dc.contributor.author | Uysal, Mehmet Atilla | |
dc.contributor.author | Altın, Sedat | |
dc.contributor.author | Tutar, Mehmet | |
dc.contributor.author | Niksaroğlu, Yelda | |
dc.contributor.author | Gezer, Murat | |
dc.date.accessioned | 2021-12-10T09:52:35Z | |
dc.date.available | 2021-12-10T09:52:35Z | |
dc.identifier.citation | Uysal M. A. , Altın S., Tutar M., Niksaroğlu Y., Gezer M., "Covid-19 Hastalarının Toraks BT Metin Raporlarından Metin Madenciliği Araçlarını Kullanarak Radyolojik Paternlerin Sınıflandırılması: Bir Pilot Çalışma", II. Tıpta Bilişim Kongresi, İstanbul, Türkiye, 30 Eylül - 01 Ekim 2021, ss.27 | |
dc.identifier.other | vv_1032021 | |
dc.identifier.other | av_198d5761-715a-4526-baae-5d594a828730 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12627/168687 | |
dc.identifier.uri | https://tipbilisimi.org.tr/ii-tipta-bilisim-kongresi/bildiri-ozetleri-kitapcigi/ | |
dc.description.abstract | Toraks, bilgisayarlı tomografi (BT), COVID-19 pnömonisinin taranması ve teşhisi için en çokkullanılan radyolojik incelemedir. COVID-19 salgınları sırasında, birçok toraks BT raporu toplanmıştırve Hastanelerin Görüntü Arşivleme ve İletişim Sistemlerinde (PACS) saklanmıştır. Radyologlar bugörüntülerden hasta raporları oluşturmakta ve hastalık konusunda bilgileri aktarmaktadır. Bilgi tanımıgereği, gereği yorumlanmış veri anlamındadır ve günümüzde çok değerlidir. Bu çalışmada ilk aşamadahasta raporlarından COVID-19'un Toraks BT paternlerini metin madenciliği metodolojisini kullanaraksınıflandırmayı ve Covid-19 pnömonisinin en yaygın görülen paternlerini belgelenmesi amaçlanmıştır.Yedikule acil servisinde tüm hastaların kayıtları yapılmaktadır. Bu hastalardan 11 Mart - 11 Haziran2020 tarihleri arasında başvuranlar içeresinde Göğüs BT görüntülemesi yapılanların toraks BT raporlarıPACS sisteminden çıkarılmıştır. Toplam 1180 toraks BT raporları MS excel formatında elde edilmiş vebunların 100 tanesi makine öğrenmesi için uzman radyolog tarafından çok sınıflı olaraketiketlendirilmiştir. Metin madenciliği için gerekli ön işlemlerden geçirilip her bir sınıf için dengeli halegetirildikten sonra makine öğrenmesi modelleri ile eğitilip karşılaştırma yapılmıştır. Pilot çalışmaneticesinde kullanılan veri kümesinden çıkarılmış olan Patternler değişik makine öğrenmesialgoritmaları sınıflandırılmıştır Başarım,F1 ve kappa skorları sırasıyla en düşük 0.9286, 0.9282 ve0.8571 , en yüksek 0.9630, 0.9630 ve 0.9626 olmuştur. Bu değerler ile Toraks BT raporlarındanCOVID-19 paternlerinin sınıflandırılması, radyolojik seyrin anlaşılmasına yardımcı olabileceğigörülmektedir. Böylelikle Covid-19 pnömonisinden sonraki progresyonu veya sekeli tahmin edebilir veilk aşamada hastaların prognozunu tahmin etmeye yardımcı olabilmektedir | |
dc.language.iso | tur | |
dc.subject | Library and Information Sciences | |
dc.subject | Artificial Intelligence | |
dc.subject | General Computer Science | |
dc.subject | Computer Science (miscellaneous) | |
dc.subject | Computer Vision and Pattern Recognition | |
dc.subject | Computer Science Applications | |
dc.subject | Social Sciences & Humanities | |
dc.subject | Physical Sciences | |
dc.subject | Mühendislik, Bilişim ve Teknoloji (ENG) | |
dc.subject | Sosyal Bilimler (SOC) | |
dc.subject | Bilgisayar Bilimi | |
dc.subject | Sosyal Bilimler Genel | |
dc.subject | BİLGİSAYAR BİLİMİ, YAPAY ZEKA | |
dc.subject | BİLGİ BİLİMİ VE KÜTÜPHANE BİLİMİ | |
dc.subject | Sosyal ve Beşeri Bilimler | |
dc.subject | Enformatik | |
dc.subject | Diğer | |
dc.subject | Bilgisayar Bilimleri | |
dc.subject | Yapay Zeka, Bilgisayarda Öğrenme ve Örüntü Tanıma | |
dc.subject | Doğal Dil İşlemesi | |
dc.subject | Metin/Doküman İşleme | |
dc.subject | Mühendislik ve Teknoloji | |
dc.subject | Information Systems and Management | |
dc.title | Covid-19 Hastalarının Toraks BT Metin Raporlarından Metin Madenciliği Araçlarını Kullanarak Radyolojik Paternlerin Sınıflandırılması: Bir Pilot Çalışma | |
dc.type | Bildiri | |
dc.contributor.department | Sağlık Bilimleri Üniversitesi , İstanbul Yedikule Göğüs Hastalıkları Ve Göğüs Cerrahisi Sağlık Uygulama Ve Araştırma Merkezi , Cerrahi Tıp Bilimleri Bölümü | |
dc.contributor.firstauthorID | 2739995 | |