Murat UÇAR, Emine UÇAR

Sıtma Hastalığının Otomatik Tespiti için EfficientNet Tabanlı Segmentasyon Modellerinin Performans Analizi

Performance Analysis of EfficientNet Based Segmentation Models for Automatic Detection of Malaria Disease

Bilişim Teknolojileri Dergisi

2023-Cilt: 16 Sayı: 3

167-176

Sıtma tespiti, derin öğrenme, segmentasyon, EfficientNet

Malaria detection, deep learning, segmentation, EfficientNet

29598

Benzer Makaleler

YOLOv5 ile Topluluk Öğrenmesine Dayalı Olarak Ray Yüzeyindeki Kusurların Tespiti

Demiryolu Mühendisliği

Mehmet SEVİ, İlhan AYDIN, Erhan AKIN

Konutlardaki Elektrikli Cihazların Evrişimli Sinir Ağı ile Otomatik Sınıflandırılması

Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji

Ebra Nur ZUREL, Zeynep Mine ALÇİN, Muzaffer ASLAN

Açıklanabilir Yapay Zekâ Tabanlı Denetimsiz Öğrenme ile Ray Kusur Tespiti

Demiryolu Mühendisliği

Selçuk Sinan KIRAT, İlhan AYDIN

TIRNAK GÖRÜNTÜLERİNDEN HASTALIK TEŞHİSİ

Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi

Zuhal CAN, Şahin IŞIK

Derin Öğrenme Yöntemleri Kullanılarak BT Taramalarında Beyin Kanaması Teşhisinin Karşılaştırmalı Bir Analizi

Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi

Tuğrul Hakan GENÇTÜRK, Fidan KAYA GÜLAĞIZ, İsmail KAYA

Birbirine Benzeyen Üç Farklı Hastalığın Tespitinde Derin Öğrenme Modellerinin Performansı

Journal of New Results in Engineering and Natural Sciences

Yunus Emre KARACA, Serpil ASLAN

Öğretmen Adaylarının Açık ve Uzaktan Öğretime Yönelik Algıları: Eş-zamansız ve Eş-zamanlı Çevrimiçi Öğrenme

Ahmet Keleşoğlu Eğitim Fakültesi Dergisi

Mücahit ÖZTÜRK

Göğüs Bilgisayarlı Tomografi Görüntülerinden COVID-19 Hastalığını Tespit Etmede Radyologlara Yardımcı Derin Öğrenme Tabanlı Bir Sistem

Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi

Oğuzhan KATAR, Erkan DUMAN