Deep Learning Performance on Medical Image, Data and Signals

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorErdoğmuş, Pakize
dc.date.accessioned2025-10-11T20:42:17Z
dc.date.available2025-10-11T20:42:17Z
dc.date.issued2019
dc.departmentDüzce Üniversitesien_US
dc.description.abstractBu 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.en_US
dc.identifier.doi10.35377/saucis.02.01.541366
dc.identifier.endpage40en_US
dc.identifier.issn2636-8129
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage28en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.35377/saucis.02.01.541366
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12684/20919
dc.identifier.volume2en_US
dc.institutionauthorErdoğmuş, Pakize
dc.language.isoenen_US
dc.publisherSakarya Universityen_US
dc.relation.ispartofSakarya University Journal of Computer and Information Sciencesen_US
dc.relation.publicationcategoryDiğeren_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmzKA_DergiPark_20250911
dc.titleDeep Learning Performance on Medical Image, Data and Signalsen_US
dc.typeReviewen_US

Dosyalar

Koleksiyon

Öksüz Yayınlar Koleksiyonu