Makine öğrenmesi kullanarak düşük kaynaklı diller için radyoloji raporu sınıflandırması : beyin kanaması tespiti üzerine bır örnek olay incelemesi
Year: 2023
Type: dissertation
Abstract: Radyoloji raporları hastalık teşhis ve yönetim sürecinde önemli bir role sahiptir. Bazı durumlarda radyoloji raporu, hastayı tedavi eden doktorun derhal harekete geçmesi gereken kritik bir bulguya işaret edebilir. Yapay Zeka, özellikle Doğal Dil İşleme modelleri kullanılarak bu tür vakaların radyoloji raporlarından tespit edilmesi sürecinin otomatikleştirilmesi çok önemlidir, daha hızlı karar verilmesini sağlar ve hayat kurtarabilir. Bu, Türkçe radyoloji raporlarında beyin kanaması tespiti bağlamında kritik bulguları tespit etmeye yönelik yeni bir çalışmadır. Denetimli modellerin eğitimi için yaklaşık 30.000 etiketli Beyin Kanama Bilgisayarlı Tomografi (CT) raporu ve eğitim öncesi ve ince ayar kelime yerleştirme ve dil modelleri için yaklaşık 190 bin rapor kullanıyoruz. Bildiğimiz kadarıyla bu çalışma, büyük ölçekli Türkçe radyoloji raporlarının kullanıldığı ilk çalışmadır. Ayrıca, bu tezde, önceden eğitilmiş dil modellerinde ince ayar yapmanın ve statik kelime kalıplama vektörlerinin başarım üzerindeki etkisini gösterilmiştir ve alana özgü verileri kullanarak ince ayarın sınıflandırma başarımını iyileştirdiği sonucuna varılmıştır.
Author: Bayrak, Gıyaseddin
Language: English
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7132148074