Derleme

Biyomedikal Görüntülerin Bölütlenmesine Yönelik Derin Öğrenmeye Dayalı Yöntemler: Bir Gözden Geçirme

Cilt: 12 Sayı: 1 10 Haziran 2023
PDF İndir
EN TR

Biyomedikal Görüntülerin Bölütlenmesine Yönelik Derin Öğrenmeye Dayalı Yöntemler: Bir Gözden Geçirme

Öz

Tıbbi görüntüleme alanında derin öğrenme modeli, mevcut yöntemlere kıyasla zaman ve performans açısından daha fazla katkıda bulunan bir modeldir. Görüntülerin otomatik olarak bölütlenmesini veya sınıflandırılmasını kapsar. Mevcut yöntemler ile tek katmanlı görüntüler üzerinden işlem yapılırken, derin öğrenme modeli ile çok katmanlı görüntüler üzerinden çalışma performansı daha yüksek ve daha kesin sonuçlar elde edilebilir. Son zamanlardaki gelişmeler, bu yaklaşımların tıbbi görüntülerdeki örüntülerin tanımlanması ve nicelendirilmesinde oldukça etkili olduğunu göstermektedir. Bu ilerlemelerin en önemli nedeni, derin öğrenme yaklaşımlarının doğrudan görüntülerden hiyerarşik özellik temsilleri elde etme yeteneğidir. Bu nedenle, derin öğrenme yöntemlerinin tıbbi görüntü işleme ve bölütleme alanındaki uygulamaları hızla en son teknolojiye dönüşmektedir ve klinik uygulamalarda performans iyileştirmeleri sağlamaktadır. Bu makalede, derin öğrenme yaklaşımlarının biyomedikal görüntülerin bölütlenmesi için uygulamaları, yöntemleri ve içerikleri genel bir bakış açısıyla incelenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Görüntüleme, Biyomedikal görüntüler, Derin öğrenme, Biyomedikal görüntü bülütleme, Tıbbi görüntü işleme

Kaynakça

  1. A. Maier, C. Syben, T. Lasser and C. Riess, “A gentle introduction to deep learning in medical image processing,” Elsevier Z. für M. Physik, vol. 29, no. 2, pp. 86-101, 2019, doi: 10.1016/j.zemedi.2018.12.003.
  2. M. Sharif, S. Mohsin and M. J. Jamal, “Illumination normalization preprocessing for face recognition,” 2010 The 2nd Conference on Environmental Science and Information Application Technology, Wuhan, China, July 17-18, 2010.
  3. S. Aja-Fernández, A. H. Curiale, and G. Vegas-Sánchez-Ferrero, “A local fuzzy thresholding methodology for multiregion image segmentation,” Knowl Based Syst, vol. 83, no. 1, pp. 1–12, 2015, doi: 10.1016/J.KNOSYS.2015.02.029.
  4. P. P. Vijay and N. C. Patil, “Gray scale image segmentation using OTSU Thresholding optimal approach,” Journal for Research, vol. 2, no. 5, pp. 2395-7549, 2016.
  5. S. S. Al-amri, N. V. Kalyankar, and S. D. Khamitkar, “Image Segmentation by Using Threshold Techniques,” Lahore Garrison University Research Journal of Computer Science and Information Technology, vol. 2, no. 2, pp. 83-86, 2010, doi: 10.48550/arxiv.1005.4020.
  6. G. B. Coleman and H. C. Andrews, “Image segmentation by clustering,” Proceedings of the IEEE, vol. 67, no. 5, pp. 773-785, 1979, doi: 10.1109/PROC.1979.11327
  7. G. Sethi, B. S. Saini and D. Singh, “Segmentation of cancerous regions in liver using an edge-based and phase congruent region enhancement method,” Elsevier, Computers & Electrical Engineering, vol. 53, pp. 244-262, 2016, doi: doi.org/10.1016/j.compeleceng.2015.06.025
  8. K. Wu and D. Zhang, “Robust tongue segmentation by fusing region-based and edge-based approaches,” Expert Syst Appl, vol. 42, no. 21, pp. 8027–8038, Jul. 2015, doi: 10.1016/J.ESWA.2015.06.032.
  9. N. M. Zaitoun and M. J. Aqel, “Survey on Image Segmentation Techniques,” Procedia Comput Sci, vol. 65, pp. 797–806, 2015, doi: 10.1016/J.PROCS.2015.09.027.
  10. S. Niu, Q. Chen, L. de Sisternes, Z. Ji, Z. Zhou, and D. L. Rubin, “Robust noise region-based active contour model via local similarity factor for image segmentation,” Pattern Recognit, vol. 61, pp. 104–119, 2017, doi: 10.1016/J.PATCOG.2016.07.022.

Kaynak Göster

APA
Şentürk, T., & Latifoğlu, F. (2023). Biyomedikal Görüntülerin Bölütlenmesine Yönelik Derin Öğrenmeye Dayalı Yöntemler: Bir Gözden Geçirme. Dicle Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 12(1), 161-187. https://doi.org/10.55007/dufed.1181996
AMA
1.Şentürk T, Latifoğlu F. Biyomedikal Görüntülerin Bölütlenmesine Yönelik Derin Öğrenmeye Dayalı Yöntemler: Bir Gözden Geçirme. DÜFED. 2023;12(1):161-187. doi:10.55007/dufed.1181996
Chicago
Şentürk, Tuğba, ve Fatma Latifoğlu. 2023. “Biyomedikal Görüntülerin Bölütlenmesine Yönelik Derin Öğrenmeye Dayalı Yöntemler: Bir Gözden Geçirme”. Dicle Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 12 (1): 161-87. https://doi.org/10.55007/dufed.1181996.
EndNote
Şentürk T, Latifoğlu F (01 Haziran 2023) Biyomedikal Görüntülerin Bölütlenmesine Yönelik Derin Öğrenmeye Dayalı Yöntemler: Bir Gözden Geçirme. Dicle Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 12 1 161–187.
IEEE
[1]T. Şentürk ve F. Latifoğlu, “Biyomedikal Görüntülerin Bölütlenmesine Yönelik Derin Öğrenmeye Dayalı Yöntemler: Bir Gözden Geçirme”, DÜFED, c. 12, sy 1, ss. 161–187, Haz. 2023, doi: 10.55007/dufed.1181996.
ISNAD
Şentürk, Tuğba - Latifoğlu, Fatma. “Biyomedikal Görüntülerin Bölütlenmesine Yönelik Derin Öğrenmeye Dayalı Yöntemler: Bir Gözden Geçirme”. Dicle Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 12/1 (01 Haziran 2023): 161-187. https://doi.org/10.55007/dufed.1181996.
JAMA
1.Şentürk T, Latifoğlu F. Biyomedikal Görüntülerin Bölütlenmesine Yönelik Derin Öğrenmeye Dayalı Yöntemler: Bir Gözden Geçirme. DÜFED. 2023;12:161–187.
MLA
Şentürk, Tuğba, ve Fatma Latifoğlu. “Biyomedikal Görüntülerin Bölütlenmesine Yönelik Derin Öğrenmeye Dayalı Yöntemler: Bir Gözden Geçirme”. Dicle Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, c. 12, sy 1, Haziran 2023, ss. 161-87, doi:10.55007/dufed.1181996.
Vancouver
1.Tuğba Şentürk, Fatma Latifoğlu. Biyomedikal Görüntülerin Bölütlenmesine Yönelik Derin Öğrenmeye Dayalı Yöntemler: Bir Gözden Geçirme. DÜFED. 01 Haziran 2023;12(1):161-87. doi:10.55007/dufed.1181996