MIMIC-CXR radyoloji raporlarında anomali tespiti
Anomaly detection in MIMIC-CXR radiology reports
- Tez No: 939428
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ RAYAN ABRİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ostim Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde sağlık verilerinin dijitalleşmesi, büyük veri analitiği ve yapay zekâ uygulamalarının sağlık sektöründe yaygın olarak kullanılmasını sağlamıştır. Klinik karar destek sistemleri, hasta verilerinden anlamlı bilgiler çıkararak sağlık profesyonellerinin daha hızlı ve doğru kararlar almasına yardımcı olmaktadır. Bu bağlamda, özellikle radyoloji raporları gibi büyük ölçekli serbest metinlerin analizi, doğal dil işleme (NLP) teknikleri ve derin öğrenme tabanlı modellerle gerçekleştirilmektedir. Bu çalışma, MIMIC-CXR veri seti kullanılarak radyoloji raporlarında anomali tespiti ve klinik bilgi çıkarımı üzerine odaklanmaktadır. Doğal dil işleme yöntemleri kullanılarak metinlerin otomatik işlenmesi sağlanmış, klinik verilerle entegrasyonu gerçekleştirilmiş ve anormal durumların belirlenmesine yönelik modeller geliştirilmiştir. NLP teknikleri ile radyoloji raporlarından önemli tıbbi bulgular çıkarılmış, ardından bu bulguların zaman içindeki değişimleri analiz edilerek klinik anomali tespiti yapılmıştır. Geliştirilen modelin, sağlık alanında karar destek sistemlerine katkı sağlayarak hastalıkların erken teşhisi ve tedavi süreçlerinin iyileştirilmesine yardımcı olacağı öngörülmektedir. Bu çalışma, büyük ölçekli tıbbi verilerin analizi konusunda doğal dil işleme, derin öğrenme ve zaman serisi modelleme tekniklerinin klinik uygulamalardaki etkinliğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The digitalization of healthcare data has enabled the widespread use of big data analytics and artificial intelligence applications in the medical field. Clinical Decision Support Systems (CDSS) assist healthcare professionals in making faster and more accurate decisions by extracting meaningful insights from patient data. In this context, analyzing large-scale free-text radiology reports has become essential, utilizing Natural Language Processing (NLP) techniques and deep learning-based models.This study focuses on anomaly detection and clinical information extraction from MIMIC-CXR radiology reports. By employing NLP techniques, medical texts were automatically processed, integrated with clinical data, and analyzed to identify abnormal conditions. Important medical findings were extracted from radiology reports and examined over time to detect clinical anomalies.The proposed model is expected to contribute to decision support systems in healthcare by enhancing early disease detection and treatment processes. This study demonstrates the effectiveness of Natural Language Processing, deep learning, and time-series modeling in the analysis of large-scale medical datasets and their applications in clinical practice.
Benzer Tezler
- Radyoloji raporlarından doğal dil işleme teknikleri kullanılarak varlık ismi çıkarımı
Named entitiy recognation from radiology reports using natural language processing techniques
SEDANUR ORCİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilim ve TeknolojiAfyon Kocatepe ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UÇMAN ERGÜN
- Implementing language models enriched with text analysis: MIMIC-CXR case study
Metin analiziyle zenginleştirilmiş dil modellerini uygulama: MIMIC-CXR vaka çalışması
EGE ERBERK USLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE SEZER
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEKERİYA ANIL GÜVEN
- Investigation of vision transformers in medical image captioning using deep learning
Derin öğrenme kullanarak medikal görüntü açıklamada görüntü dönüştürücülerinin incelenmesi
WISAM RAMADAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAHRİYE AKAY
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE