Derin öğrenme alanında son yıllarda görüntü segmentasyonu ve dokuların analizi oldukça ilgi çeken konular haline gelmiştir. Bu çalışma ise, görüntülerin belirli bölgelere ayrılması ve dokuların analiz edilmesi üzerine odaklanacak.
Görüntü segmentasyonu, girdi olarak verilen bir görüntünün farklı nesne veya bölgelere ayrılması işlemidir. Bu ayrıştırma, görüntüdeki piksellerin belirli kriterlere göre sınıflandırılması veya gruplandırılmasıyla gerçekleştirilir. Görüntü segmentasyonu, medikal görüntüleme, nesne tanıma, görüntü işleme ve otonom araçlar gibi birçok alanda kullanılabilir.
Görüntü segmentasyonu için kullanılan birçok yöntem bulunmaktadır. Ancak, derin öğrenme teknikleri son yıllarda bu alanda büyük bir etki yaratmıştır. Derin öğrenme, yapay sinir ağlarından ilham alarak geliştirilen ve büyük veri kümesi üzerinden örneklerle eğitim alan bir makine öğrenme yöntemidir.
Derin öğrenme tabanlı görüntü segmentasyon yöntemleri, genellikle konvolüsyonel sinir ağları (CNN) kullanılarak gerçekleştirilir. CNN, bir veya daha fazla konvolüsyon katmanından ve ardışık olarak yer alan havuzlama (pooling) katmanlarından oluşur. Bu katmanlar, görüntülerin özelliklerini çıkarmak ve önemli bilgileri vurgulamak için kullanılır. Son olarak, tamamen bağlı (fully connected) katmanlar kullanılarak piksellerin sınıflandırılması gerçekleştirilir.
Görüntü segmentasyonunun yanı sıra, derin öğrenme teknikleri dokuların analizi alanında da kullanılmaktadır. Dokuların analizi, medikal görüntüleme alanında oldukça önemli bir adımdır ve birçok hastalığın teşhisinde ve tedavi sürecinde kullanılır. Derin öğrenme yöntemleri, dokuların karakteristik özelliklerini belirlemek için kullanılabilmektedir.
Derin öğrenme tabanlı dokuların analizi, çeşitli adımları içerir. İlk olarak, medikal görüntüler elde edilir ve ön işleme adımları uygulanır. Daha sonra, görüntüler CNN'lere verilir ve özellik çıkarması gerçekleştirilir. Bu özellikler, medikal uzmanlar tarafından incelenerek dokuların analizi yapılır ve hastalıkların teşhisi veya tedavi planlaması için kullanılabilir.
derin öğrenme yöntemleri görüntü segmentasyonu ve dokuların analizi alanında oldukça etkili birer araç olmuştur. Bu yöntemler, birçok uygulama alanında kullanılabilmektedir ve daha da geliştirilerek gelecekte daha etkili sonuçlar elde edilmesi mümkün olabilir."
