Derin öğrenme yapay sinir ağları kullanarak karmaşık problemleri çözmek için tasarlanmış bir makine öğrenimi dalıdır. Bu yaklaşım, fazla sayıda katmanı olan sinir ağlarını içerir ve genellikle büyük miktarda veri üzerinde öğrenme yeteneğine sahiptir.
Görüntü, ses, metin gibi farklı veri türlerinde geniş uygulama alanları bulunmaktadır.
Tıbbi alanda, bilgisayar destekli tanı ve tıbbi görüntü analizlerinde derin öğrenmenin kullanımı hızla artmaktadır.
Peki nasıl oldu da makine öğreniminin bir alt dalı olan derin öğrenme bu kadar popüler hale geldi? Her şey 2012’nin sonlarında, konvansiyonel sinir ağına (CNN) dayalı bir derin öğrenme yaklaşımının dünya çapında en iyi bilinen bilgisayar görüşü yarışmasında etkileyici bir zafer kazanmasıyla başladı.
2012 ImageNet yarışmasında, konvansiyonel sinir ağlarına dayalı olarak tasarlanan bir derin öğrenme modeli olan AlexNet, o zamana kadar kullanılan geleneksel yöntemlere kıyasla çok daha derin ve karmaşık bir sinir ağı yapısına sahipti. Bu model, 1.2 milyon etiketli görüntü içeren ImageNet veri setinde 1000 farklı nesne sınıfını tanıma görevinde üstün başarı elde etti.
AlexNet’in zaferi, derin öğrenme ve özellikle konvansiyonel sinir ağları (CNN) için bir dönüm noktası oldu. Bu olay, derin öğrenme modellerinin karmaşık görsel görevlerde insan benzeri performans elde edebileceğini ve bu tekniklerin birçok alanda uygulanabilir olduğunu gösterdi. AlexNet’in başarısı, daha sonra birçok derin öğrenme modelinin geliştirilmesine ve bilgisayar görüşü alanında önemli ilerlemelere yol açtı.
Derin öğrenme modellerinin geliştirilmesi, tıp alanında kullanılan birçok yenilikçi uygulamayı beraberinde getirmiştir. Bu modeller, özellikle tıbbi görüntülerdeki karmaşık yapıları doğru bir şekilde analiz etmek ve tanı koymak için tasarlanmıştır. Örneğin akciğer nodülleri gibi yapılar çok farklı şekillere sahip olabileceği için, basit bir modelle ifade edilemeyecek kadar karmaşıktırlar. Bu nedenle derin öğrenme, tıbbi görüntüleme alanında daha etkili ve hassas sonuçlar elde etmek için önemli bir araçtır.
Derin öğrenme, geleneksel makine öğrenimi algoritmalarından farklı olarak daha karmaşık ve çok katmanlı yapılara dayanır. Bu özellik, tıp alanındaki büyük veri setleri ve karmaşık yapılarla başa çıkarken avantaj sağlar. Derin öğrenme modelleri, tıbbi görüntülerdeki detayları daha iyi anlama ve öğrenme kapasitesine sahiptir, bu da doğru ve hızlı tanı koyma süreçlerine katkıda bulunur. Ayrıca, derin öğrenme modelleri, tıp alanındaki gelişmiş teşhis ve tedavi planlamaları için özelleştirilebilir, bu da hastaya özgü tedavi yaklaşımlarının geliştirilmesine olanak tanır.
Derin öğrenme, tıbbi görüntüleme alanında bir dizi uygulamada başarıyla kullanılmaktadır. İşte derin öğrenmenin tıbbi görüntüleme alanında kullanıldığı bazı alanlar:
Tıbbi Görüntü Sınıflandırma: Derin öğrenme, radyoloji görüntüleri gibi çeşitli tıbbi görüntü türlerini sınıflandırmak için kullanılır. Örneğin, tümör teşhisi veya organların durumunun değerlendirilmesi gibi uygulamalarda sınıflandırma yapabilir.
Radyoloji görüntülerinde derin öğrenme yöntemleri kullanılarak yapılan sınıflandırma çalışmaları, belirlenen bölgelerin tümör içerip içermediğinin anlaşılmasına yardımcı olur.
Figür açıklaması: Kalbin sol ventrikülünün derin öğrenme algoritmaları ile lokalizasyonu.
Segmentasyon ve Lokalizasyon: Derin öğrenme, görüntülerde belirli bölgeleri tanımlama ve bu bölgeleri işaretleyerek segmentasyon ve lokalizasyon yapılmasında kullanılır. Bu, organların sınırlarını belirleme veya patolojik bölgeleri izole etme gibi uygulamalara olanak tanır.
Histopatolojik Görüntüleme: Derin öğrenme, patoloji örneklerinin mikroskop altındaki görüntülerini analiz etmek için kullanılır. Hücrelerin veya dokuların özelliklerini belirleme ve kanser teşhisine yönelik uygulamalarda kullanılabilir.
Bu alanlar, derin öğrenmenin tıbbi görüntüleme alanında geniş bir şekilde kullanıldığı örneklerden sadece birkaçıdır. Derin öğrenme, tıbbi teşhis ve tedavi süreçlerini geliştirmek, daha hızlı ve doğru analizler yapmak ve hastalara daha iyi bir bakım sunmak amacıyla dünya genelinde araştırılmaktadır.
Tıbbi görüntülemede derin öğrenme, hızla büyüyen ve gelecek vaat eden bir alandır. Büyük veri setleri üzerinde hassas sınıflandırma yeteneği sağlayan derin öğrenmenin önümüzdeki on yıl içinde tıbbi görüntülemede ana akım teknoloji olması beklenmektedir.
REFERANSLAR
- Suzuki K. Overview of deep learning in medical imaging. Radiol Phys Technol. 2017;10(3):257-273. doi:10.1007/s12194-017-0406-5
- Bhattacharya S, Reddy Maddikunta PK, Pham QV, et al. Deep learning and medical image processing for coronavirus (COVID-19) pandemic: A survey. Sustain Cities Soc. 2021;65:102589. doi:10.1016/j.scs.2020.102589
- https://developer.nvidia.com/blog/deep-learning-system-improves-breast-cancer-detection/
