Zatürre hastalığı tanısında radyolojik görüntüler kullanılarak derin öğrenme yöntemlerinin başarılarının ölçülmesi
Evaluation of the success of deep learning methods using radiological images in the diagnosis of pneumonia
- Tez No: 931596
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YÜCEL TEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Zatürre, Hastalık, Derin Öğrenme, Pneumonia, Disease, Deep Learning
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ostim Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Solunum yolu enfeksiyonları, küresel ölçekte ciddi sağlık sorunları arasında yer almaktadır. Bu enfeksiyonlar arasında zatürre, özellikle tanı ve tedavi süreçlerinin hız ve doğruluğunun hayati önem taşıdığı bir hastalık olarak öne çıkmaktadır. Günümüzde zatürre tanısında radyolojik görüntüler önemli bir rol oynamakta olup, bu görüntülerin analizinde yapay zeka tabanlı yöntemler yeni bir perspektif sunmaktadır. Derin öğrenme teknikleri, radyolojik verilerin daha etkili bir şekilde işlenmesine olanak tanıyarak tanı süreçlerinde insan hata payını azaltma ve doğruluk oranını artırma potansiyeline sahiptir. Bu çalışmada, zatürre tanısında radyolojik görüntülerin derin öğrenme yöntemleriyle değerlendirilmesi ve bu yaklaşımların tanı süreçlerindeki etkinliklerinin ölçülmesi amaçlanmaktadır.
Özet (Çeviri)
Respiratory tract infections are among the significant global health concerns. Among these infections, pneumonia stands out as a disease where the speed and accuracy of diagnosis and treatment are of critical importance. Today, radiological images play a crucial role in the diagnosis of pneumonia, and artificial intelligence-based methods offer a new perspective in analyzing these images. Deep learning techniques enable more efficient processing of radiological data, reducing human error and enhancing diagnostic accuracy. This study aims to evaluate radiological images in pneumonia diagnosis using deep learning methods and to measure the effectiveness of these approaches in diagnostic processes.
Benzer Tezler
- Erzurum ilinde farklı kaynaklardan getirilen kültür ırkı sığırlarla yapılan yetiştiriciliğin analizi
Analysis of breeding of exotic cattle brought from different sources in Erzurum province
İSA YILMAZ
- Tissue culture and evaluation of biological activity of Solanum dulcamara L., a medicinal plant
Tıbbi bir bitki olan Solanum dulcamara L. nin doku kültürü ve biyolojik aktivitesinin değerlendirlmesi
ESRA CANSEVER
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
BiyolojiAbant İzzet Baysal ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ARZU TÜRKER
- Trabzon il merkezindeki amatör ve profesyonel spor klüplerinde futbol oynayan 8-18 yaş grubu çocuklarda egzersize bağlı astım sıklığı
The prevalence of exercise induced asthma in football players aged between 8-18 years, training in amateur and professional sports clubs in the centrum of Trabzon city
ELİF ACAR ARSLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2009
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıKaradeniz Teknik ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAZIL ORHAN
PROF. DR. ALİ BAKİ
- Esnek hesaplama ve biyobilişim teknikleri ile bir klinik karar verme simülatörünün oluşturulması
Thoracic disease diagnosis using flexible computing and bioinformatics computing system
ORHAN ER
Doktora
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEJAT YUMUŞAK