DOI: 10.36719/2707-1146/05/6-13

Elcin Nizami Huseyn 

Netherlands Institute for Neuroscience 

doctor of biomedical sciences

elcin.huseyn@asoiu.edu.az

APPLICATION OF DEEP LEARNING TECHNOLOGY IN DISEASE DIAGNOSIS

Abstract

The rapid development of deep learning technology provides new methods and ideas for assisting physicians in high-precision disease diagnosis. This article reviews the principles and features of deep learning models commonly used in medical disease diagnosis, namely convolutional neural networks, deep belief networks, restricted Boltzmann machines, and recurrent neural network models. Based on several typical diseases, the application of deep learning technology in the field of disease diagnosis is introduced; finally, the future development direction is proposed based on the limitations of current deep learning technology in disease diagnosis. Pooling is performed independently on the feature map, mainly including maximum pooling and mean pooling.

Keywords: artificial intelligence, deep learning, disease diagnosis, neural network, technology 

Elçin Nizami oğlu Hüseyn

Hollandiya Neyrologiya İnstitutu

biotibbi elmlər doktoru

elcin.huseyn@asoiu.edu.az

Xəstəliklərin diqnozasında dərin təlim texnologiyasının tətbiqi

Xülasə

Dərin öyrənmə texnologiyasının sürətli inkişafı həkimlərə yüksək dəqiqlikli xəstəliklərin diaqnozunda kömək etmək üçün yeni metodlar və ideyalar təqdim edir. Bu məqalə tibbi xəstəliklərin diaqnostikasında geniş istifadə olunan dərin öyrənmə modellərinin, yəni konvolyusiya neyron şəbəkələri, dərin inanc şəbəkələri, məhdud Boltzman maşınları və təkrarlanan neyron şəbəkə modellərinin prinsiplərini və xüsusiyyətlərini nəzərdən keçirir. Bir neçə tipik xəstəliklər əsasında xəstəliklərin diaqnostikası sahəsində dərin öyrənmə texnologiyasının tətbiqi tətbiq edilir; nəhayət, xəstəliklərin diaqnostikasında mövcud dərin öyrənmə texnologiyasının məhdudiyyətləri əsasında gələcək inkişaf istiqaməti təklif olunur. Pooling xüsusiyyət xəritəsində müstəqil olaraq həyata keçirilir, əsasən maksimum birləşdirmə və orta birləşdirmə daxildir. 

Açar sözlər: süni intellekt, dərin öyrənmə, xəstəliyin diaqnozu, neyron şəbəkəsi, texnologiya