Arxiv
Nature & Science 2026 Nature & Science 2025 Nature & Science 2024 Nature & Science 2023 Nature & Science 2022 Nature & Science 2021 Nature & Science 2020 Nature & Science 2019

DOI: 10.36719/2707-1146/04/6-13

     Elcin Nizami Huseyn

Azerbaijan State Oil and Industry University

doctor of biomedical sciences

elcin.huseyn@asoiu.edu.az

 

APPLICATION OF DEEP LEARNING IN MEDICAL IMAGING

 

Abstract

Medical imaging technology plays an important role in the detection, diagnosis and treatment of diseases. Due to the instability of human expert experience, machine learning technology is expected to assist researchers and physicians to improve the accuracy of imaging diagnosis and reduce the imbalance of medical resources. This article systematically summarizes some methods of deep learning technology, introduces the application research of deep learning technology in medical imaging, and discusses the limitations of deep learning technology in medical imaging. There has been a long-term traditional research in computer-aided detection systems, namely automatic detection of lesions, which can improve detection accuracy or reduce reading time for human experts. 

Keywords: artificial intelligence, deep learning, medical imaging, big data, method 

 

Elçin Nizami oğlu Hüseyn 
Azərbaycan Dövlət Neft və Sənaye Universiteti
biotibbi elmlər doktoru

elcin.huseyn@asoiu.edu.az

 
Dərin öyrənmənin tibbi görüntülərdə tətbiqi

 

Xülasə

Tibbi görüntüləmə texnologiyası xəstəliklərin aşkarlanması, diaqnozu və müalicəsində mühüm rol oynayır. İnsan mütəxəssis təcrübəsinin qeyri-sabitliyi səbəbindən maşın öyrənmə texnologiyasının tədqiqatçılara və həkimlərə görüntü diaqnozunun dəqiqliyini artırmaq və tibbi qaynaqların balanssızlığını azaltmaq üçün kömək etməsi gözlənilir. Bu məqalə sistematik olaraq bəzi dərin öyrənmə texnologiyasının metodlarını ümumiləşdirir, dərindən öyrənmə texnologiyasının tibbi görüntüləmə tətbiqetmə tədqiqatını 

təqdim edir və dərindən öyrənmədə dərin öyrənmə texnologiyasının məhdudiyyətlərindən bəhs edir. Kompüter dəstəkli aşkarlama sistemlərində, yəni lezyonların avtomatik aşkarlanmasında uzunmüddətli ənənəvi tədqiqat aparılmışdır ki, bu da aşkarlama dəqiqliyini yaxşılaşdıra və ya insan ekspertləri üçün oxu vaxtını azalda bilər. 

Açar sözlər: süni zəka, dərin öyrənmə, tibbi görüntüləmə, böyük məlumatlar, metod


Baxış: 338