Öz dikkat mekanizması tabanlı görü dönüştürücü kullanılarak sıtma parazit tespiti

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-4965-5134en_US
dc.authorid0000-0001-5439-4824en_US
dc.authorid0000-0002-0738-871Xen_US
dc.contributor.authorTuncel, İbrahim
dc.contributor.authorAlbayrak, Abdülkadir
dc.contributor.authorAkın, Mehmet
dc.date.accessioned2022-07-05T13:05:45Z
dc.date.available2022-07-05T13:05:45Z
dc.date.issued2022en_US
dc.departmentDicle Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümüen_US
dc.description.abstractSıtma, tedavisiz olgularda ölümle sonuçlanabilen ve ciddi ateşli hastalığa yol açan bir enfeksiyon hastalığıdır. Bu yüzden bu hastalığın erken tanı ve tedavisi oldukça kritik öneme sahiptir. Gelişmiş teknolojilerle birlikte sıtma hastalığının teşhisine yönelik birçok klinik yöntem ve test kullanılmaktadır. Bu çalışmada Sıtma hastalığının teşhis edilmesi amacıyla son yıllarda doğal dil işleme alanında oldukça yüksek performans gösteren transformer yöntemlerden esinlenilerek önerilen Vision Transformer (ViT) yöntemi kullanılmaktadır. Elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde ViT yönteminin %97.22 gibi yüksek bir sınıflandırma performansı elde ettiği gözlemlenmiştir. Vit yöntemi ile elde edilen sonuçlar, literatürde uygulanan geleneksel ve derin öğrenme yöntemleri karşılaştırılmış ve bu sonuçlar karşılaştırmalı olarak tabloda sunulmuştur. Uygulanan ViT modelinin sıtma hastalığı tespitinde başarılı sonuç verdiği gözlemlenmiştir.en_US
dc.description.abstractYour Malaria is an infectious disease that can result in death in untreated cases and causes serious febrile illness. Therefore, early diagnosis and treatment of this disease is of critical importance. Along with advanced technologies, many clinical methods and tests are used for the diagnosis of malaria. In this study, the Vision Transformer (ViT) method, which has been inspired by the transformer methods that have shown very high performance in the field of natural language processing in recent years, is used to diagnose Malaria. When the obtained results were evaluated, it was observed that the ViT method achieved a high classification performance of 97.22%. The results obtained with the ViT method, traditional computer vision algorithms and deep learning methods applied in the literature were compared and the results were presented in a comparative table. It has been observed that the applied ViT model gives successful results in the detection of malaria.en_US
dc.identifier.citationTuncel, İ., Albayrak, A. ve Akın, M. (2022). Öz dikkat mekanizması tabanlı görü dönüştürücü kullanılarak sıtma parazit tespiti. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 13(2), 271-277.en_US
dc.identifier.doi10.24012/dumf.1120289en_US
dc.identifier.endpage277en_US
dc.identifier.issn1309-8640
dc.identifier.issn2146-4391
dc.identifier.issue2en_US
dc.identifier.startpage271en_US
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2443077
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11468/10118
dc.identifier.volume13en_US
dc.institutionauthorTuncel, İbrahim
dc.institutionauthorAlbayrak, Abdülkadir
dc.institutionauthorAkın, Mehmet
dc.language.isotren_US
dc.publisherDicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesien_US
dc.relation.ispartofDicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectSıtma teşhisien_US
dc.subjectBilgisayar destekli teşhisen_US
dc.subjectVision transformeren_US
dc.subjectDerin öğrenmeen_US
dc.subjectMalaria diagnosisen_US
dc.subjectComputer aided diagnosisen_US
dc.subjectVision transforeren_US
dc.subjectDeep learningen_US
dc.titleÖz dikkat mekanizması tabanlı görü dönüştürücü kullanılarak sıtma parazit tespitien_US
dc.title.alternativeMalaria parasite detection using self-attention mechanism based vision transformeren_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Öz Dikkat Mekanizması Tabanlı Görü Dönüştürücü Kullanılarak Sıtma Parazit Tespiti.pdf
Boyut:
569.1 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale Dosyası
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
[ X ]
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi