Improved Vision Transformer with Lion Optimizer for Lung Diseases Detection

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorPacal, Ishak
dc.date.accessioned2025-01-21T14:27:22Z
dc.date.available2025-01-21T14:27:22Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractLung infections, such as pneumonia, bronchitis, tuberculosis, and notably COVID-19 caused by the SARS-CoV-2 virus, have caused widespread devastation globally, resulting in a significant loss of life. Timely and precise diagnosis of these respiratory diseases is crucial in controlling their spread and reducing their deadly impact. However, diagnostic errors can occur due to factors like physician workload and the need for a second opinion. To address these challenges, artificial intelligence-based diagnostic systems, utilizing deep learning algorithms, particularly in the radiology field, have been proposed. In this research, we introduced a novel model based on Multi-Axis Image Transformers, which boasts a reduced parameter count, decreased GPU computational load, real-time diagnostic capabilities, and improved accuracy. Furthermore, we conducted a detailed performance comparison of optimization algorithms, including SGD, Adam, and Lion, with higher results indicating that the Lion optimizer notably enhances the diagnostic capabilities of the proposed MaxViT model, especially in detecting lung infections. Our proposed approach underwent rigorous experimentation using the COVID-QU-Ex dataset, recognized as the most current, comprehensive, and balanced dataset for lung infections and COVID-19. Our method achieved diagnostic accuracy of 97.14%, surpassing existing models while maintaining significantly fewer parameters.
dc.description.abstractPnömoni, bronşit, tüberküloz ve özellikle SARS-CoV-2 virüsü tarafından neden olan COVID-19 gibi akciğer enfeksiyonları, küresel olarak yaygın yıkıma neden oldu ve önemli bir can kaybına yol açtı. Bu solunum yolu hastalıklarının zamanında ve doğru teşhisi, yayılmanın kontrol altına alınması ve ölümcül etkisinin azaltılması açısından hayati öneme sahiptir. Ancak, hekim iş yükü ve ikinci bir görüşe duyulan ihtiyaç gibi faktörler nedeniyle teşhis hataları ortaya çıkabilir. Bu zorlukları ele almak için, özellikle radyoloji alanında derin öğrenme algoritmalarını kullanan yapay zeka tabanlı teşhis sistemleri önerilmiştir. Bu araştırmada, Çok-Eksenli Görüntü Dönüştürücüler temelli yeni bir model sunduk, bu model, azaltılmış parametre sayısı, azaltılmış GPU hesaplama yükü, gerçek zamanlı teşhis yetenekleri ve artan doğruluk gibi özelliklere sahiptir. Ayrıca, SGD, Adam ve Lion dahil olmak üzere optimizasyon algoritmalarının detaylı bir performans karşılaştırmasını yaptık ve etkili sonuçlar, Lion optimizatörünün MaxViT modelinin teşhis yeteneklerini özellikle akciğer enfeksiyonlarını tespitte önemli ölçüde artırdığını göstermektedir. Önerdiğimiz yaklaşım COVID-QU-Ex veri kümesi kullanılarak sıkı bir şekilde deneyime tabi tutuldu ve bu veri kümesi, akciğer enfeksiyonları ve COVID-19 için en güncel, kapsamlı ve dengeli veri kümesi olarak kabul edilmektedir. Yöntemimiz, mevcut modelleri aşarak %97,14'lük bir teşhis doğruluğuna ulaştı ve bunu yaparken belirgin şekilde daha az parametre kullandı.
dc.identifier.dergipark1469472
dc.identifier.doi10.29137/umagd.1469472
dc.identifier.issn1308-5514
dc.identifier.issue2-760
dc.identifier.startpage776
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3867128
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/pub/umagd/issue/83977/1469472
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.29137/umagd.1469472
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12587/20105
dc.identifier.volume1
dc.language.isoen
dc.publisherKırıkkale Üniversitesi
dc.relation.ispartofUluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_20241229
dc.subjectDetection of Lung infections
dc.subjectCOVID-19
dc.subjectMaxViT
dc.subjectVision transformer
dc.subjectDeep Learning
dc.subjectAkciğer enfeksiyonlarının tespiti
dc.subjectCOVID-19
dc.subjectMaxViT
dc.subjectGörü transformatörü
dc.subjectDerin Öğrenme
dc.subjectInformation Systems (Other)
dc.titleImproved Vision Transformer with Lion Optimizer for Lung Diseases Detection
dc.title.alternativeAkciğer Hastalıklarının Tespiti için Lion Optimizer ile Geliştirilmiş Görüş Transformatörü
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi
TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu