Biyomedikal Görüntülerde Derin Öğrenme ile Mevcut Yöntemlerin Kıyaslanması

Abstract

Son zamanlarda görüntü işleme ile ilgili gelişmeler, hızla gelişen teknolojik sistemlerin ilerlemesinde katkıdabulunmuştur. Özellikle sağlık alanındaki görüntü işleme ile ilgili çalışmalar popülerliğini daha da artırmıştır. Gerek tıbbigörüntüler olsun gerekse diğer alandaki görüntüler olsun, mevcut yöntemler üzerinde başarı sağlatılmasına rağmen; derinöğrenme modeli, mevcut yöntemlere kıyasla zaman ve performans açısından daha fazla katkıda bulunan bir modeldir.Mevcut yöntemler ile tek katmanlı görüntüler üzerinden işlem yapılıyorken, derin öğrenme modeliyle, çok katmanlıgörüntüler üzerinden performansı yüksek sonuçlar alınabilmektedir. Derin öğrenmenin en önemli özelliği, görüntüüzerindeki işlemleri tek bir sefer de işleme tabi tutan ve el ile girilmesi gereken parametreleri kendi kendine keşifedebilmesidir. Ayrıca teknoloji firmalarının da derin öğrenmeye yönelmesi, kendi aralarında rekabet gücünü artırdığı gibi,bilimsel anlamda derin öğrenme üzerine kurdukları yöntemler, mevcut yöntemlere göre daha fazla tercih edilmeyebaşlanılmıştır. Veri kümesi erişimi sınırlı olan alanlardan biri olan biyomedikal alanında veri kümelerinin son zamanlardahızlı bir şekilde elde edilmesi bu alandaki görüntü işleme çalışmalarına, derin öğrenme modeliyle beraber daha çok katkıdabulunacağı öngörülmektedir.