Görüntü İşleme ve Varlık İsmi Çıkarımı Yöntemleri ile Meme Kanseri Tesipiti
Görüntü İşleme ve Varlık İsmi Çıkarımı Yöntemleri ile Meme Kanseri Tesipiti
DDİ, BI-RADS (BreastImaging Reporting and Data System) gibi medikal alanlarda kullanılan kapsamlı derecelendirme sistemlerinin etkili bir şekilde analiz edilmesi ve yorumlanması ile meme kanseri tarama süreçlerinde elde edilen mamografi raporlarını ve verilerini anlama, çözümleme ve sınıflandırmak.
Beyin tümörü; beyinde kontrolsüz çoğalan ve büyüyen hücrelerin oluşturduğu kitledir. Beyin tümörleri tiplerine göre farklı özellikler göstermektedir.Primer beyin tümörlerinin büyük bir çoğunluğu, malign ve invaziv yayılım göstererek sınırlı bir alana sahip kafatası içinde hızla büyür ve hastanın yaşamını tehdit eder.
Primer beyin tümörlerinde tedaviye etkin yanıt alınamaması, hastalık sürecinin hızlı ilerlemesi ve ciddi nörolojik fonksiyon kaybı; birey/ailenin umutsuzluk yaşamasına ve yaşam kalitesinin hızla düşmesine neden olur.Bu hastalar, ciddi fonksiyon kayıpları ve kişilik/benlik algısında değişim nedeniyle diğer kanserli bireylerden daha fazla sorun yaşamakta, maddi/manevi daha çok bakım ve desteğe gereksinim duymaktadır.Risk grubu olan hastaların yaşadıkları semptomlar göz önünde bulundurularak, klinik değerlendirme ve tanı testleri kullanılarak erken tanımlanması erken müdahale edilmesi önerilmektedir.
DDİ, bu metin verilerini anlama, çözümleme ve sınıflandırma yetenekleri sayesinde, radyologların ve sağlık profesyonellerinin BI-RADS kategorilerini hızlı ve doğru bir şekilde belirlemelerine yardımcı olabilir. DDİ algoritmaları, metin verilerini işleyerek belirli anatomi etiketleri, gözlemler, şüpheli durumlar ve kanaat gibi önemli bilgileri çıkartabilir. Bu da hem hastaların daha hızlı bir şekilde doğru tanı ve tedaviye yönlendirilmesini sağlar, hem de sağlık uzmanlarının büyük veri setleri içindeki bilgileri daha etkili bir şekilde kullanmalarına olanak tanır.