• Buradasın

    Evrişimli sinir ağı tıpta nasıl kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Evrişimli sinir ağları (CNN), tıpta çeşitli alanlarda kullanılmaktadır:
    • Alzheimer hastalığı tespiti: MR görüntülerinde hacimsel değişimleri analiz ederek sınıflandırma yapmak için kullanılır 4. 3D CNN modelleri, tüm beyin hacmini değerlendirme imkanı sunarak 2D modellere göre daha başarılı sonuçlar verir 4.
    • Beyin tümörü sınıflandırması: Beyin MRI görüntülerinden tümörlerin erken teşhisini ve sınıflandırılmasını yapmak için kullanılır 5. ResNet50, VGG16 ve InceptionV3 gibi mimariler bu amaçla tercih edilmektedir 5.
    CNN'ler ayrıca, tıbbi görüntü analizi ve doğal dil işleme gibi alanlarda da kullanılmaktadır 3.
    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 öğrenmenin tıpta kullanımı nedir?

    Derin öğrenmenin tıpta bazı kullanım alanları: Hızlı teşhis: Tıbbi görüntülerin (CT taraması, MRI, X-ışınları) analizinde derin öğrenme, tanıların doğruluğunu artırır ve süreci otomatikleştirir. Kişiselleştirilmiş tedavi: Genomik analizler sayesinde, bir hastanın genetik yapısına uygun tedavi yöntemleri geliştirilebilir. Bilgisayar destekli teşhis (CAD): Tümörlerin iyi veya kötü huylu olarak ayırt edilmesi gibi tıbbi görüntü yorumlama süreçlerinde kullanılır. İlaç keşfi: Hasta verileri analiz edilerek yan etkiler ve dozajlar belirlenebilir, yeni ilaçlar geliştirilebilir. Önleyici tıp: Komplikasyonları önceden tespit ederek, operasyon öncesi veya sonrası alınacak tedbirlerle riskleri azaltır. Derin öğrenme, tıpta yaşamı değiştiren ve hayat kurtaran gelişmelere olanak tanır.
    5 kaynak

    Evrişim nedir?

    Evrişim (konvolüsyon), matematikte ve özellikle fonksiyonel analizde, bir fonksiyonun şeklinin başka bir fonksiyon tarafından nasıl değiştirildiğini gösteren bir integral işlemidir. Evrişim işlemi, sinyal işleme, mühendislik, olasılık, istatistik ve fizik gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Ayrıca, "evrişim" terimi, "evrişimsel sinir ağları" (CNN - Convolutional Neural Networks) adı verilen, görüntü işleme, sınıflandırma ve segmentasyon görevlerinde kullanılan bir tür sinir ağını da ifade eder.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağlarının temel amacı nedir?

    Yapay sinir ağlarının (YSA) temel amacı, insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek, karmaşık problemleri çözmek ve büyük veri setleriyle çalışmak için algoritmalar geliştirmektir. YSA'nın diğer amaçları arasında: Öğrenme: Yeni bilgiler türetebilme ve keşfedebilme. Görüntü, ses ve hastalık teşhisi gibi alanlarda tanıma ve sınıflandırma. Doğal dil işleme ve öneri sistemleri ile kullanıcı deneyimini iyileştirme. yer alır.
    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

    Evrisimsel sinir aginda neden evrısım katmanı kullanılır?

    Evrişimsel sinir ağlarında (CNN) evrişim katmanı, görüntüden özellik çıkarmak için kullanılır. Evrişim katmanının bazı işlevleri: Özellik haritaları oluşturma. Parametre paylaşımı. Çeviri değişmezliği. Evrişim katmanı, konvolüsyon işlemi uygulayarak, giriş görüntüsüne bir dizi öğrenilebilir filtre uygular.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesinde hangi yapay sinir ağı kullanılır?

    Makine öğrenmesinde kullanılan bazı yapay sinir ağları: Perceptron (Algılayıcı). Çok katmanlı algılayıcılar. Derin sinir ağları. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme için en çok kullanılan programlama dillerinden biri Python'dur.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağı nasıl çalışır?

    Yapay sinir ağları (YSA), insan beynindeki sinir hücrelerinin çalışma şeklini taklit etmeye çalışan matematiksel modellerdir. YSA'nın çalışma şekli şu adımlardan oluşur: 1. Girdi (input) alma. 2. İşleme. 3. Çıktı (output) üretme. Bu süreçte YSA'nın kullandığı katmanlar şunlardır: Giriş katmanı. Gizli katmanlar. Çıkış katmanı. YSA, deneme-yanılma ve geri bildirim yoluyla öğrenir.
    5 kaynak