- Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi
- Vol: 15 Issue: 2
- Covid19 Tanısı: X-Işını ve Kan Ölçüm Verileri Arasında Karşılaştırmalı Yaklaşım
Covid19 Tanısı: X-Işını ve Kan Ölçüm Verileri Arasında Karşılaştırmalı Yaklaşım
Authors : Ali Emre Öztaş, Dorukhan Boncukçu, Ege Özteke, Mahir Demir, Arzu Mirici, Pınar Mutlu
Pages : 95-103
Doi:10.54525/tbbmd.1038234
View : 8 | Download : 2
Publication Date : 2022-12-15
Article Type : Research
Abstract :Covid-19 virüsü dünya üzerinde büyük bir etki bırakmıştır ve yayılmaya devam etmektedir. Daha fazla yayılmasını engellemek için koronavirüs hastalarına erken tanı koymak oldukça önemlidir. Her ne kadar akciğer X-Işını görüntüsü tanısı ile çözüm en hızlı ve en kolay yöntem olsa da ortalama bir radyoloğun X-Işını verilerini kullanarak tanı koymadaki doğruluğu tamamen mesleki deneyimine dayanmaktadır. Yani, daha deneyimsiz radyologların hata yapma olasılığı daha fazladır. Bu nedenle tutarlı sonuçlar verebilen bir yapay zekâ modeli üretilmesi istenmektedir. Çalışmamızda göğüs X-Işını görüntüleri ve sıradan kan ölçüm verileri kullanılarak sınıflandırma yapılmış ve sonuçları karşılaştırılmıştır. X-Işını verileri hem açık kaynak çalışmalardan hem de yerel bir hastaneden anonim olarak toplanmıştır ve yaklaşık 7200 görüntüye sahiptir. Kan ölçümü sonuçları da yine aynı yerel hastaneden toplanmıştır. Göğüs X-Işını verilerinin tanısı için yaygın olarak kullanılan evrişimsel sinir ağı algoritmalarından ResNet, SqueezeNet, DenseNet ve VGG kullanılmıştır. Sonuçlar, SqueezeNet modelinin daha yüksek AUC değeri vermesiyle birlikte, diğer algoritmaların da %85 üstünde bulma ve tutturma değeri sağladığını göstermektedir. Covid-19’un kan ölçümlerinden tanısı için ise çok katmanlı yapay sinir ağı ve destek vektör makinası kullanılmıştır. Kan ölçüm verileri kullanarak sınıflandırma kısıtlı bir veri kümesi üzerinde yapılmış olsa da yapay sinir ağı ve destek vektör makinası için doğruluk oranları sırasıyla %76 ve %82 olarak bulunmuştur. Genelleme yapılırsa X-Işını yoluyla tanının kan ölçümü yoluyla yapılan tanıdan daha uygulanabilir olduğu ve Covid tanısında yapay zekânın insanlardan daha doğru sonuç çıkardığı sonucuna ulaşılmıştır.Keywords : Covid-19, danışmanlı öğrenme, derin öğrenme, göğüs X-Işını, kan testi, aktarmalı öğrenme, tanı