• Buradasın

    Evrişimli sinir ağı tıpta nasıl kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Evrişimli sinir ağları (CNN) tıpta çeşitli alanlarda kullanılmaktadır:
    1. Tıbbi Görüntü Sınıflandırması: CNN'ler, tıbbi görüntülerin sınıflandırılmasında önemli bir rol oynar 24. X-ışınları, CT ve MRI gibi taramaları analiz ederek radyologlara tümörler, kırıklar veya diyabetik retinopati gibi ince anomalileri tespit etmede yardımcı olur 4.
    2. Retina Kan Damarı Segmentasyonu: CNN'ler, retina kan damarlarını fundus görüntülerinden otomatik olarak segmentlere ayırmak için kullanılır 1. Bu, retina hastalıklarının bilgisayar destekli teşhisinde temel bir adımdır 1.
    3. Hastalık Teşhisi: CNN'ler, hastalıkların teşhisini koymak için veri kümelerindeki kalıpları tanımaya yardımcı olur 5. Örneğin, meningioma, glioma ve hipofiz şeklindeki beyin tümörlerini sınıflandırmak için kullanılabilirler 3.
    4. Konuşma ve Yüz Tanıma: CNN'ler, konuşma tanıma ve yüz tanıma gibi biyometrik tanımlamada da tıp alanında uygulanabilir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. acikerisim.selcuk.edu.tr
        1
      2. aws.amazon.com
        2
      3. dergipark.org.tr
        3
      4. ultralytics.com
        4
      5. math.cankaya.edu.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Evrisimsel sinir aginda neden evrısım katmanı kullanılır?

    Evrişim katmanı, evrişimsel sinir ağlarında (CNN) kullanılır çünkü bu katman, giriş görüntüsünden özellikleri çıkarmak için gereklidir. Evrişim katmanı, giriş verileri üzerinde kayan filtreler (çekirdekler) aracılığıyla görüntüdeki kenarlar, dokular ve desenler gibi uzamsal hiyerarşileri ve kalıpları tespit eder.
    5 kaynak

    Derin öğrenmenin tıpta kullanımı nedir?

    Derin öğrenmenin tıpta kullanımı, hastalıkların teşhisi, tedavisi ve veri analizi gibi alanlarda önemli avantajlar sağlamaktadır. İşte bazı örnekler: 1. Tıbbi Görüntüleme: Derin öğrenme, MRI veya CT taramaları gibi tıbbi görüntüleri analiz ederek kanser ve diğer hastalıkların erken aşamalarda tespit edilmesini sağlar. 2. Kişiselleştirilmiş Tıp: Hastaların genetik yatkınlıklarını ve kişisel sağlık verilerini değerlendirerek daha hedeflenmiş tedavi planları oluşturur. 3. Risk Yönetimi: Hastane yönetimi ve sağlık sigortası sistemleri, hastaların sağlık durumlarını izleyerek riskli durumları tespit eder ve önleyici tedbirler alır. 4. İlaç Keşfi: Derin öğrenme, biyoinformatik veriler üzerinde analizler yaparak yeni ilaçların keşfedilmesine ve mevcut ilaçların etkilerinin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olur. Bu teknolojiler, sağlık hizmetlerinin kalitesini artırırken, tedavi süreçlerini daha hızlı ve etkili hale getirmektedir.
    5 kaynak

    Derin Öğrenme ile hangi işlemler yapılabilir?

    Derin öğrenme ile birçok farklı işlem yapılabilir, bunlar arasında: 1. Sanal asistanlar: Siri, Alexa gibi dijital asistanlar, sözlü komutları anlayıp yorumlayarak bilgi sağlarlar. 2. Yüz tanıma: Sosyal medyada fotoğraflardaki kişileri etiketlemek için yüz tanıma teknolojisi kullanılır. 3. Kişiselleştirilmiş öneriler: Video akış platformları ve e-ticaret siteleri, kullanıcıların geçmiş tercihlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler sunar. 4. Siber güvenlik: Sahte girişleri tespit ederek siber güvenliği sağlar. 5. Tıbbi analizler: Tıbbi görüntü analizinde hastalıkları teşhis eder ve sağlık tahminlerinde bulunur. 6. Otonom araçlar: Sürücüsüz araçlar, çevrelerini tanıyarak ve engelleri algılayarak kendi kendine hareket eder. 7. Doğal dil işleme: Metinleri bir dilden diğerine çevirmek, duygu analizi yapmak ve konuşma tanıma gibi görevler için kullanılır.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağı nasıl çalışır?

    Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin yapısını ve işlevini taklit ederek çalışır. İşte YSA'nın çalışma adımları: 1. Veri Hazırlama: Kullanılacak veriler önceden belirlenmiş özelliklerle işaretlenir ve ön işleme tabi tutulur. 2. Model Tasarımı: Girdileri ve çıktıları olan matematiksel bir model oluşturulur. 3. Eğitim: Ağ, verileri öğrenmek için eğitilir. 4. Sonuçların Çıkarılması: Veriler işlendikten sonra, sınıflandırma, tahmin, tespit veya başka bir işlem olan sonuçlar üretilir. YSA, sürekli öğrenme yeteneğine sahiptir ve yeni verilerle beslenerek kendini geliştirebilir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesinde hangi yapay sinir ağı kullanılır?

    Makine öğrenmesinde çeşitli yapay sinir ağı (YSA) türleri kullanılır, bunlar arasında en yaygın olanları şunlardır: 1. Feedforward Sinir Ağı: En basit YSA türüdür ve bilgiler giriş katmanından çıkış katmanına tek yönde taşınır. 2. Yinelenen Sinir Ağı (RNN): Öğrenme yetenekleri güçlüdür ve zaman serisi tahmini, el yazısı tanıma gibi karmaşık görevler için kullanılır. 3. Evrişimli Sinir Ağı (CNN): Görüntü tanıma ve öneren sistemler gibi alanlarda etkilidir. 4. Üretken Çekişmeli Ağ (GAN): Gerçekçi içerikler oluşturmak için eğitilen üretken modellerdir. 5. Transformatörler: Metin veya zaman serisi verileri gibi dizileri içeren sorunları çözmek için kullanılır. Ayrıca, Keras, TensorFlow ve PyTorch gibi popüler kütüphaneler, YSA modellerini geliştirmek için yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağlarının temel amacı nedir?

    Yapay sinir ağlarının (YSA) temel amacı, insan beyninin karmaşık işlevlerini taklit ederek verilerden öğrenme, kalıpları tanıma ve karar verme gibi görevleri yerine getirmektir. Bu ağlar, büyük miktarda veriyi analiz ederek desen tanıma, tahmin yapma, sınıflandırma ve otomasyon gibi alanlarda kullanılır.
    5 kaynak

    Evrişim nedir?

    Evrişim (convolution), iki matris (girdi ve filtre matrisleri) arasında gerçekleşen matematiksel bir işlemdir ve çıktısı da bir matristir. Bu işlem, görüntü özelliklerini öğrenmek ve pikseller arasındaki ilişkiyi korumak için kullanılır. Evrişim işleminin bazı temel kavramları: - Kernel (çekirdek): Görüntü işlemede, evrişim işlemi yoluyla farklı efektler üretmek için kullanılan küçük bir matristir. - Padding (piksel ekleme): Evrişim işleminden sonra girdi ve çıktı matrisleri arasındaki boyut farkını gidermek için görüntüye ekstra piksel ekleme işlemidir. - Stride (kaydırma adımı): Filtrenin görüntü üzerinde kaç adım ile kaydırılacağını belirler ve doğrudan çıkış boyutunu etkiler.
    5 kaynak