Radiology report classification for low-resource languages using machine learning: A case study of brain hemorrhage detection
Makine öğrenmesi kullanarak düşük kaynakli diller için radyoloji raporu siniflandirmasi: Beyin kanamasi tespiti üzerine bir örnek olay i̇ncelemesi
- Tez No: 781363
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT CAN GANİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Radyoloji raporları hastalık teşhis ve yönetim sürecinde önemli bir role sahiptir. Bazı durumlarda radyoloji raporu, hastayı tedavi eden doktorun derhal harekete geçmesi gereken kritik bir bulguya işaret edebilir. Yapay Zeka, özellikle Doğal Dil İşleme modelleri kullanılarak bu tür vakaların radyoloji raporlarından tespit edilmesi sürecinin otomatikleştirilmesi çok önemlidir, daha hızlı karar verilmesini sağlar ve hayat kurtarabilir. Bu, Türkçe radyoloji raporlarında beyin kanaması tespiti bağlamında kritik bulguları tespit etmeye yönelik yeni bir çalışmadır. Denetimli modellerin eğitimi için yaklaşık 30.000 etiketli Beyin Kanama Bilgisayarlı Tomografi (CT) raporu ve eğitim öncesi ve ince ayar kelime yerleştirme ve dil modelleri için yaklaşık 190 bin rapor kullanıyoruz. Bildiğimiz kadarıyla bu çalışma, büyük ölçekli Türkçe radyoloji raporlarının kullanıldığı ilk çalışmadır. Ayrıca, bu tezde, önceden eğitilmiş dil modellerinde ince ayar yapmanın ve statik kelime kalıplama vektörlerinin başarım üzerindeki etkisini gösterilmiştir ve alana özgü verileri kullanarak ince ayarın sınıflandırma başarımını iyileştirdiği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Radiology reports play a vital role in the disease diagnosis and management process, and on certain occasions, they may contain critical findings that require immediate action by the treating physician. Automating the process of detecting such cases using Artificial Intelligence, specifically Natural Language Processing models, can significantly improve the speed of decision-making and potentially save lives. This thesis presents a novel study on detecting critical findings related to brain hemorrhage in Turkish radiology reports. We used approximately 30,000 labeled Brain Hemorrhage Computed Tomography (CT) reports to train supervised models and around 190,000 reports for pre-training and fine-tuning word embeddings and language models in mono-lingual and cross-lingual settings. To the best of our knowledge, this is the first study to utilize a large scale of Turkish radiology reports. Additionally, we demonstrate the impact of adapting pre-trained language models and static embeddings to the domain on the performance, finding that fine-tuning using domain-specific data improves classification accuracy.
Benzer Tezler
- Türkçe klinik metinlerin derin öğrenme yaklaşımları ile sınıflandırılması
Classification of Turkish clinical notes using deep learning techniques
HAZAL TÜRKMEN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ DİKENELLİ
- Deep learning analysis in dermoscopy images
Dermoskopi görüntülerinde derin öğrenme analizi
FATİH ERGİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BURAK PARLAK
- Gastrointestinal stromal tümörlerde radyolojik – patolojik korelasyon
Radiological – pathological correlation in gastrointestinal stromal tumors
BURÇİN ÖNDER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
UZMAN SUZAN DENİZ ÖNOL
- Sklerodermalı hastalarda periferik vasküler tutuluma bağlı cilt bulguları ve kapilleroskopik değerlendirmenin, sklerodermaya bağlı akciğer hastalığı arasındaki ilişkinin belirlenmesi
The relationship between skin findings and capillaroscopic evaluation due to peripheral vascular involvement and lung disease in patient with scleroderma
NEHİR FİDAN ŞİŞMAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
RomatolojiAkdeniz Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ENDER TERZİOĞLU
- Zor havayolu tahmininde servikal tomografinin rolü
The role of cervical tomography in the prediction ofdifficult airway
MEHMET DEĞERMENCİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Anestezi ve ReanimasyonKaradeniz Teknik ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜGE KOŞUCU