COVID-19 detection application based on hybrid deep learning technique
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 798084
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda yaşadığımız pandemi ve özellikle akciğerlerde bu salgına neden olan covid-19 virüsü ve bu hasarın teşhisi ve bu hastalığın röntgen ile konulabilmesi nedeniyle daha fazla dikkat göstermeliyiz. hastalıkları ve akciğer hastalıklarını araştırmak ve bu hastalıkları derin öğrenme yöntemlerini kullanarak tanımak. Çalışmamızda kullanılan Kaggle'dan alınan göğüs radyografilerine odaklanıyoruz. Bu veri seti yaygın meme hastalıklarını içerir. Bu hastalıklar covid19, normal ve diğer hastalıklardır. Bu çalışmada, röntgen testlerini analiz ederek Covid-19'u tespit etmek için verimli Covid-19 tespit çerçevesi sunulmuştur. Önerilen çerçeve tabanlı CNN, balina optimizasyon algoritması (WOA) ve SVM sınıflandırıcı ile birleştirildi. Bu çalışmadaki ana katkı, doğru tahmin ve minimum yürütme süresi ile Covid-19'u tespit etmek için CNN'yi balina optimizasyon algoritması ve SVM ile birleştirmektir. Sunulan yöntemi doğrulamak için birkaç senaryo yürütülür. Son olarak, elde edilen sonuçlar bu sorunu çözmek için sunulan çeşitli çalışmalarla karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Due to the pandemic that we have had in recent years and the covid-19 virus that is causing this epidemic, especially in the lungs, and the diagnosis of this damage and this disease can be done with X-rays, we should give more attention to investigating diseases, and lung diseases and recognize these diseases using deep learning methods. We focus on chest radiographs from the Kaggle, which were used in our study. This data set includes common breast diseases. These diseases are covid19, normal, and other diseases. 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 whale optimization algorithm (WOA) and SVM classifier. The main contribution in this study is combining CNN with whale optimization algorithm and SVM to detect Covid-19 with accurate estimation and minimum execution time. Several scenarios are executed to validate the presented method. Finally, the obtained results compared with several studies presented to solve this problem.
Benzer Tezler
- İki boyutlu sağlık, tarım ve iş güvenliği imgeleri üzerinde sınıflandırma ve nesne tespiti
Classification and object detection on two dimensional health, agriculture, and occupational safety images
EMİNE CENGİL
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÇINAR
- Frekans seçici yüzeyler (FSY) ile duyarlılığı iyileştirilmiş mikroşerit yama antenli hibrit yakın alan glikoz tespit sensörü tasarımı
Design of a hybrid near-field glucose sensing sensor based on a microstrip patch antenna with sensitivity enhancement using frequency selective surfaces (FSS)
UMUT KÖSE
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
- Derin öğrenme ile radyolojik görüntüler üzerinden COVID-19 tespiti
COVID-19 detection in radiological images with deep learning
TANJU CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZKAN İNİK
- Gerçek zamanlı videolardan kalabalık ve sosyal mesafe tespiti için yolo algoritmalarının performans analizi: Covıd-19 uygulaması
Performance analysis of yolo algorithms for crowd and social distance detection from real-time videos: A Covid-19 implementation
MEHMET ŞİRİN GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mekatronik MühendisliğiIğdır ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLTEKİN IŞIK
- X-ray görüntüleri ile derin öğrenme kullanılarak covid-19 vakalarının tespiti
Detection of covid-19 cases by applying deep learning with x-ray images
MUHAMMED MUSTAFA AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAŞİT KÖKER