Covid-19 Detection From Lung Computed Tomography Images With Artificial Intelligence Based Interface

Abstract

Amaç: Koronavirüs (COVID-19) hastalığı 2019 Aralık ayında Çin'in Wuhan kentinden çok kısa sürede tüm dünyaya yayılarak dünya çapında sağlık krizine yol açan bir hastalıktır. Hastalarda solunum yetmezliğine neden olabilen COVID-19, gerekli tıbbi desteğin zamanında alınamaması durumunda ölüme sebebiyet vermektedir. Doğru ve erken teşhis, hastalığın tedavisinde ve ilerlemesinin önüne geçilmesinde önemli bir faktördür. Bu amaçla kullanılan yöntemlerden biri de 98% duyarlılık oranı ile güvenilir ve hızlı sonuçlar veren bilgisayarlı tomografi (BT) görüntüleridir. Ancak pandemi döneminde acil servislerde görevlendirilen farklı branşlarda hekimlerin akciğer bilgisayarlı tomografisinin değerlendirilmesi konusunda yeterli deneyime sahip olmaması hastalara hatalı veya geç tanı koymasına neden olabilmektedir. Artan vaka ve ölüm sayılarının önüne geçilebilmesi için sağlık çalışanlarına COVID-19 teşhisinde destek olabilecek yardımcı sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Materyal ve Metot: Yapay zekâ tabanlı sistemler, hastalıkları yüksek doğruluk ve hassasiyetle tespit edebilmesiyle sağlık sektörünün birçok alanında kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, yapay zekâ tabanlı COVID-19 teşhisi yapabilen otomatik bir sistem geliştirilmiştir. Bulgular: Yapay zekanın yöntemlerinden olan derin öğrenme ile BT taramaları COVID-19 ve Normal olarak sınıflandırılarak COVID-19 bulunan akciğer kesitleri tespit edilmektedir. Sonuç: Kullanımı kolay kullanıcı dostu bir arayüz ile birleştirilen derin öğrenme tabanlı sınıflandırıcı ile COVID-19 hastalığının erken teşhisinin sağlanması, böylelikle artan vaka ve ölüm sayılarındaki artış hızının düşürülmesi hedeflenmektedir.