-19 case by using ResNet50, VGG16, VGG19 and DenseNet deep learning methods on a data set consisting of radiology chest images. As a result of our experimental work with these proposed models, a maximum accuracy rate of 0.91% and 0.99% was obtained in the ResNet50 model. As a result, it is predicted that the use of x-ray images in detecting the Covid-19 disease will ease the workload of health workers and it will be easier to detect the disease with computerized systems without contacting the patient. If studies in this field are supported, success will be achieved in practice as well as in theory.