Elektronik, haberleşme ve bilişim
Biyomedikal mühendisliği
Tıbbi cihazlar, tıbbi görüntü ve biyosinyal işleme, hastalık teşhisi uygulamaları, biyomedikal mühendisliği eğitimi, sağlık teknolojileri.
Yıllara göre
Tüm yıllarBir döneme tıklayarak yazıları o yıllarla sınırlayın.
Sık geçen konular
-
Maymun Çiçeği Hastalığının Cilt Lezyon Görüntüleri Üzerinden Yapay Zekâ Algoritmaları İle Sınıflandırılması / Artificial Intelligence–Based Classification of Monkeypox Disease from Skin Lesion Images
Çalışma, maymun çiçeği hastalığının cilt lezyon görüntülerinden tespiti için sekiz derin öğrenme modelini karşılaştırmakta ve DenseNet169, DenseNet201 ile Xception modellerinin özelliklerini birleştiren yığınlama temelli bir topluluk öğrenmesi modeli önermektedir; geliştirilen model test veri setinde %99.30 doğruluk elde etmiş ve Grad-CAM ile sınıflandırma kararları görselleştirilmiştir.
-
Akciğer Kanseri Tespitinde Dönüşüm ve Evrişim Tabanlı Modeller ile Açıklanabilir Yapay Zeka Uygulaması
Çalışmada akciğer kanseri histopatoloji görüntülerinin sınıflandırılması için evrişimsel sinir ağı, Vision Transformer ve EfficientNet-B1 mimarileri karşılaştırılmakta, sonuçlar açıklanabilir yapay zeka yöntemi LIME ile yorumlanmaktadır. ViT mimarisi en yüksek performansı gösterirken EfficientNet-B1 ile daha detaylı LIME sonuçları elde edilmiştir.
-
Evrişimsel Sinir Ağları Temelli Derin Öğrenme Modelleri Kullanılarak Beyin Tümörü Manyetik Rezonans Görüntülerinin Sınıflandırılması
Bu makalede, beyin tümörü manyetik rezonans görüntülerinin AlexNet, VGG ve MobileNetV3 gibi evrişimsel sinir ağı temelli derin öğrenme modelleri kullanılarak normal, glioma, meningioma ve pituitary sınıflarına ayrılması incelenmiştir. Farklı ön işlem ve veri artırma teknikleriyle yapılan 225 sınıflandırma denemesi sonucunda en yüksek doğruluk VGG16 modelinde %96.875 olarak elde edilmiştir.