Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 5
 İndirme 1
Oral Kanserin Erken Tanısında Yapay Zeka Uygulamaları
2022
Dergi:  
Ege Üniversitesi Dişhekimliği Fakültesi Dergisi
Yazar:  
Özet:

Oral kanserin erken tanısı, hastalığın morbidite ve mortalite oranlarının azaltılması, sağ kalım oranlarının ve bireylerin yaşam kalitesinin iyileştirmesinde en etkili araçtır. Kapsamlı baş ve boyun muayenesi, oral dokuların görsel incelemesi ve palpasyonu içeren konvansiyonel klinik muayenenin tek başına lezyonların histopatolojik tanısını öngörmek için yeterli olmadığı bilinmektedir. Bu nedenle, klinik muayenenin etkinliğini artıracak, oral potansiyel olarak malign düzensizliklerin ve oral kanser lezyonlarının saptanmasını ve tanısını kolaylaştıracak yardımcı araçlarının geliştirilmesine ihtiyaç vardır. Son yıllarda görüntü analizi ve tanısal teknolojilerde yaşanan hızlı ve devrimsel nitelikteki gelişmeler sayesinde ağız içi fotoğraflar, omiks teknolojileri, ışık esaslı görüntüleme sistemleri ile birleştirilen yapay zekâ uygulamaları bu amaçla kullanılabilecek araçlar olarak öne çıkmaktadır. Bu sistemlerin oral kanserlerin prognozu ve tedavi sonuçlarının öngörülmesi, lenf nodu tutulumunun saptanması, oral mukozal lezyonların sınıflandırılması, malign ve malign transformasyon potansiyeli olan lezyonların ayırıcı tanısı gibi birçok farklı alanda kullanılabileceği düşünülmektedir. Bu derlemenin amacı, oral mukozal lezyonların otomatik tanısı ve sınıflandırılması amacıyla geliştirilmiş çeşitli yapay zekâ teknolojilerini tanıtmak ve bu sistemlerin oral kanserlerin erken tanısında sağlayacağı potansiyel faydaları değerlendirmektir.

Anahtar Kelimeler:

Artificial Intelligence Applications in Early Diagnosis of Oral Cancer
2022
Yazar:  
Özet:

Early diagnosis of oral cancer is the most effective tool in reducing the disease's morbidity and mortality rates, survival rates and improving the quality of life of individuals. It is known that the comprehensive head and neck examination, the visual examination and palpation of oral tissues, the conventional clinical examination alone is not enough to predict the histopathological diagnosis of lesions. Therefore, it is necessary to develop help tools that will increase the effectiveness of clinical examination, which will facilitate the detection and diagnosis of oral potential malignant disorders and oral cancer lesions. Thanks to the rapid and revolutionary developments in image analysis and diagnostic technologies in recent years, artificial intelligence applications combined with oral photographs, omiks technologies, light-based imaging systems are highlighted as tools that can be used for this purpose. These systems are believed to be used in many different areas, such as the forecast and treatment results of oral cancer, the detection of lymph nodus holding, the classification of oral mucous lesions, the distinctive diagnosis of lesions with malignant and malignant transformation potential. The aim of this collection is to promote the various artificial intelligence technologies developed for the purpose of automatic diagnosis and classification of oral mucous lesions and to evaluate the potential benefits that these systems will provide in early diagnosis of oral cancer.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Ege Üniversitesi Dişhekimliği Fakültesi Dergisi

Alan :   Sağlık Bilimleri

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 378
Atıf : 496
2023 Impact/Etki : 0.025
Ege Üniversitesi Dişhekimliği Fakültesi Dergisi