- Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
- Vol: 5 Issue: 2
- Evaluation of Poor Prognosis in rRT-PCR Positive Covid-19 Cases with Using Deep Transfer Learning Ne...
Evaluation of Poor Prognosis in rRT-PCR Positive Covid-19 Cases with Using Deep Transfer Learning Network
Authors : Ismail Şalk, Özlem Polat, Mürşit Hasbek
Pages : 505-521
Doi:10.47495/okufbed.1024845
View : 17 | Download : 4
Publication Date : 2022-07-18
Article Type : Research
Abstract :Yeni tip koronavirüsün (SARS-CoV-2) neden olduğu Covid-19 olarak isimlendirilen enfeksiyon, tüm dünyada hızla yayılan salgın ve ölümcül bir hastalıktır. Covid-19'un erken teşhisi, hastanın uygun tedavi almasını sağlayacak ve hayatta kalma şansını artıracaktır. Bu çalışmada derin öğrenme kullanılarak ölen ve iyileşen Covid-19 hastalarında göğüs BT görüntülerinden kötü prognoz tespitinin araştırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla toplam 5997 CT görüntüsünü içeren bir veri seti kullanılmıştır; ve görüntüler Inception-V3 kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırıcıyı değerlendirmek için ROC eğrileri çizilir, performans ölçütleri olarak AUC ve doğruluk değerleri kullanılır. Inception-V3 modeli 10 kez çalıştırılmış ve maksimum %97,55 ve ortalama %97,01 sınıflandırma performansı elde edilmiştir. Sınıflandırma sonuçları, Inception-V3'ün CT görüntülerini Covid-19 prognozunun değerlendirilmesi için yüksek doğrulukla sınıflandırabildiğini kanıtlamaktadır.Keywords : Covid-19, Konvolüsyonel sinir ağları, Transfer öğrenme, Sınıflama, Inception-V3