Yapay Zeka desteği ile Göğüs Röntgen Görüntülerinden Covid-19 ve diğer pnömoni türleri yüksek doğrulukla teşhis ediliyor
Yayın Tarihi | 23 May 2024, Thursday
Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi öğretim üyesi Doç. Dr. Onur SEVLİ derin öğrenme tabanlı modellerle göğüs röntgenleri (CXR) üzerinden COVID-19 ve diğer pnömoni türlerinin teşhisi için yüksek doğrulukta sonuçlar elde etmeyi başardı. Çalışmada COVID-19’u diğer pnömoni türlerinden ayırt edebilmek için modern Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) mimarileri yanında çalışmaya özgü geliştirilen bir model kullanıldı.
Araştırmada, toplamda 15.153 CXR görüntüsünden oluşan bir veri seti kullanıldı. Bu veri seti, COVID-19, diğer pnömoniler ve sağlıklı akciğer görüntüleri olmak üzere farklı sınıflardan oluşmaktadır. Farklı CNN modellerinin değerlendirilmesi sonucunda, ResNet18 mimarisi diğer modellere nazaran daha yüksek başarı sergiledi. Çalışmada elde edilen bulgular, literatürdeki mevcut çalışmalarla karşılaştırıldığında önemli bir referans noktası sundu.
Modelin pratikteki faydasını test etmek için 10 uzmanla pilot test çalışması gerçekleştirildi. Bu testte, modelin doğruluğu ve kullanışlılığı değerlendirildi. Test sonuçları, modelin COVID-19 teşhisinde güvenilir bir karar destek sistemi olarak potansiyelini doğruladı. Uzmanların geri bildirimleri, modelin pratikteki uygulanabilirliğini ve teşhis süreçlerindeki doğruluğunu pekiştirdi.
Gelecek çalışmalarda, modelin parametrelerinin geliştirilmesi ve daha geniş veri setleriyle test edilmesi hedeflenmektedir. Ayrıca, veri seti örneklerinin çeşitlendirilmesi ve daha geniş uygulama testlerinin yapılmasıyla teşhis sonuçlarının iyileştirilmesi planlanmaktadır. Bu çalışmalar, COVID-19'un erken teşhisi ve zamanında tedavi edilmesine katkı sağlayarak, hastalığın etkilerini azaltmada önemli bir rol oynamaktadır.
Araştırma, özellikle pandemi sırasında etkili sağlık çözümlerine olan talebi karşılamak amacıyla yapay zeka tabanlı karar destek sistemlerinin önemini vurgulamaktadır. Bu inovatif CNN yaklaşımı, COVID-19 teşhis doğruluğunu optimize etmeyi ve tedavi süreçlerini geliştirmeyi hedeflemektedir. Çalışmanın tam metni, ilgili bilimsel dergide yayınlanmış olup, daha ayrıntılı bilgilere erişim sağlanabilmektedir.
Çalışmanın Linki:
Diğer Haberler
