Segmentation of Lung CT Images for COVID-19 Detection

Abstract

Today, as in every field, the number of accessible medical devices for diagnosis and treatment is increasing with the rapid advancement of technology in the medical field. Especially the developments in medical images and its parallel development with artificial intelligence enable the emergence of decision support systems that help physicians. One of the most important reasons for this is that artificial intelligence minimizes human-induced errors in health services, as in most areas. Diagnosis by interpreting medical images by physicians is costly in terms of time. Diagnosing, classifying and automating medical images by using artificial intelligence techniques will ease the workload by providing decision support to physicians. In our study, a model was developed for the detection of covid-19 (2019-nCoV) by segmenting the lung tissue from CT Thorax (CT Chest) images, and the success of this procedure is discussed.

Günümüzde her alanda olduğu gibi medikal alanda da teknolojinin hızla ilerlemesiyle birlikte teşhis ve tedavi için ulaşılabilir medikal cihazların sayısı artmaktadır. Hastalar açısından, doğru zamanda, doğru medikal yaklaşımlarla alınan sağlık hizmeti oluşabilecek hayati riskleri önlemektedir. Özellikle tıbbi görüntülerdeki gelişmeler ve yapay zekâ ile paralel gelişimi hekimlere yardımcı, karar destek sağlayıcı sistemlerin ortaya çıkmasını sağlamaktadır. Bunun en önemli nedenlerinden biri yapay zekânın çoğu alanda olduğu gibi sağlık hizmetlerinde de insan kaynaklı hataları minimize etmesidir. Medikal görüntülerin hekimler tarafından yorumlanarak teşhis konulması zaman açısından maliyetli işlemlerdir. Medikal görüntülerin yapay zekâ tekniklerinden faydalanılarak teşhisin koyulması, sınıflandırılması ve otomatik hale getirilmesi hekimlere karar destek sağlayarak iş yükünü hafifletecektir. Çalışmamızda, Covid-19 (2019-nCoV) tespiti için BT Toraks (BT Göğüs) görüntülerinden akciğer dokusunun segmente edilerek bu işlemdeki başarısı ele alınan model geliştirilmiştir.