Tuncel, İbrahimAlbayrak, AbdülkadirAkın, Mehmet2022-07-052022-07-052022Tuncel, 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), 271-277.1309-86402146-4391https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2443077https://hdl.handle.net/11468/10118Sıtma, 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.Your 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.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessSıtma teşhisiBilgisayar destekli teşhisVision transformerDerin öğrenmeMalaria diagnosisComputer aided diagnosisVision transforerDeep learningArticle13227127710.24012/dumf.1120289