Derleme

Tıbbi Cihaz Sektöründe Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemlerine Genel Bakış

Cilt: 4 Sayı: 2 1 Nisan 2021
PDF İndir
EN TR

Tıbbi Cihaz Sektöründe Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemlerine Genel Bakış

Öz

Hayatımızın hemen hemen her yerinde, dünya çapında ilgi odağı haline gelen derin öğrenme temelli bir yapay zeka ürününe veya uygulamasına sıkça rastlamaktayız. Bu durum derin öğrenme yöntemlerinde ve kullanıldığı alanlarda hızlı bir gelişme yaşandığının kanıtıdır. Bu alanlara yüz tanıma, ses tanıma, sürücüsüz araç kullanımı, savunma sanayi, güvenlik sanayi ve daha birçok alan örnek olarak gösterilebilir. Bu çalışmada, derin öğrenme yöntemlerinin tıbbi cihaz sektöründeki kullanıldığı alanlara göre sınıflara ayırdığımız ve ayrıca yapılan yayınların yıllara göre dağılımı incelediğimiz bir derleme çalışması yapılmıştır. Tıbbi cihaz sektöründe derin öğrenmenin kullanıldığı alanlar, sağlık hizmetleri, büyük veri ve giyilebilir teknolojiler, biyomedikal sinyal, görüntü işleme, teşhis ve medikal nesnelerin interneti olmak üzerine altı adet sınıfa ayrılmıştır. Sonuç olarak, derin öğrenme yöntemlerinin tıbbi cihaz sektöründe kullanımın hız kazanması son yıllarda olmuştur. En çok teşhis ve görüntü işleme alanlarında çalışmalar yapıldığı görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Alhussein M, Muhammad G, Hossain MS. 2019. EEG Pathology detection based on deep learning. IEEE Access, 7, 27781–27788. https://doi.org/10.1109/access.2019.2901672.
  2. Ali F, El-Sappagh S, Islam SMR, Ali A, Attique M, Imran M, Kwak KS. 2021. An intelligent healthcare monitoring framework using wearable sensors and social networking data. Future Generat Comput Systems, 114, 23–43. https://doi.org/10.1016/j.future.2020.07.047.
  3. Ali F, El-Sappagh S, Islam SMR, Kwak D, Ali A, Imran M, Kwak KS. 2020. A smart healthcare monitoring system for heart disease prediction based on ensemble deep learning and feature fusion. Inform Fusion, 63: 208–222. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2020.06.008.
  4. Al-Turjman F, Zahmatkesh H, Mostarda L. 2019. Quantifying uncertainty in ınternet of medical things and big-data services using ıntelligence and deep learning. IEEE Access, 7: 115749–115759.
  5. Amato F, Marrone S, Moscato V, Piantadosi G, Picariello A, Sansone C. 2019. HOLMeS: eHealth in the big data and deep learning era. Inform, 10(2): 34. https://doi.org/10.3390/info10020034.
  6. Balu A, Nallagonda S, Xu F, Krishnamurthy A, Hsu M, Sarkar S. 2019. A deep learning framework for design and analysis of surgical bioprosthetic heart valves. Sci Reports, 9: 18560, https://doi.org/10.1038/s41598-019-54707-9.
  7. Casal R, Di Persia LE, Schlotthauer G. 2021. Classifying sleep–wake stages through recurrent neural networks using pulse oximetry signals. Biomed Signal Proces Control, 63, 102195. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2020.102195.
  8. Craik A, He Y, Contreras-Vidal JL. 2019. Deep learning for electroencephalogram (EEG classification tasks: a review. J Neural Engin, 16(3): 031001. https://doi.org/10.1088/1741-2552/ab0ab5.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Derleme

Yayımlanma Tarihi

1 Nisan 2021

Gönderilme Tarihi

12 Ocak 2021

Kabul Tarihi

2 Mart 2021

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2021 Cilt: 4 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Gündüz, O., Tepe, C., Şenyer, N., & Odabas, M. S. (2021). Tıbbi Cihaz Sektöründe Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemlerine Genel Bakış. Black Sea Journal of Engineering and Science, 4(2), 68-74. https://doi.org/10.34248/bsengineering.858918
AMA
1.Gündüz O, Tepe C, Şenyer N, Odabas MS. Tıbbi Cihaz Sektöründe Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemlerine Genel Bakış. BSJ Eng. Sci. 2021;4(2):68-74. doi:10.34248/bsengineering.858918
Chicago
Gündüz, Orhan, Cengiz Tepe, Nurettin Şenyer, ve Mehmet Serhat Odabas. 2021. “Tıbbi Cihaz Sektöründe Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemlerine Genel Bakış”. Black Sea Journal of Engineering and Science 4 (2): 68-74. https://doi.org/10.34248/bsengineering.858918.
EndNote
Gündüz O, Tepe C, Şenyer N, Odabas MS (01 Nisan 2021) Tıbbi Cihaz Sektöründe Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemlerine Genel Bakış. Black Sea Journal of Engineering and Science 4 2 68–74.
IEEE
[1]O. Gündüz, C. Tepe, N. Şenyer, ve M. S. Odabas, “Tıbbi Cihaz Sektöründe Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemlerine Genel Bakış”, BSJ Eng. Sci., c. 4, sy 2, ss. 68–74, Nis. 2021, doi: 10.34248/bsengineering.858918.
ISNAD
Gündüz, Orhan - Tepe, Cengiz - Şenyer, Nurettin - Odabas, Mehmet Serhat. “Tıbbi Cihaz Sektöründe Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemlerine Genel Bakış”. Black Sea Journal of Engineering and Science 4/2 (01 Nisan 2021): 68-74. https://doi.org/10.34248/bsengineering.858918.
JAMA
1.Gündüz O, Tepe C, Şenyer N, Odabas MS. Tıbbi Cihaz Sektöründe Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemlerine Genel Bakış. BSJ Eng. Sci. 2021;4:68–74.
MLA
Gündüz, Orhan, vd. “Tıbbi Cihaz Sektöründe Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemlerine Genel Bakış”. Black Sea Journal of Engineering and Science, c. 4, sy 2, Nisan 2021, ss. 68-74, doi:10.34248/bsengineering.858918.
Vancouver
1.Orhan Gündüz, Cengiz Tepe, Nurettin Şenyer, Mehmet Serhat Odabas. Tıbbi Cihaz Sektöründe Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemlerine Genel Bakış. BSJ Eng. Sci. 01 Nisan 2021;4(2):68-74. doi:10.34248/bsengineering.858918

                           24890