Sağlık Alanında Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemleri
Öz
Uzun süreli tedavi gerektiren kanser ve benzeri hastalıklar, her geçen gün sağlık harcamalarının artmasına neden olmakta ve bu harcamalar nedeniyle hastalığın tedavisinde erken tanı her geçen gün önem kazanmaktadır. Yapılan çalışmalara göre makine öğrenmesi, hastalıkların erken tanısında en çok kullanılan yöntemlerdendir. Son zamanlarda makine öğrenmesinin alt dalı olan derin öğrenme yöntemleri sağlık alanında kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada ilk olarak, derin öğrenmenin tanımı yapılmıştır. Derin öğrenme uygulamalarının genel kullanımlarından bahsedilmiştir. Hastalıkların erken tanısında kullanılan derin öğrenme yöntemleri incelenmiştir. Daha sonra sağlık alanında kullanılan derin öğrenme yöntemleri tanıtılarak, bu yöntemlerin sağlık alanındaki uygulamalarına değinilmiştir. Sonuç bölümünde ise bu yöntemlerin başarıları tartışılmıştır.
Anahtar Kelimeler
References
- Buduma, N. (2015). Fundamentals of deep learning, Copyright © 2015 Nikhil Buduma. All rights reserved. Printed in the United States of America. Published by O’Reilly Media, Inc., 1005 Gravenstein Highway North, Sebastopol, CA 95472. November 2015, First edition.
- http://www.iro.umontreal.ca/~pift6266/H10/notes/mlintro.html, ( Erişim tarihi: 13.03.2019).
- Hinton, G. E., Osindero, S., Teh Y., (2006). A fast learning algorithm for deep belief nets, Neural Computation, 18, 1527-1554.
- Bengio, Y., Lamblin, P., Popovici, D., Larochelle, H. (2007). Greedy layer-wise training of deep networks, in J. Platt et al. (Eds), Advances in Neural Information Processing Systems 19 (NIPS 2006), MIT Press, 153-160.
- Ranzato, M., Poultney, C., Chopra, S., LeCun, Y. (2007). Efficient learning of sparse representations with an energy-based model, Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2006), MIT Press, 1137-1144.
- Hinton, G. E., Salakhutdinov, R. R. (2006). Reducing the dimensionality of data with neural networks, Science, 313(5786), 504-507.
- Salakhutdinov, R. R., Hinton, G. E. (2007). Learning a nonlinear embedding by preserving class neighbourhood structure, Journal of Machine Learning Research - Proceedings Track, 2, 412-419.
- Le Roux, N., Bengio, Y. (2008). Representational power of restricted boltzmann machines and deep belief networks, Neural Comput., 20(6), 1631-1649. [9] Sutskever, I., Hinton, G. E. (2008). Deep, narrow sigmoid belief networks are universal approximators, Neural Comput., 20(11), 2629-2636.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Engineering
Journal Section
Review
Authors
Umut Kaya
*
0000-0002-1410-3444
Türkiye
Atınç Yılmaz
0000-0003-0038-7519
Türkiye
Yalım Dikmen
This is me
0000-0002-3122-5099
Türkiye
Publication Date
August 31, 2019
Submission Date
June 1, 2019
Acceptance Date
July 30, 2019
Published in Issue
Year 2019 Number: 16
Cited By
ARIMA YAPAY ZEKA YÖNTEMİ KULLANILARAK ISPARTA İLİNDEKİ ÖRNEK BİR KAVŞAK İÇİN ARAÇ SAYISI VE ARAÇ GEÇİŞ SÜRELERİNİN TESPİTİ
Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi
https://doi.org/10.21923/jesd.826041Derin Öğrenme Tabanlı Mermer Yüzeylerinin Otomatik Sınıflandırılması
European Journal of Science and Technology
https://doi.org/10.31590/ejosat.950950Review of machine learning and deep learning models in agriculture
International Advanced Researches and Engineering Journal
https://doi.org/10.35860/iarej.848458Development and Comparison of Skin Cancer Diagnosis Models
European Journal of Science and Technology
https://doi.org/10.31590/ejosat.1013910Deep learning based classification of time series of Chen and Rössler chaotic systems over their graphic images
Physica D: Nonlinear Phenomena
https://doi.org/10.1016/j.physd.2022.133306ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLICATIONS IN DENTOMAXILLOFACIAL RADIOLOGY: PART 1
Selcuk Dental Journal
https://doi.org/10.15311/selcukdentj.853884Risk Prediction Model for Dementia by Deep Learning Using Clinical Data
The Journal of Cognitive Systems
https://doi.org/10.52876/jcs.1188283A Deep Transfer Learning-Based Comparative Study for Detection of Malaria Disease
Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences
https://doi.org/10.35377/saucis...1197119Deep Learning-Based Cancer Detection-Recent Developments, Trend and Challenges
Computer Modeling in Engineering & Sciences
https://doi.org/10.32604/cmes.2022.018418Deep learning based classification of time series of chaotic systems over graphic images
Multimedia Tools and Applications
https://doi.org/10.1007/s11042-023-15944-3NET PROFIT MARGIN FORECASTING WITH MACHINE LEARNING METHODS IN HOSPITAL FINANCE MANAGEMENT
Journal of Health Systems and Policies
https://doi.org/10.52675/jhesp.1335249Artificial intelligence in the healthcare sector: comparison of deep learning networks using chest X-ray images
Frontiers in Public Health
https://doi.org/10.3389/fpubh.2024.1386110Evaluating the deep learning software tools for large-scale enterprises using a novel TODIFFA-MCDM framework
Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences
https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2024.102079YAPAY ZEKA DESTEKLİ ROBOT HEMŞİRE
Beykent Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.20854/bujse.1493763Postpartum komplikasyon yönetiminde yapay zekâ teknolojisi ve ebelik bakımına katkısı
Anatolian Journal of Health Research
https://doi.org/10.61534/anatoljhr.1402380An Automated Diagnosis of Parkinson’s Disease from MRI Scans Based on Enhanced Residual Dense Network with Attention Mechanism
Journal of Imaging Informatics in Medicine
https://doi.org/10.1007/s10278-024-01316-2Endometriyum Kanserinin Bakım ve Yönetiminde Yapay Zeka
Artuklu Health
https://doi.org/10.58252/artukluhealth.1497539EEG Sinyallerini Kullanarak 2D Konvolüsyonel Sinir Ağları ile Epilepsi Hastalığının Çok Sınıflı Tespiti
Politeknik Dergisi
https://doi.org/10.2339/politeknik.1589819İşitme Kaybı Tahmininde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Uygulanması ve Karşılaştırılması
Teknik Bilimler Dergisi
https://doi.org/10.35354/tbed.1580891Vision Transformer ve Swin Modelleri Kullanılarak Gelişmiş Mamografi Tabanlı Meme Kanseri Sınıflandırması DDSM Veri Seti Üzerine Bir Çalışma
Bilişim Teknolojileri Dergisi
https://doi.org/10.17671/gazibtd.1689000Sex prediction based on computed tomography images of the mandible using deep learning models
Australian Journal of Forensic Sciences
https://doi.org/10.1080/00450618.2026.2617334