Thermography in Diseases of the Thorax

Lane, Warren Zeph

doi:10.1111/j.1749-6632.1964.tb13696.x

Cited by 5 publications

(1 citation statement)

References 2 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Winsor ve Bendezu'nun periferik dolaşım bozuklukları [21] (1964), Skverski ve ark.nın [22] vasküler hastalıklar (1964), Albert ve ark.nın [23] ortopedik anomaliler (1964), Connel ve ark. nın [24] travma (1964), Boas'ın [25] romatizmal eklem iltihabı (1964), Lane'in [26] göğüs hastalıkları (1964), Sandrow ve ark. nın [27] diyabetik nöropati veya vasküler bozukluklar (1972), Ring ve Bacon'ın [4] Raynaud fenomeni (1977), Hartmann ve ark.nın [28] cilt hastalıkları (1981), Cole'un [29] yanık yaraları (1990), Soffin ve ark.nın [30] diş (1983), Steed'in [31] çene eklem patolojisi (1991), Herrick'in [32] karpal tünel sendromu (1987), Shatsova'nın [33] tiroit hastalıkları (1989) üzerine gerçekleştirdikleri uygulamalar termografinin medikal alanda kullanımının önemini vurgulamış ve literatüre derinlik kazandırmıştır.…”

Section: Tarihsel Perspektifunclassified

Kızılötesi Termal Görüntülemenin Yapay Zeka Tabanlı Biyomedikal Uygulamaları

Ervural

Ceylan

2021

jai

View full text Add to dashboard Cite

Kızılötesi termal görüntüleme, vücut sıcaklığı dağılımının ve değişiminin izlenmesine izin veren invazif olmayan, zararlı radyasyon içermeyen, temassız bir modalitedir. Periferik kan akışı, otonom sinir sistemi, vazokonstrüksiyon / vazodilatasyon, iltihaplanma, terleme veya diğer süreçler hakkında fizyolojik bilgiler sağlaması medikal alanda kullanımını yaygınlaştırmıştır. Yapay zekâ alanında yaşanan gelişmeler medikal uygulamalarda da karşılık bulmuş ve makine öğrenimi metotları; karar verme, hastalık takibi, cerrahi planlama gibi birçok görev için kullanılır hâle gelmiştir. Termal verilerin yorumlanması için yapay zekâ yöntemlerinin kullanılması, bir tanı, tedavi planlama veya cerrahi değerlendirme senaryosunda doktorlara ikinci bir görüş sağlamak için etkin bir çözüm olabilir. Bu araştırmanın amacı: Literatür kaynaklarının incelenerek termal görüntülemenin medikal uygulamalardaki sınıflandırma, karar verme gibi süreçlerde yapay zekâ yöntemlerinin işleyişlerini değerlendirmek ve literatür hakkında bilgi sunmaktır.Infrared thermal imaging is a non-invasive, harmless radiation-free non-contact modality that allows monitoring of body temperature distribution and change. Providing physiological information about peripheral blood flow, autonomic nervous system, vasoconstriction / vasodilation, inflammation, sweating or other processes has expanded its use in the medical field. Developments in the field of artificial intelligence have also found response in medical applications, and machine learning methods have become used for many tasks such as decision making, disease monitoring, and surgical planning. Using artificial intelligence methods to interpret thermal data can be an effective solution to provide doctors with a second opinion in a diagnosis, treatment planning or surgical evaluation scenario. The purpose of this research; To evaluate the functioning of artificial intelligence methods in medical applications such as classification and decision making of thermal imaging by examining the literature sources and to provide information about the literature.

show abstract