Review

Sağlık Alanında Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemleri

Number: 16 August 31, 2019
TR EN

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

  1. 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.
  2. http://www.iro.umontreal.ca/~pift6266/H10/notes/mlintro.html, ( Erişim tarihi: 13.03.2019).
  3. Hinton, G. E., Osindero, S., Teh Y., (2006). A fast learning algorithm for deep belief nets, Neural Computation, 18, 1527-1554.
  4. 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.
  5. 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.
  6. Hinton, G. E., Salakhutdinov, R. R. (2006). Reducing the dimensionality of data with neural networks, Science, 313(5786), 504-507.
  7. 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.
  8. 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

Publication Date

August 31, 2019

Submission Date

June 1, 2019

Acceptance Date

July 30, 2019

Published in Issue

Year 2019 Number: 16

APA
Kaya, U., Yılmaz, A., & Dikmen, Y. (2019). Sağlık Alanında Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemleri. Avrupa Bilim Ve Teknoloji Dergisi, 16, 792-808. https://doi.org/10.31590/ejosat.573248

Cited By

YAPAY ZEKA DESTEKLİ ROBOT HEMŞİRE

Beykent Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi

https://doi.org/10.20854/bujse.1493763