- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Issue: 26 - Ejosat Special Issue: 2021 (HORA) Special Issue
- Detection of COVID-19 Cases with Fuzzy Classifiers Using Chest Computed Tomography
Detection of COVID-19 Cases with Fuzzy Classifiers Using Chest Computed Tomography
Authors : Aleyna Kökten, Volkan Kiliç
Pages : 68-72
Doi:10.31590/ejosat.950941
View : 9 | Download : 2
Publication Date : 2021-07-31
Article Type : Other
Abstract :Yeni koronavirüs salgını (COVID-19), ilk olarak Aralık 2019'da Çin'in Wuhan şehrinde ortaya çıktığından beri hızla yayılmakta ve dünya çapında pandemiye neden olmaktadır. Pozitif vakaların erken teşhisi, COVID-19 tespiti için hızlı ve doğru yanıtlar veren tanı yöntemlerinin gelişmesine yol açan salgının daha da yayılmasını önlemede önemli bir rol oynar. Önceki çalışmalar, göğüs bilgisayarlı tomografisinin (BT) COVID-19 vakalarının erken taranması ve teşhisi için gerekli bir araç olduğunu doğrulamıştır. İncelemeler sonucu COVID-19 hastalığına yakalanmış bir insanın akciğer BT taramalarında buzlu cam opasitesi adı verilen, renk ve doku değişikliğine sebep olan bir radyolojik bulgu bulunmuştur. Uzun saatler çalışan radyologların dikkatsizliği ve bulguların farklı hastalıklarla karıştırılmasıyla sonuçlanan yanlış tanı nedeniyle radyologlara yardımcı olan otomatik bir sisteme ihtiyaç doğmaktadır. Bu çalışmada, 3D BT kesitleri kullanılarak COVID-19 tespiti için bulanık sınıflandırmaya dayalı yeni bir yaklaşım sunuyoruz. Önerilen yaklaşımda COVID ve Normal olmak üzere iki sınıftan oluşan hastaların 3D BT görüntülerinin çarpıklık, basıklık ve ortalama istatistiksel özellikleri hesaplanır ve her iki sınıf için değer aralıkları belirlenir. Hesaplanan üç istatistiksel özellik ve değer aralıkları geliştirilen bulanık mantık sınıflandırıcısında üyelik fonksiyonu olarak kullanılır. Uygun üyelik fonksiyonları ve kural tabanıyla ile geliştirilen bulanık sınıflandırıcı 3D BT taramalarını sınıflandırarak çıkışa verir. Bu bulanık sınıflandırıcı sistem geliştirilen arayüz ile birleştirerek radyologlara yardımcı bir sistem tasarlanmıştır. Önerilen yaklaşım, kullanıcı dostu bu arayüz altında COVID ve Normal (ikili sınıflandırma) açısından hızlı ve doğru teşhis sağlamaktadır. Deneysel değerlendirmeler, yaklaşımımızın radyologların ilk taramalarını doğrulaması ve erken tanı, izolasyon ve tedaviyi iyileştirmesi için büyük bir potansiyele sahip olduğunu ve bu da enfeksiyonun önlenmesine ve salgının kontrolüne katkıda bulunduğunu göstermektedir.Keywords : COVID-19, bulanık mantık sınıflandırıcı, BT görüntüleri, buzlu cam opasitesi, istatistiksel özellikler