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 7
Machine LearningDeep Learning in Rheumatological Screening A Systematic Review
2023
Dergi:  
Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
Yazar:  
Özet:

Machine learning and deep learning techniques have been used in many fields, especially automatic image processing techniques, in recent years. In light of these developments, it has become inevitable to develop applications in the medical field. This study focuses on the past few years of research using machine learning and deep learning methods in the context of image processing in the field of rheumatology. This review provides researchers with the latest information on the use of deep learning and machine learning and inspires them to generate new ideas in their research by analyzing image processing systems performed by these artificial intelligence methods. In the proposed systematic review, 28 articles covering the application of deep learning and machine learning methods in the domain of rheumatology with the aim of digital image processing in the last 18 years were evaluated. Experiments emphasize that machine learning and deep learning methods provide significant segmentation accuracy and better case classification accuracy for various rheumatologic diseases like rheumatoid arthritis, osteoarthritis, and ankylosing spondylitis. Lastly submitted review presents possible different research ideas for related researchers to concentrate on for their future studies.

Anahtar Kelimeler:

0
2023
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 829
Atıf : 1.110
2023 Impact/Etki : 0.011
Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi