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.
-
Sağlıkta Giyilebilir Teknolojiler ve Yapay Zeka: İnsan-Makine Bütünleşmesine Doğru Bir Adım
Yazı, giyilebilir sağlık teknolojilerinin gelişimini, kullanılan biyomedikal sensörleri ve yapay zekânın bu cihazları nasıl kişiselleştirilmiş ve öngörücü sağlık çözümlerine dönüştürdüğünü ele almaktadır.
-
ALS Hastaları İçin Dalgacık Dönüşümü ve Rastgele Orman Sınıflandırıcı Kullanılan EEG Tabanlı Haberleşme Sistemi EEG-Based Communication System for ALS Patients Using Wavelet Transform and Random Fores
Çalışmada, ALS hastalarının tek kanallı EEG cihazı ile alınan göz kırpma sinyallerinin spektrogram yöntemiyle ayrıştırılıp Dalgacık Dönüşümü ile öznitelik çıkarımı yapıldığı ve Rastgele Orman algoritmasıyla sınıflandırıldığı bir haberleşme sistemi tasarlanmıştır. Elde edilen tek/çift göz kırpma dizileri, önceden belirlenmiş kelime veya cümlelere karşılık gelerek sesli çıkışa dönüştürülmektedir.
-
Behçet Üveiti Hastalığının Tespitinde Farklı Makine Öğrenme Algoritmaları ve Yeniden Örnekleme Tekniklerinin İncelenmesi Investigation of Different Machine Learning Algorithms and Resampling Technique
Çalışmada, Behçet hastalığına bağlı üveit tanısının desteklenmesi amacıyla beş farklı makine öğrenmesi algoritmasının performansı on farklı yeniden örnekleme tekniği ve değişik eğitim/test bölünme oranları kullanılarak karşılaştırılmıştır. En yüksek doğruluk oranı (%87), veri setinin 70/30 oranında bölünmesi ve Near Miss az örnekleme tekniği uygulanan Bagging algoritmasıyla elde edilmiştir.
-
Süt Tağşiş Tespitinde Mikrodalga Sensör Yöntemi Microwave Sensor Method in Milk Adulteration Detection
Çalışmada, yağlı sütteki yağsız süt tağşişini tespit etmek için yüksek kalite faktörüne ve hassasiyete sahip yansıma tabanlı bir mikrodalga sensör tasarlanmış ve CST Studio Suite ile simüle edilmiştir. Önerilen sensör 5.127 GHz rezonans frekansında literatürdeki benzer sensörlerden daha yüksek performans göstermiştir.
-
BEYİN MAKİNE ARAYÜZLERİ ve YAPAY ZEKA
Yazı, nöronun elektriksel çalışma prensiplerinden yola çıkarak beyin-makine arayüzü (BMA) teknolojilerinin tarihsel gelişimini ve yapay zeka/makine öğrenmesi algoritmalarının bu alandaki rolünü teknik açıdan ele alıyor. İnvazif, yarı-invazif ve non-invazif sinyal kayıt yöntemleri ile bunların protez ve robotik uygulamalardaki kullanımı örneklerle açıklanıyor.
-
Farklı Örnekleme Tekniklerine ve Farklı Sınıflandırıcılara Dayanarak Kalp Yetmezliği Tanılı Hastaların Sağkalımlarının İncelenmesi
Kalp yetmezliği tanılı hastaların sağkalımını tahmin etmek için korelasyon temelli özellik seçimi, yedi farklı makine öğrenimi sınıflandırıcısı ve on üç farklı yeniden örnekleme tekniğinin kullanıldığı bir model önerilmektedir. Analizlerde en yüksek doğruluk, EditedNearestNeighbours az örnekleme tekniği ile XGBoost algoritması kullanılarak %82 olarak elde edilmiştir.
-
Benzerlik Tabanlı Öğrenme Kullanarak Histopatolojik Görüntülerin Sınıflandırılması
Çalışmada, Siamese ve Triplet derin metrik öğrenme modelleri transfer öğrenme yöntemleriyle birleştirilerek histopatolojik görüntülerin sağlıklı/sağlıksız olarak sınıflandırılması gerçekleştirilmiş; Triplet+VGG19 modeliyle %96,92 başarı elde edilmiştir.
-
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.
-
Klinik Araştırmalarda Geliştirilen Yapay Zekâ Modelleri için Yol Haritası / Sayfalar: 7-14
Klinik araştırmalarda geliştirilen yapay zekâ modellerinin uygulanmasının önündeki zorlukları ele alan çalışma, doğru problem seçiminden veri hazırlığına kadar dört adımlı bir yol haritası önermektedir. Yapay zekâ uzmanları ile sağlık çalışanları arasındaki iş birliğinin önemi vurgulanarak çeşitli sağlık uygulamalarından örnekler verilmiştir.
-
Yapay Zeka Tabanlı Klinik Karar Destek Sistemi ile Tüp Bebek Tedavisi Gebelik Sonucu Tahmini / Sayfalar: 27-35
Yeditepe Üniversitesi Hastanesi Tüp Bebek Kliniği'nde 2013-2019 yılları arasında gerçekleştirilen 1154 tedavi siklusuna ait verilerle, hastanın yaş, VKİ, infertilite tanısı gibi tedavi öncesi özniteliklerini kullanarak beş farklı yapay zeka sınıflandırma yöntemiyle gebelik sonucu tahmin edilmiştir. En yüksek performans Destek Vektör Makineleri yöntemi ile elde edilmiştir (AUC=0.70).
-
Mikrodalga Dielektrik Spektroskopi ile Yumuşak Doku Ossifikasyon Tespiti / Sayfalar: 7-15
Çalışma, mikrodalga frekanslarındaki dielektrik özelliklerden elde edilen güç parametresinin sert ve yumuşak dokuları, özellikle ossifikasyon gösteren dokuları, ayırt etmedeki potansiyelini incelemekte; sağlıklı ve kanserli karaciğer dokusu verileriyle makine öğrenmesi tabanlı sınıflandırmada %82 doğruluk elde edildiğini raporlamaktadır.
-
Mobil Sağlık Uygulamalarına Genel Bir Bakış ve Özgün Bir Mobil Sağlık Uygulaması Geliştirilmesi / Sayfalar: 59/69
Yazıda mobil sağlık (m-Health) uygulamalarına genel bir bakış sunulmakta ve özgün bir mobil sağlık uygulamasının geliştirilme süreci anlatılmaktadır.
-
Simulink Üzerinden Medikal Yardımcı Açık Kaynak Robot Kolun İleri Kinematik Analizinin Simülasyonu / Sayfalar: 93-99
Çalışmada, 3D yazıcı ile basılan açık kaynak beş serbestlik dereceli bir robot kolun ileri ve ters kinematik analizleri Simulink ve MATLAB kullanılarak incelenmiş, robot kolun özellikle pandemi koşullarında hastane personeline yardımcı olabilecek bir sistem olarak geliştirilmesi amaçlanmıştır.
-
SAĞLIK BİLİŞİM SİSTEMLERİNDE İYİ BİR UYGULAMA ÖRNEĞİ: ÜRÜN TAKİP SİSTEMİ
Yazıda sağlık sektöründe kullanılan bilişim sistemleri, özellikle Türkiye İlaç ve Tıbbi Cihaz Kurumu tarafından geliştirilen Ürün Takip Sistemi (ÜTS) ve tıbbi cihaz kayıt sisteminin gelişim süreci ele alınmaktadır. e-Nabız, MHRS gibi ulusal sağlık bilişim sistemleri örnek verilerek veri yönetimi ve kalitesinin önemi vurgulanmaktadır.
-
Bölünmüş İzge İşleme ile Video Devinim Büyütme / Sayfalar: 7-13
Bu makalede video devinim büyütme yöntemlerinden Euler yaklaşımının zamansal süzgeçleme aşamasında, radar ve sesötesi sinyal işlemede kullanılan Bölünmüş İzge İşleme yöntemi uygulanarak nabız atımı gibi küçük hareketlerin daha iyi tespit edilmesi amaçlanmakta ve sonuçlar klasik Euler yöntemiyle yapısal benzerlik indeksi üzerinden karşılaştırılmaktadır.