Akademik Veri Yönetim Sistemi
2nd International Conference on Engineering and Applied Natural Sciences, Konya, Türkiye, 15 - 18 Ekim 2022, ss.1182-1187, (Tam Metin Bildiri)
Covid-19 hastalığı 2019 yılında Çin’de ortaya çıkmış ve kısa sürede tüm dünyayı etkisi altına alarak pandemi olarak nitelendirilmiştir. Hastalığın akciğer üzerinde yerleşerek maruz kalan kişilerde ölümcül etkiler oluşturması ve hava yolu ile bulaşması insanlık için büyük bir tehdit oluşturmuştur. Tedavi sürecinde hastalığa yakalanan kişilerin erken tespit edilmesi tedavi ve karantina süreçlerinde etkin rol oynamaktadır.
Yapılan çalışmada hastalığın erken tespit edilmesi ve ilerlemesinin gözlemlenmesi için VNet mimarisi kullanılmış ve sistemin başarı durumu UNet mimarisi ile kıyaslanmıştır. Çalışmada daha hızlı sonuçların elde edilmesi için gelişen GPU teknolojisinden faydalanılarak derin öğrenme modeli Python kodlama dilinde geliştirilmiştir. VNet ve UNet mimarileri üzerinde yapılan çalışmanın doğruluğunun kıyaslanması için sistem farklı Tekrar Sayılarında (Epochs) ve Doğrulama Bölümlenmelerinde (Validation Split) çalıştırılmış ve VNet mimarisinin yapılan her aşamada başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Geliştirilen sistemde Dice başarım metriği üzerinde alınan en iyi sonuç Validation Split: 0,3 ve Epochs: 50 alındığında VNet mimarisinde 0,90 olurken UNet mimarisinde bu değer 0,83 olmuştur.