Radyoloji alanında makine öğrenme yöntemlerinin kullanıldığı yayınların doğal dil işleme ile analizi
Natural language processing analysis of publications in radiology using machine learning methods
- Tez No: 801776
- Danışmanlar: PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN, DR. SERRA ÇELİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
İnsan dilinin makine aracılığı ile işlenmesi olarak bilinen Doğal Dil İşleme kavramı gün geçtikçe katlanarak artan metin verilerinden öngörü çıkarılması amacıyla daha sık karşımıza çıkmaktadır. Tez çalışmasında 2017-2023 yılları arasında radyoloji alanında makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak yapılan çalışmalar PubMed üzerinden çekilerek 9582 makale özetini kapsayan bir veri tabanı oluşturulmuş ve bunların bibliyografik analizi gerçekleştirilmiştir. Analizde Pyhton programlama dili kütüphanelerinden yararlanılmıştır. Analiz sonucunda makale özetleri tıbbi hastalıklar, radiomics, kanser ve görüntüleme, klinik yapay zeka ve makine öğrenmesi (sınıflandırma) olmak üzere 5 ana konu başlığı altında toplanmıştır. Latent Dirichlet Allocation (LDA) yöntemi konu modelleme için sıklıkla kullanılan bir yöntem olmakla birlikte özellikle kelimeler arası bağlılıkları ortaya çıkarmada bazı durumlarda yetersiz kalabilmektedir. Bundan dolayı n-gram gibi kelimeler arası ilişki kuran ileri doğal dil işleme yöntemlerinin kullanılması gerekebilir.
Özet (Çeviri)
The concept of Natural Language Processing, known as the processing of human language by machine, appears more frequently in order to extract predictions from text data that is increasing exponentially day by day.In the thesis study, a database was created by collecting the articles carried out using machine learning methods in the field of radiology between the years 2017-2022 via PubMed.And a bibliographic analysis was made with these article summaries. These database contains 9582 article summaries. Python programming language was used in the analysis. As a result of the analysis, the abstracts of the articles were clustered around 5 main topics: medical diseases, radiomics, cancer and imaging, clinical artificial intelligence and machine learning (classification). Although the Latent Dirichlet Allocation (LDA) method is a frequently used method for topic modeling, it may be insufficient in some cases, especially in revealing inter-word dependencies. Therefore, it may be necessary to use advanced natural language processing methods that establish relationships between words such as n-gram.
Benzer Tezler
- Meme kanserli hastalarda Flor-18 florodeoksiglukoz pozitron emisyon tomografisi/bilgisayarlı tomografisinin radyomiks analizinin neoadjuvan kemoterapi yanıtını öngörü değeri
Predictive value of radiomics analysis of Flor-18 flurodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography in response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer patients
DİLEK ALGUR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Radyoloji ve Nükleer TıpErciyes ÜniversitesiNükleer Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET TUTUŞ
- Bilgisayarlı tomografi görüntülerinden travmatik olmayan omurga çökme kırıklarının tespiti için hibrit bir makine öğrenme yönteminin geliştirilmesi
Development of a hybrid machine learning method for the detection of non-traumatic spine compression fractures from computed tomography (CT) image
MURAT TÜRKMEN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEYNEP ORMAN
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy
Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli
ÖMER FARUK GÜRCAN
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Determination of bone age assessment
Kemik yaşı belirlenmesinin değerlendirilmesi
DOĞACAN TOKA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI