Technical Brief
BibTex RIS Cite
Year 2022, Issue: 17, 35 - 47, 31.12.2022

Abstract

References

  • A. Torres, C. Cilloniz, M. S. Niederman, R. Menendez ve T. van der Poll, «Pneumonia,» Nature Reviews Disease Primers, no. 7(1), pp. 1-28, 2021.
  • R. O., E. Lahti, L. C. Jennings ve D. R. Murdoch, «Viral pneumonia,» The Lancet, no. 377(9773), pp. 1264-1275, 2011.
  • T. H. E. O. Vos, S. S. Lim, C. Abbafati, K. M. Abbas, M. Abbasi, M. Abbasifard, ... & ve A. Abdelalim, « GBD 2019 Diseases and Injuries Collaborators. Global burden of 369 diseases and injuries in 204 countries and territories, 1990-2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019,» Lancet, no. 396(10258), pp. 1204-1222, 2020.
  • L. A. Mandell, R. G. Wunderink, A. Anzueto, J. G. Bartlett, G. D. Campbell, N. C. Dean, ... & ve A. Torres, «Infectious Diseases Society of America/American Thoracic Society consensus guidelines on the management of community-acquired pneumonia in adults,» Clin Infect Dis, no. 44(Suppl 2), pp. S27-S72, 2007.
  • R. Virkki, T. Juven, H. Rikalainen, E. Svedström, J. Mertsola ve O. Ruuskanen, «Differentiation of bacterial and viral pneumonia in children,» Thorax, no. 57(5), pp. 438-441, 2002.
  • D. R. Murdoch, L. C. Jennings, N. Bhat ve T. P. Anderson, «Emerging advances in rapid diagnostics of respiratory infections,» Infectious Disease Clinics, no. 24(3), pp. 791-807, 2010.
  • Y. Oh, S. Park ve J. C. Ye, «Deep learning COVID-19 features on CXR using limited training data sets,» IEEE transactions on medical imaging, no. 39(8), pp. 2688-2700, 2020.
  • A. Zargari Khuzani, M. Heidari ve S. A. Shariati, «COVID-Classifier: An automated machine learning model to assist in the diagnosis of COVID-19 infection in chest x-ray images,» Scientific Reports, no. 11(1), pp. 1-6, 2021.
  • S. Asif, Y. Wenhui, H. Jin ve S. Jinhai, «Classification of COVID-19 from chest X-ray images using deep convolutional neural network,» %1 içinde In 2020 IEEE 6th international conference on computer and communications (ICCC), 2020.
  • M. M. Rahman, S. Nooruddin, K. M. Hasan ve N. K. Dey, «HOG+ CNN Net: Diagnosing COVID-19 and pneumonia by deep neural network from chest X-Ray images,» SN computer science, no. 2(5), pp. 1-15, 2021.
  • A. Rehman, S. Naz, A. Khan, A. Zaib ve I. Razzak, «Improving coronavirus (COVID-19) diagnosis using deep transfer learning,» %1 içinde In Proceedings of International Conference on Information Technology and Applications, Singapore., 2022.
  • D. Singh, V. Kumar ve M. Kaur, «Densely connected convolutional networks-based COVID-19 screening model,» Applied Intelligence, no. 51(5), pp. 3044-3051, 2021.
  • V. Shah, R. Keniya, A. Shridharani, M. Punjabi, J. Shah ve N. Mehendale, «Diagnosis of COVID-19 using CT scan images and deep learning techniques,» Emergency radiology, no. 28(3), pp. 497-505.
  • U. Sait, G. L. KV, S. P. Prajapati, R. Bhaumik, T. Kumar, S. Shivakumar ve K. Bhalla, «3 kinds of Pneumonia,» 31 Mayıs 2022.
  • [Çevrimiçi]. Available: https://www.kaggle.com/datasets/artyomkolas/3-kinds-of-pneumonia?resource=download. [Erişildi: 25 Eylül 2022].

Birbirine Benzeyen Üç Farklı Hastalığın Tespitinde Derin Öğrenme Modellerinin Performansı

Year 2022, Issue: 17, 35 - 47, 31.12.2022

Abstract

Bir hastalığın doğru teşhis edilmesi ve doğru tedavi yöntemlerinin kullanması hastalıklı bireye kısa sürede şifayı sağlamada önemli iki kriterdir. Kısacası sorun bilinirse çözümü de kolaylaşacaktır. Çalışmamız da bu yine bu eksende olup gelişen tıp teknolojisini destekleyici mahiyettedir. Şöyle ki bir birine benzeyen üç hastalık tipi olan viral, bakteriyel ve COVID-19 pnömosine sahip hasta radyolojik görüntülerinin konvansiyonel sinir ağ(CNN) mimarileriyle hastalıkların tespit performanslarını karşılaştırdık. Bu karşılaştırmanın başarı oranın artması, doğru hastalık tanısı konulmasını da arttırmış olacaktır. Bu şekilde başarılı yöntemlerin ortaya çıkması hem teşhisi koyan hekimin işini kolaylaştırmasının yanı sıra tüm insanlık için en değerli kavram olan vakitten de tasarruf edilmiş olacak. 1281 COVID-19, 3270 Normal, 1656 viral-pnömoni ve 3001 bakteriyel-pnömonili toplamda 9208 göğüs röntgen görüntüsünün kullanıldığı çalışmamızda en başarılı performansı %88,05 ile Resnet50 mimarisi elde etmiştir.

References

  • A. Torres, C. Cilloniz, M. S. Niederman, R. Menendez ve T. van der Poll, «Pneumonia,» Nature Reviews Disease Primers, no. 7(1), pp. 1-28, 2021.
  • R. O., E. Lahti, L. C. Jennings ve D. R. Murdoch, «Viral pneumonia,» The Lancet, no. 377(9773), pp. 1264-1275, 2011.
  • T. H. E. O. Vos, S. S. Lim, C. Abbafati, K. M. Abbas, M. Abbasi, M. Abbasifard, ... & ve A. Abdelalim, « GBD 2019 Diseases and Injuries Collaborators. Global burden of 369 diseases and injuries in 204 countries and territories, 1990-2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019,» Lancet, no. 396(10258), pp. 1204-1222, 2020.
  • L. A. Mandell, R. G. Wunderink, A. Anzueto, J. G. Bartlett, G. D. Campbell, N. C. Dean, ... & ve A. Torres, «Infectious Diseases Society of America/American Thoracic Society consensus guidelines on the management of community-acquired pneumonia in adults,» Clin Infect Dis, no. 44(Suppl 2), pp. S27-S72, 2007.
  • R. Virkki, T. Juven, H. Rikalainen, E. Svedström, J. Mertsola ve O. Ruuskanen, «Differentiation of bacterial and viral pneumonia in children,» Thorax, no. 57(5), pp. 438-441, 2002.
  • D. R. Murdoch, L. C. Jennings, N. Bhat ve T. P. Anderson, «Emerging advances in rapid diagnostics of respiratory infections,» Infectious Disease Clinics, no. 24(3), pp. 791-807, 2010.
  • Y. Oh, S. Park ve J. C. Ye, «Deep learning COVID-19 features on CXR using limited training data sets,» IEEE transactions on medical imaging, no. 39(8), pp. 2688-2700, 2020.
  • A. Zargari Khuzani, M. Heidari ve S. A. Shariati, «COVID-Classifier: An automated machine learning model to assist in the diagnosis of COVID-19 infection in chest x-ray images,» Scientific Reports, no. 11(1), pp. 1-6, 2021.
  • S. Asif, Y. Wenhui, H. Jin ve S. Jinhai, «Classification of COVID-19 from chest X-ray images using deep convolutional neural network,» %1 içinde In 2020 IEEE 6th international conference on computer and communications (ICCC), 2020.
  • M. M. Rahman, S. Nooruddin, K. M. Hasan ve N. K. Dey, «HOG+ CNN Net: Diagnosing COVID-19 and pneumonia by deep neural network from chest X-Ray images,» SN computer science, no. 2(5), pp. 1-15, 2021.
  • A. Rehman, S. Naz, A. Khan, A. Zaib ve I. Razzak, «Improving coronavirus (COVID-19) diagnosis using deep transfer learning,» %1 içinde In Proceedings of International Conference on Information Technology and Applications, Singapore., 2022.
  • D. Singh, V. Kumar ve M. Kaur, «Densely connected convolutional networks-based COVID-19 screening model,» Applied Intelligence, no. 51(5), pp. 3044-3051, 2021.
  • V. Shah, R. Keniya, A. Shridharani, M. Punjabi, J. Shah ve N. Mehendale, «Diagnosis of COVID-19 using CT scan images and deep learning techniques,» Emergency radiology, no. 28(3), pp. 497-505.
  • U. Sait, G. L. KV, S. P. Prajapati, R. Bhaumik, T. Kumar, S. Shivakumar ve K. Bhalla, «3 kinds of Pneumonia,» 31 Mayıs 2022.
  • [Çevrimiçi]. Available: https://www.kaggle.com/datasets/artyomkolas/3-kinds-of-pneumonia?resource=download. [Erişildi: 25 Eylül 2022].
There are 15 citations in total.

Details

Primary Language English
Subjects Computer Software
Journal Section Research Articles
Authors

Yunus Emre Karaca

Serpil Aslan

Early Pub Date December 15, 2022
Publication Date December 31, 2022
Submission Date October 13, 2022
Acceptance Date December 4, 2022
Published in Issue Year 2022 Issue: 17

Cite

APA Karaca, Y. E., & Aslan, S. (2022). Birbirine Benzeyen Üç Farklı Hastalığın Tespitinde Derin Öğrenme Modellerinin Performansı. Journal of New Results in Engineering and Natural Sciences(17), 35-47.