Covid-19 hastalığının sınıflandırılmasında derin öğrenme modellerinin performanslarının karşılaştırılması
Comparison of the performances of deep learning models in classification of Covid-19 disease
Yazar: PERVİN SÜRGÜÇOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. KEMAL AKYOL
Kastamonu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
İlk olarak Aralık 2019'da Çin'in Wuhan kentinde ortaya çıkan yeni koronavirüs 2019 (Covid-2019) tüm ülkelerde hızla yayılarak pandemi haline geldi. Günlük yaşamda hem halk sağlığı hem de küresel ekonomi üzerinde çok yıkıcı bir etkiye neden olan bu salgın hastalığın daha fazla yayılmasını önlemek ve etkilenen hastaları hızla tedavi etmek için pozitif vakaları olabildiğince erken tespit etmek çok önemlidir. Covid-19 hastalığının tespitinde yapay zekâ temelli yardımcı teşhis araçları için radyoloji görüntüleme tekniklerine başvurulmaktadır.  Akciğer X-ışını görüntüleri, Covid-19'u tespit etmenin olası yöntemlerinden biridir. Bu tez çalışmasında, Covid-19 tanısının olduğu iki farklı veriseti üzerinde önceden eğitilmiş derin öğrenme modelleri ile üç senaryo çerçevesinde deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. İlk veriseti iki sınıflı 1252 adet Covid-19 tanısı konmuş ve 1229 adet herhangi bir tanı konmamış bilgisayarlı tomografi görüntülerinden oluşmaktadır. İkinci veriseti, Covid-19, zatürre ve normal sınıfları içermekte olup her bir sınıfta 2313 X-ışını görüntüsü bulunmaktadır. İlk senaryodaki deneylerde orijinal önceden eğitilmiş derin öğrenme modelleri kullanılırken, ikinci senaryoda değiştirilmiş önceden eğitilmiş modeller kullanılmıştır. Son olarak, üçüncü senaryoda önceden eğitilmiş orijinal modellerden çıkarılan özellikler üzerinde geleneksel makine öğrenimi sınıflandırıcılarıyla deneyler yapıldı. Deneysel çalışmalarda, önceden eğitilmiş orijinal modellerin tam bağlı katmanlarında yapılan değişiklikler ile diğer senaryolara kıyasla daha yüksek doğruluklar elde edilmiş olup bu modeller içerisinden D_EfficientNetV2B0 iki sınıflı ve üç sınıflı verisetlerinde sırasıyla %98,99 ve %97,45 doğruluklar sunmuştur.

Abstract:
The new coronavirus 2019 (Covid-2019), which first appeared in Wuhan, China in December 2019, spread rapidly in all countries and became a pandemic. It is very important to detect positive cases as early as possible in order to prevent the further spread of this epidemic, which has a devastating impact on both public health and the global economy in daily life, and to treat affected patients quickly. Radiology imaging techniques are used for artificial intelligence-based auxiliary diagnostic tools in the detection of Covid-19 disease. Lung X-ray images are one of the possible methods of detecting Covid-19. In this thesis, experimental studies were carried out within the framework of three scenarios with pre-trained deep learning models on two different datasets with Covid-19 diagnosis. The first dataset consists of two-classes computed tomography images of 1252 diagnosed with Covid-19 and 1229 undiagnosed. The second dataset includes Covid-19, pneumonia, and normal classes which have 2313 X-ray images in each class. In the first scenario, the original pre-trained deep learning models were used in the experiments, while in the second scenario, modified pre-trained models were used. Finally, experiments with traditional machine learning classifiers were conducted on the features extracted by original pre-trained models in the third scenario. In the experimental studies, higher accuracies were obtained with the changes made in the fully connected layers of the original pre-trained models compared to the other scenarios, and among these models, D_EfficientNetV2B0 provided 98,99% and 97,45% accuracies in two-class and three-class datasets, respectively.