Geri Dön

A new method based CNNcombined with genetic algorithm and support vector machine for COVID-19 detection by analyzing X-ray images

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 728752
  2. Yazar: KARAM MOHAMMED DAWOOD DAWOD
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: CNN, COVID 19, Genetik algoritmalar, CNN, COVID 19, Genetic algorithms
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

COVID-19, yeni keşfedilen koronavirüsün neden olduğu bulaşıcı bir hastalıktır. Bu yeni tip virüs ve hastalık, Aralık 2019'da Çin'in Vuhan kentinde ortaya çıkan salgından önce bilinmiyordu. COVID-19, halk sağlığı için ciddi bir tehdit oluşturuyor. Yaşlı yetişkinler ve diyabet, yüksek tansiyon, kalp hastalığı, kronik akciğer hastalığı ve obezite gibi önceden tıbbi durumları olan kişiler ciddi hastalık ve komplikasyonlar açısından yüksek risk altındadır. Geçen yıl bir bilgisayar bilimcisi, Covid-19'u tespit etmek için çeşitli makine öğrenimi ve derin öğrenme teknikleri kullandı. Bu çalışmada, röntgen testlerini analiz ederek Covid-19'u tespit etmek için verimli Covid-19 tespit çerçevesi sunulmuştur. Önerilen çerçeve tabanlı CNN, genetik algoritma ve DVM sınıflandırıcı ile birleştirilmiştir. Bu çalışmadaki ana katkı, doğru tahmin ve minimum yürütme süresi ile Covid-19'u tespit etmek için CNN'nin genetik algoritma ve SVM ile birleştirilmesidir. Sunulan yöntemi doğrulamak için birkaç senaryo yürütülür. Son olarak, elde edilen sonuçlar bu sorunu çözmek için sunulan çeşitli çalışmalarla karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

COVID-19 is an infectious disease caused by the newly discovered coronavirus. This new type of virus and disease was unknown before the outbreak that emerged in Wuhan, China in December 2019. COVID-19 poses a serious threat to public health. Older adults and people with pre-existing medical conditions such as diabetes, high blood pressure, heart disease, chronic lung disease and obesity are at increased risk for serious illness and complications. Last year, a computer scientist used various machine learning and deep learning techniques to detect Covid-19. In this study, efficient Covid-19 detection framework presented to detect Covid-19 by analyzing x-ray tests. The proposed framework based CNN combined with genetic algorithm and SVM classifier. The main contribution in this study is combining CNN with genetic algorithm and SVM to detect Covid-19 with accurate estimation and minimum execution time. Several scenarios are executed to validated the presented method . Finally, the obtained results compared with several studies presented to solve this problem

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme ile insan edimlerinin tanınması

    Human action recognition using deep learning

    TAYYİP ÖZCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK

  2. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  3. Real-time crash risk analysis using deep learning

    Derin öğrenmeyle gerçek zamanlı kaza risk analizi

    SAEID MORADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN

  4. Elektrikli araç motorlarında mekanik arızaların derin öğrenme ile tespiti için yeni bir yöntemin geliştirilmesi

    Development of a new method for the detection of mechanical faults in electric vehicle motors with deep learning

    EYUP SÖNMEZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEZGİN KAÇAR

  5. Görüntülerdeki eksik kısmın tamamlanması amaçlı derin öğrenme temelli hibrit bir model geliştirilmesi

    Development of a deep learning based hybrid model to complete the missing part in the images

    HASAN BASRİ AKÇAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖVÜNÇ POLAT