Derleme

Sağlık Alanında Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemleri

Sayı: 16 31 Ağustos 2019
PDF İndir
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

Kaynakça

  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.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Derleme

Yayımlanma Tarihi

31 Ağustos 2019

Gönderilme Tarihi

1 Haziran 2019

Kabul Tarihi

30 Temmuz 2019

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2019 Sayı: 16

Kaynak Göster

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
AMA
1.Kaya U, Yılmaz A, Dikmen Y. Sağlık Alanında Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemleri. EJOSAT. 2019;(16):792-808. doi:10.31590/ejosat.573248
Chicago
Kaya, Umut, Atınç Yılmaz, ve Yalım Dikmen. 2019. “Sağlık Alanında Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemleri”. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, sy 16: 792-808. https://doi.org/10.31590/ejosat.573248.
EndNote
Kaya U, Yılmaz A, Dikmen Y (01 Ağustos 2019) Sağlık Alanında Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemleri. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi 16 792–808.
IEEE
[1]U. Kaya, A. Yılmaz, ve Y. Dikmen, “Sağlık Alanında Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemleri”, EJOSAT, sy 16, ss. 792–808, Ağu. 2019, doi: 10.31590/ejosat.573248.
ISNAD
Kaya, Umut - Yılmaz, Atınç - Dikmen, Yalım. “Sağlık Alanında Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemleri”. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi. 16 (01 Ağustos 2019): 792-808. https://doi.org/10.31590/ejosat.573248.
JAMA
1.Kaya U, Yılmaz A, Dikmen Y. Sağlık Alanında Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemleri. EJOSAT. 2019;:792–808.
MLA
Kaya, Umut, vd. “Sağlık Alanında Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemleri”. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, sy 16, Ağustos 2019, ss. 792-08, doi:10.31590/ejosat.573248.
Vancouver
1.Umut Kaya, Atınç Yılmaz, Yalım Dikmen. Sağlık Alanında Kullanılan Derin Öğrenme Yöntemleri. EJOSAT. 01 Ağustos 2019;(16):792-808. doi: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