DERİN ÖĞRENME TEKNİKLERİNİN BİYOMEDİKAL İMGELER ÜZERİNE UYGULAMALARI - SERTKAYA, MEHMET EMRE (Fırat Üniveristesi, 2018)
Derin öğrenme, önceden bilinen veriler üzerinde pek çok katmanlı yapay sinir ağı ile model oluşturarak, bilinmeyen veriler için özelliklerin öğrenimi yardımıyla sınıflandırma ve analiz yapılmasına imkân sağlayan makine öğrenmesi algoritmalarını içeren bir yaklaşımdır. Bu yaklaşım yapay zekâ teknolojisinin uygulanabilirliğinin artması sonucu ortaya çıkmış ve çalışmalar artmaya başlamıştır. Derin öğrenme teknolojileri kullanılarak özellikle imge tanıma ve sınıflandırma çalışmaları da hız kazanmıştır. En temel derin öğrenme algoritmaları çok katmanlı yapay sinir ağı ve konvolüsyonel sinir ağları olmuştur. Özellikle görüntü işleme alanından bu algoritmalar yaygın biçimde kullanılmıştır. Bu çalışmada derin öğrenme terminolojileri kullanılarak biyomedikal imgelerin Convolutional Neural Networks(CNNs) yöntemi ile hastalıklı yapının tespit edilmesi ve medikal resim ögelerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu çalışma doğrultusunda birden fazla medikal veri setlerinden bir miktar veri eğitilerek daha sonra test amaçlı ayrılan verilerin çeşitli derin öğrenme ağ modelleriyle aracığıyla istenilen imge(hastalıklı bölge, doku ya da hücre) tespiti gerçekleştirilmiştir. Bu çalışma sonunda biyomedikal imgelerin sınıflandırılmasında derin öğrenmenin başarılı sonuçlar sergilediği görülmüştür.

Deep learning is an approach that includes machine learning algorithms that enable learning and classification of features for unknown data by creating models with many layered artificial neural networks on previously known data. This approach is the result of increased applicability of artificial intelligence technology and work has begun to increase. Using deep learning technologies, especially image recognition and classification studies have also accelerated. The most basic deep learning algorithms are multi-layer artificial neural networks and convolutional neural networks. These algorithms are used extensively, especially in the field of image processing. In this study, it is aimed to determine the diseased structure of biomedical images by using Convolutional Neural Networks (CNNs) method and to classify medical images by using deep learning terminology. In this study, some data from several medical data sets were trained and then the desired image (diseased area, tissue or cell) was detected by means of various deep learning network models of the data which were separated for test purposes. At the end of this study, it was seen that deep learning was successful in classifying biomedical images.
Applications of deep learning techniques on biomedical images
Keywords: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol