Çok miktarda karmaşık veriyi işleyebilen makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi yapay zekâ (YZ) teknikleri, gerçek dünyadaki problemlerin çözümü üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Yapay zekâ biyomedikal uygulamalarda da başarıyla kullanılmaktadır. Özellikle aktif bir araştırma alanı, nörobilim problemlerinde yapay zekâ tabanlı klinik karar verme, teşhis çalışmaları ve tıbbi bilgi mühendisliği için biyomedikal verilerin ve görüntülerin kullanılmasıdır. MR, bilgisayarlı tomografi, röntgen, patoloji, mikroskop ve EEG yoluyla elde edilen biyomedikal sinyaller ve görüntüler, çeşitli nörolojik bozuklukların (örn. Alzheimer demansı, Parkinson hastalığı, ALS, Multipl Skleroz, Dikkat Eksikliği Hiperaktivite Bozukluğu vb.) araştırıldığı tanıya yönelik çalışmalarda sıklıkla kullanılmaktadır. Sinirbilimde uygulanmak üzere derin öğrenme ve makine öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi çok çeşitli sorunları çözme yetenekleri nedeniyle şu anda popüler bir çalışma alanıdır.

Bu özel oturumda beyin anatomik ve fonksiyonel verilerine uygulanan makine ve derin öğrenme yaklaşımları üzerine en son araştırmalar sunulacaktır.

Araştırmacılar, ilgili konularda orijinal katkılarını sunmak üzere davet edilmektedir:
https://tiptekno.net/2024
https://cmt3.research.microsoft.com/TIPTEKNO2024

Düzenleyiciler