Tıbbi Görüntü İşlemede Derin Öğrenme: Teori, Mimariler Ve Uygulamalar
Anahtar Kelimeler
Bu bölüm, tıbbi görüntüleme (MR, BT, X-ışını) verilerinin
teşhis ve tedavi planlamasındaki kritik rolünü ve bu büyük veri hacmini
yorumlamada Derin Öğrenme (DL) yöntemlerinin gerekliliğini incelemektedir. DL'nin,
geleneksel Makine Öğreniminden farklı olarak, öznitelik çıkarma ve
sınıflandırmayı tek bir süreçte birleştirme yeteneği vurgulanmaktadır. Bölüm,
DL'nin temel yapı taşları olan Evrişim, Havuzlama ve Aktivasyon katmanları ile
başlıca mimarilerini (özellikle tıbbi segmentasyonda kullanılan U-Net gibi)
detaylandırır. Ayrıca, tıbbi görüntülemede veri yetersizliği sorununu çözmek
için Transfer Öğrenme stratejisinin önemi ve büyük ölçekli önceden eğitilmiş
modellerin (AlexNet, ResNet) bu alana nasıl adapte edileceği de açıklanmıştır.
Genel olarak bölüm, tıbbi görüntüleme analizinde DL'nin teorik temelini,
mimarilerini ve uygulama yaklaşımlarını kapsamlı bir şekilde sunmaktadır.
Atıf Sayısı :