Deep Learning Performance on Medical Image, Data and Signals
Abstract
Bu çalışmada, 2009-2019 yılları arasında Tıpta derin öğrenme ile ilgili yapılmış çalışmalar, derin öğrenmenin Tıbbı görüntü, veri ve sinyaller üzerine başarısını gözlemlemek için araştırılmıştır. Web of Science’tan elde edilen çalışmalar değerlendirilmiş ve atıf sayısına göre seçilmişlerdir. Çalışmalar yayın yılı, derin ağ yapısı, kullanılan veritabanı ve değerlendirme kriterine göre tablo haline getirilmiştir. The results have shown that the deep learning network structures, applied on fundus images, have attained nearly %99 percent accuracy. Sonuçlar retinal fundus görüntüleri uygulanan derin öğrenme ağ yapılarının doğruluklarının %99’lara ulaştığını göstemektedir. Bu aralıktaki çalışmaların çoğu radyoloji ve nükleer tıp alanında yapılmış olsa de sonuçlar henüz %80-90 aralığında görülmektedir. Bu sonuçlar bilgisayar destekli teşhis sistemlerinin çok yakın bir gelecekte tam performans ile kullanılacağını göstermektedir.
Keywords
References
- Felder, Richard M., and Linda K. Silverman. "Learning and teaching styles in engineering education." Engineering education78.7 (1988): 674-681.
- LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep learning." nature 521.7553 (2015): 436.
- Litjens, Geert, et al. "A survey on deep learning in medical image analysis." Medical image analysis 42 (2017): 60-88.
- https://www.webofknowledge.com, Last acces date: 14.03.2019.
- Gulshan, Varun, et al. "Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photographs." Jama 316.22 (2016): 2402-2410.
- Abràmoff, Michael David, et al. "Improved automated detection of diabetic retinopathy on a publicly available dataset through integration of deep learning." Investigative ophthalmology & visual science 57.13 (2016): 5200-5206.
- Gargeya, Rishab, and Theodore Leng. "Automated identification of diabetic retinopathy using deep learning." Ophthalmology124.7 (2017): 962-969.
- Quellec, Gwenolé, et al. "Deep image mining for diabetic retinopathy screening." Medical image analysis 39 (2017): 178-193.
Details
Primary Language
English
Subjects
-
Journal Section
Review
Authors
Pakize Erdoğmuş
*
0000-0003-2172-5767
Türkiye
Publication Date
April 30, 2019
Submission Date
March 18, 2019
Acceptance Date
April 24, 2019
Published in Issue
Year 1970 Volume: 2 Number: 1
Cited By
Derin öğrenme temelli nesne tespiti algoritmaları kullanılarak kişiye özgü reklam sunulması
Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
https://doi.org/10.25092/baunfbed.878224
