- Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
- Vol: 9 Issue: 4
- Sıtma Hastalığının Sınıflandırılmasında Evrişimsel Sinir Ağlarının Performanslarının Karşılaştırılma...
Sıtma Hastalığının Sınıflandırılmasında Evrişimsel Sinir Ağlarının Performanslarının Karşılaştırılması
Authors : Aykut Diker
Pages : 1825-1835
Doi:10.17798/bitlisfen.783031
View : 10 | Download : 2
Publication Date : 2020-12-25
Article Type : Research
Abstract :Sıtma, Plasmodium adlı bir kan parazitinin neden olduğu ciddi bir hastalıktır. Sıtmayı teşhis etmenin standart yolu, parazit bulaşmış kırmızı kan hücreleri için kan bulaşmalarını mikroskop altında uzmanlar tarafından görsel olarak incelenmesidir. Bu yöntem verimsizdir ve tanı, muayeneyi yapan kişinin deneyimine ve bilgisine bağlıdır. Daha önce teşhis için sıtma kan hücrelerine makine öğrenimine dayalı otomatik görüntü tanıma teknolojileri uygulanmıştır. Bu çalışmanın amacı, sıtma hücrelerinin parazit veya enfekte olmayan olarak ayırmak için, önceden eğitilmiş evrişimsel sinir ağlarına dayalı bütünleşik bir tanı sistemi önerilmiştir. Bu çalışmada sıtma hücrelerini sınıflandırmak için Ulusal Sağlık Enstitüleri'nde (NIH) toplam 27558 imge kullanılmıştır. Deneysel çalışmalar sonucunda, sıtma hücrelerinin sınıflandırılmasında, sırasıyla AlexNet, GoogleNet, SqueezeNet, ShuffleNet ESA modelleri ile % 95.77, % 96.31, % 95.95, % 96.44 ve 0.9880, 0.9887, 0.9888, 0.9923 EAA performans değerleri elde edilmiştir. Sıtma hücrelerinin sınıflandırılmasında en iyi sonuca, %96.44 Doğruluk değeri ile ShuffleNet CNN modeli kullanılarak ulaşılmıştır.Keywords : sıtma, sınıflandırma, Evrişimsel Sinir Ağı