• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   DSpace@FSM Vakıf
  • Fakülteler / Faculties
  • Mühendislik Fakültesi / Faculty of Engineering
  • Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  • Öğe Göster
  •   DSpace@FSM Vakıf
  • Fakülteler / Faculties
  • Mühendislik Fakültesi / Faculty of Engineering
  • Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Classification of Covid-19 X-ray Images Using Tridiagonal Matrix Enhanced Multivariance Products Representation (TMEMPR)

Thumbnail

Göster/Aç

Konferans Öğesi (305.7Kb)

Erişim

info:eu-repo/semantics/embargoedAccess

Tarih

2021

Yazar

Eren, Furkan
Gündoğar,Zeynep

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

EREN, Furkan & Zeynep GÜNDOĞAR. "Classification of Covid-19 X-ray Images Using Tridiagonal Matrix Enhanced Multivariance Products Representation (TMEMPR)".6th International Conference on Computer Science and Engineering, UBMK 2021, (2021): 221-226.

Özet

Medical images are crucial data sources for diseases that can not be diagnosed easily. X-rays, one of the medical images, have high resolution. Processing high-resolution images leads to a few problems such as difficulties in data storage, computational load, and the time required to process highdimensional data. It is vital to be able to diagnose diseases fast and accurately. In this study, a data set consisting of lung Xrays of patients with and without COVID-19 symptoms was taken into consideration. Disease diagnosis from these images can be summarized in two steps as preprocessing and classification. The preprocessing step covers the feature extraction process and for this the recently developed decomposition-based method, Tridiagonal Matrix Enhanced Multivariance Products Representation (TMEMPR), is proposed as a feature extraction method. The classification of images is the second step where the methods of Random Forests and Support Vector Machines are applied. Also, the X-ray images have been reduced by 99,9% with TMEMPR and with several state-of-the-art feature extraction methods such as Discrete Wavelet Transform (DWT), Discrete Cosine Transform (DCT). The results are examined with regard to different feature extraction methods and it is observed that a higher accuracy rate is achieved when the TMEMPR method is used.

Kaynak

6th International Conference on Computer Science and Engineering, UBMK 2021

Bağlantı

https://hdl.handle.net/11352/4074

Koleksiyonlar

  • Bilgisayar Mühendisliği Bölümü [198]
  • Scopus İndeksli Yayınlar / Scopus Indexed Publications [630]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Politika | Rehber | İletişim |

DSpace@FSM

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Politika || Rehber || Kütüphane || FSM Vakıf Üniversitesi || OAI-PMH ||

FSM Vakıf Üniversitesi, İstanbul, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
FSM Vakıf Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@FSM:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.