dc.contributor.author | Özsoy, Yaren | |
dc.contributor.advisor | Taşkın, Deniz | |
dc.date.accessioned | 2022-06-16T06:17:03Z | |
dc.date.available | 2022-06-16T06:17:03Z | |
dc.date.issued | 2022 | en_US |
dc.date.submitted | 2022 | |
dc.identifier.uri | http://dspace.trakya.edu.tr/xmlui/handle/trakya/8061 | |
dc.description.abstract | Günümüzde hızla artan nüfus ile birçok alanda olduğu gibi sağlık alanında da iş
yoğunluğu artmaktadır. Artan iş yoğunluğunun getirdiği yükü hafifletmek amacıyla sağlık
alanında doktorlarımıza yardımcı olmak için hastalığın teşhisinde kullanılabilecek model ve
algoritmalar geliştirilmektedir.
Hastalığın özellikle erken teşhis edilmesi Dünyada ve Türkiye’de ölüm oranını
azaltmak için çok önemli etkendir. Bu yüzden derin öğrenme yöntemleri kullanarak birçok
hastalığın tespit edilmesi sağlık açısından önem taşımaktadır.
Hastalıklar arasında en yaygın ve ölümle sonuçlanan hastalıklardan biri zatürredir.
Zatürre hastalığı, görüntüleme tekniği olan röntgen ile tespit edilmektedir. Bu tez
çalışmasında da akciğer röntgenlerinden oluşan veri kümesi içerisinde etiketli veriler ile
sınıflandırma modeli kullanılmıştır. Ayrıca bu alandaki mevcut ve benzer çalışmalar
incelenmiştir. İncelenen çalışmalar doğrultusunda performans açısından verimli olduğunu
düşündüğümüz model ve metotlar tercih edilmektedir. Sağlık alanında verilerin kısıtlı
olmasından kaynaklı kullanılacak olan modellerin uygunluğu başarı oranının daha yüksek
olmasındaki temel faktördür.
İlk aşama olarak veri kümesi, zatürre hastası olan ve zatürre hastası olmayan
insanların akciğer röntgen görüntülerinden oluşmaktadır. Röntgen görüntüleri zatürre ve
normal olmak üzere etiketlenmiştir. Bu etiketi verileri ile AlexNet derin öğrenme modeli
kullanılarak eğitim işlemi gerçekleştirilmiştir. İkinci aşama olarak zatürrenin sebebinin
bakteri kaynaklı mı virüs kaynaklı mı olduğunun tespit edilmesi için veri seti
oluşturulmuştur. Veri setinde daha önce kullanmış olduğumuz veri setindeki röntgen
görüntüleri etiketlerine göre ayrılarak hazırlanmıştır. Daha sonra mevcut olan veri setindeki
röntgen görüntülerinden zatürre hastalığının nedeninin bakteri mi virüs kaynaklı mı olduğunu
anlamak amacıyla AlexNet derin öğrenme modeli kullanarak eğitim işlemleri
gerçekleştirilmiştir. Üçüncü aşama olarak normal, zatürre ve covid19 hastalarının göğüs
röntgenlerinden oluşan veri seti kullanılmış. Veri setleri AlexNet ve GoogLeNet derin
öğrenme modelleri ile eğitilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Modellerin eğitimleri ve
testleri aşamasında Nvidia Digits kullanılmıştır. | en_US |
dc.description.abstract | Today, with a rapidly growing population, the intensity of work in the field of Health
is increasing, as in many areas. In order to alleviate the burden of increasing labor intensity,
models and algorithms are being developed that can be used to diagnose the disease to help
our doctors in the field of Health.
Early detection of the disease is a very important factor for reducing mortality in the
world and in Turkey. For this reason, detecting many diseases using deep learning methods
is important for health.
Among diseases, one of the most common and fatal diseases is pneumonia.
Pneumonia disease is detected by X-ray imaging technique. In this thesis, a classification
model with labeled data was used in a dataset consisting of lung X-rays. In addition, current
and similar studies in this area have been viewed. In line with the studies viewed, models and
methods that we think are efficient in terms of performance are preferred. The suitability of
the models to be used due to the limited data in the field of Health is the main factor in the
higher success rate.
As a first stage, the data set consists of lung X-ray images of people with pneumonia
and without pneumonia. X-ray images are labeled as pneumonia and normal. With this tag
data, the training process was carried out using the AlexNet deep learning model. As a second
stage, a data set was created to determine whether the cause of pneumonia was caused by
bacteria or viruses. The X-ray images in the data set that we have been used before were
prepared by separating them according to their labels. Then, training operations were carried
out using the AlexNet deep learning model to determine whether the cause of pneumonia
disease was caused by bacteria or viruses from the X-ray images in the current data set. As a
third stage, a data set consisting of chest X-rays of normal, pneumonia and covid19 patients
was used. The datasets were trained with AlexNet and GoogLeNet deep learning models and
their results were compared. Nvidia Digits were used during the training and testing phase of
the models. | en_US |
dc.language.iso | tur | en_US |
dc.publisher | Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | Derin öğrenme | en_US |
dc.subject | AlexNet | en_US |
dc.subject | Derin öğrenme modeli | en_US |
dc.subject | Tıbbi bilişim | en_US |
dc.subject | Deep learning | en_US |
dc.subject | AlexNet | en_US |
dc.subject | Deep learning model | en_US |
dc.subject | Medical informatics | en_US |
dc.title | Sağlık alanında derin öğrenme yöntemlerinin incelenmesi | en_US |
dc.title.alternative | Investigation of deep learning methods in healthcare | en_US |
dc.type | masterThesis | en_US |
dc.department | Enstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |