X-ray görüntülerinden COVID-19 tespiti için derin öğrenme tabanlı modellerin geliştirilmesi
Development of deep learning based models for COVID-19 detection from X-ray images
Yazar: GİZEM ÖTER
Danışman: DOÇ. DR. EMRAH HANÇER
Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Şiddetli akut solunum yolu sendromu koronavirüs 2'nin (SARS-CoV-2) neden olduğu Covid-19 salgını tüm dünyada hayatı durma noktasına getirdi ve binlerce can aldı.  Bu ölümcül salgın ile mücadelede en önemli unsur erken teşhistir. Erken teşhisle enfekte olan kişi karantinaya alınarak bulaş hızı ve ölüm oranı düşürülebilir. Günümüzde Covid-19'un teşhisinde PCR (Polymerase Chain Reaction- Polimeraz Zincir Reaksiyonu) testlerinden ve akciğer X-ray görüntülerinden faydalanılmaktadır. PCR testlerinin sonuçlanması zaman alan bir süreç olması sebebiyle erken teşhiste X-ray görüntüleri hayati bir öneme sahiptir. Bu çalışmada Covid-19 teşhisinde uzmanlara yardımcı olabilmek amacıyla X-ray görüntülerinden bir teşhis metodolojisi tasarlanmıştır. Metodolojinin ilk aşamasında ön eğitimli SqueezeNet mimarisi ile X-ray görüntülerinden oluşan veri setinden öznitelikler çıkarılmıştır. İkinci aşamada çıkarılan özniteliklere en yakın bileşen analizi (neighborhood component analysis (NCA)) uygulanarak mevcut öznitelik setinden gürültülü olanlar elimine edilmiştir. Son aşamada ise, destek vektör makineleri ile gürültüden arındırılmış öznitelik seti üzerinde Covid-19 tespiti gerçekleştirilmiştir. Önerilen metodolojinin performans analizi 5 farklı veri seti üzerinde birden çok derin öğrenme mimarileri ve sınıflandırıcılar ile karşılaştırılarak yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde önerilen metodolojinin daha başarılı sonuçlar aldığı görülmüştür.

Abstract:
Thousands of people died as a result of the Covid-19 epidemic, which was caused by severe acute respiratory syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2). The most critical element in combating this deadly epidemic is early diagnosis. Through early diagnosis and quarantine, it is possible to reduce the rate of transmission and death. Today, PCR (Polymerase Chain Reaction) tests and lung X-ray images are used in the diagnosis of Covid-19. X-ray images are of vital importance in early diagnosis, as the conclusion of PCR tests is a time-consuming process. The overall goal of this study is to develop a diagnostic methodology based on X-ray images in order to assist experts in diagnosing Covid-19. In the first stage of the methodology, features are extracted from the dataset consisting of X-ray images by using a pre-trained SqueezeNet architecture. In the second stage, nearest component analysis (NCA) is applied to the extracted feature set, and noisy ones are eliminated from this feature set. In the final stage, Covid-19 detection is performed on the noise-free feature set with support vector machines. The performance analysis of the proposed methodology is made by comparing it with a variety of deep pre-trained architectures and classifiers on 5 different data sets. According to the results, the proposed methodology achieves better results than others.