Yapay Zekâ ve Tıbbi Görüntüleme Teknolojilerine Genel Bakış

Furkan Atlan, Ihsan Pence
{"title":"Yapay Zekâ ve Tıbbi Görüntüleme Teknolojilerine Genel Bakış","authors":"Furkan Atlan, Ihsan Pence","doi":"10.26650/acin.813736","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Gunumuzde yapay zekânin kullanildigi alanlar her gecen gun artmakta olup, bu alanlardan biri de saglik sektorudur. Ozellikle goruntu islemede oldukca basarili sonuclar vermesi sebebi ile yapay zekânin bir alt dali olan derin ogrenme, tibbi goruntulerin islenmesinde ve yorumlanmasinda sikca tercih edilmektedir. Her ne kadar tibbi goruntuleme teknolojilerinin gelismesi ile hastalik tanisi ve teshisi gibi islemlerdeki dogruluk orani artsa da bu goruntulerin uzmanlar tarafindan dogru bir sekilde yorumlanmasi zaman acisindan maliyetli ve tedavi sureci acisindan da olumsuz bir durum sergilemektedir. Bu sebeple, yapay zekâ kullanilarak otomatik tani sistemleri olusturulmakta ve bu sistemler gelisen teknoloji ve algoritmalar sayesinde her gecen gun ilerleme kat etmektedir. Calismanin amaci, tibbi goruntulemede yapay zekâ kullanimi konusunda tum bilesenlerin ele alinarak bilgi verilmesi ve bu alanda calisma yapacak arastirmacilara bir temel teskil edecek bir alt yapi olusturmaktir. Bunun saglanmasi icin yapay zekâ ve tibbi goruntuleme konusu oncelikle ayri bir sekilde ele alinmis, tibbi goruntuleme teknolojileri kapsamli bir sekilde anlatilmis ve tibbi goruntulemede yapay zekâ kullaniminin mevcut durumu, gelecegi, sorunlari ve cozumleri acik bir sekilde belirtilmistir. Son olarak yapay zekâ teknikleri ile tibbi goruntulerin islenmesine dair calismalar verilerek calismanin teorik anlam butunlugu saglanmistir.","PeriodicalId":309427,"journal":{"name":"Acta Infologica","volume":"33 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-06-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Acta Infologica","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26650/acin.813736","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Gunumuzde yapay zekânin kullanildigi alanlar her gecen gun artmakta olup, bu alanlardan biri de saglik sektorudur. Ozellikle goruntu islemede oldukca basarili sonuclar vermesi sebebi ile yapay zekânin bir alt dali olan derin ogrenme, tibbi goruntulerin islenmesinde ve yorumlanmasinda sikca tercih edilmektedir. Her ne kadar tibbi goruntuleme teknolojilerinin gelismesi ile hastalik tanisi ve teshisi gibi islemlerdeki dogruluk orani artsa da bu goruntulerin uzmanlar tarafindan dogru bir sekilde yorumlanmasi zaman acisindan maliyetli ve tedavi sureci acisindan da olumsuz bir durum sergilemektedir. Bu sebeple, yapay zekâ kullanilarak otomatik tani sistemleri olusturulmakta ve bu sistemler gelisen teknoloji ve algoritmalar sayesinde her gecen gun ilerleme kat etmektedir. Calismanin amaci, tibbi goruntulemede yapay zekâ kullanimi konusunda tum bilesenlerin ele alinarak bilgi verilmesi ve bu alanda calisma yapacak arastirmacilara bir temel teskil edecek bir alt yapi olusturmaktir. Bunun saglanmasi icin yapay zekâ ve tibbi goruntuleme konusu oncelikle ayri bir sekilde ele alinmis, tibbi goruntuleme teknolojileri kapsamli bir sekilde anlatilmis ve tibbi goruntulemede yapay zekâ kullaniminin mevcut durumu, gelecegi, sorunlari ve cozumleri acik bir sekilde belirtilmistir. Son olarak yapay zekâ teknikleri ile tibbi goruntulerin islenmesine dair calismalar verilerek calismanin teorik anlam butunlugu saglanmistir.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
人工智能与医学影像技术概述
如今,人工智能的应用领域与日俱增,卫生领域就是其中之一。深度学习是人工智能的一个分支,在医学影像的处理和解读方面经常受到青睐,特别是因为它在图像处理方面取得了非常成功的结果。虽然随着医学影像技术的发展,疾病诊断等程序的准确率有所提高,但由专家对这些图像进行正确解读不仅耗费时间,而且不利于治疗过程。因此,人们正在利用人工智能开发自动诊断系统,由于技术和算法的发展,这些系统正在日新月异地进步。本研究的目的是通过考虑所有组成部分,提供有关在医学成像中使用人工智能的信息,并创建一个基础设施,为从事该领域工作的研究人员提供基础。为此,首先分别讨论了人工智能和医学影像这一主题,全面阐释了医学影像技术,并明确阐述了人工智能在医学影像中应用的现状、未来、问题和解决方案。最后,给出了利用人工智能技术处理医学影像的研究,并给出了研究的理论意义。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Transformer-Based Turkish Automatic Speech Recognition The Future of Smart Campuses: Combining Digital Twin and Green Metrics A Systematic Literature Review for New Technologies in IT Audit The Efficiency of Regularization Method on Model Success in Issue Type Prediction Problem Comparison of Outlier Detection Methods in Linear Regression: A Multiple-Criteria Decision-Making Approach
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1