• 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

    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 ağlarının temel ilkeleri nelerdir?

    Yapay sinir ağlarının temel ilkeleri şunlardır: 1. Nöronlar (Neurons): Girişleri alan temel birimlerdir ve her nöron bir eşik değeri ve aktivasyon fonksiyonu tarafından yönetilir. 2. Bağlantılar (Connections): Nöronlar arasındaki bilgi taşıyan bağlantılardır ve ağırlıklar ve önyargılar ile düzenlenir. 3. İletim Fonksiyonları (Propagation Functions): Verinin nöron katmanları arasında işlenmesini ve iletilmesini sağlar. 4. Öğrenme Kuralı (Learning Rule): Ağın doğruluğunu artırmak için ağırlıklar ve önyargıları zaman içinde ayarlayan yöntemdir. Çalışma süreci üç ana aşamadan oluşur: 1. İleri Yayılım (Forward Propagation): Girdi verileri ağa beslenir ve katmanlar boyunca ilerler. 2. Kayıp Hesaplama (Loss Calculation): Çıktı katmanındaki sonuçlar, gerçek değerlerle karşılaştırılır ve hata hesaplanır. 3. Geri Yayılım (Backpropagation): Hata, geri yayılım algoritması ile ağ boyunca geriye doğru yayılır ve ağırlıklar güncellenir. Yapay sinir ağları, büyük miktarda veriden öğrenme ve karmaşık problemleri çözme yetenekleriyle kritik bir rol oynar.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağları ile tahmin nasıl yapılır?

    Yapay sinir ağları ile tahmin yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Tahmin edilecek konuyla ilgili büyük miktarda veri toplanır ve bu veriler temizlenir. 2. Model Eğitimi: Toplanan veriler, makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak bir model oluşturulur. 3. Tahmin: Oluşturulan model ile yeni veriler için tahminler yapılır. Tahmin yöntemleri arasında finans sektöründe hisse senedi fiyatlarının tahmini, hava durumu tahmini, sağlık sektöründe hastalıkların erken teşhisi ve e-ticarette müşteri davranışlarının öngörülmesi yer alır. Sınırlamalar arasında ise modelin doğruluğunun verinin kalitesine bağlı olması, çok büyük veri kümeleri ile çalışmanın yüksek işlem gücü gerektirmesi ve "kara kutu" problemleri bulunur.
    5 kaynak

    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

    Sinir ağı nedir?

    Sinir ağı, bilgisayarlara verileri insan beyninden esinlenerek işleme yeteneği kazandıran bir yapay zeka yöntemidir. Bu ağlar, birbirine bağlı düğümlerden veya "sinirlerden" oluşan katmanlardan oluşur ve makine öğrenimi süreçleriyle çalışırlar. Bazı sinir ağı kullanım alanları: - Görüntü işleme: Nesneleri tanıma ve sınıflandırma. - Konuşma tanıma: İnsan konuşmasını analiz etme. - Doğal dil işleme: Metin verilerinde öngörüleri çıkarma. - Finansal tahminler: Piyasa trendlerini analiz etme. - Tıbbi tanılama: Tıbbi görüntüleri yorumlama.
    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

    Evrişimli sinir ağları hangi alanlarda kullanılır?

    Evrişimli sinir ağları (CNN) aşağıdaki alanlarda yaygın olarak kullanılır: 1. Görüntü Tanıma ve Sınıflandırma: Nesne tanıma, yüz tanıma ve görüntü segmentasyonu gibi görsel işleme problemlerinde oldukça başarılı sonuçlar verir. 2. Sürücüsüz Arabalar: Otonom araçlarda, çevre tespiti ve nesne algılama için kullanılır. 3. Sağlık Sektörü: Tıbbi görüntü analizinde, radyologlara tümör ve kırık gibi anomalileri tespit etmede yardımcı olur. 4. Güvenlik: Güvenlik kameralarında, güvenli olmayan veya uygunsuz içerikleri otomatik olarak çıkarmak için kullanılır. 5. Sosyal Medya: Sosyal medya filtreleme ve davranışsal veri analizi yoluyla hedeflenen pazarlama için kullanılır. 6. Finans: Dolandırıcılık tespiti ve kredi riski değerlendirmesi gibi finansal analizlerde kullanılır.
    5 kaynak