Ana SayfaCerrahi CihazlarAI Sağlıkİnovasyon MerkeziAkademiHakkımızdaİletişim
Fikir Gönder
Cordistronic
CORDISTRONIC

Yaşam için hassas işçilik. Karmaşık kardiyovasküler cerrahiyi standardize ediyor ve AI ile nöroradyolojiyi dönüştürüyoruz.

R&D Bülteni

Patentler, kilometre taşları ve klinik güncellemeler.

Yalnızca üç ayda bir. Dilediğiniz zaman abonelikten çıkın. Spam yok.

Gezinme

  • Ana Sayfa
  • Cerrahi Cihazlar
  • AI Sağlık
  • İnovasyon Merkezi
  • Akademi
  • Hakkımızda
  • İletişim

Çözümler

  • EDF: David Kolaylaştırıcı
  • ESR: Dikişsiz Halka
  • AI MS Radyoloji Takibi
  • Fikir Gönder

İletişime Geçin

  • Teknopark İstanbul, Cube Incubation, Sanayi Mahallesi, Teknopark Bulvarı, 34906 Pendik / İstanbul, Türkiye
  • info@cordistronic.com

© 2026 Cordistronic Sağlık Teknolojileri Ar-Ge. Tüm hakları saklıdır.

TÜBİTAK 1512 BİGG destekliYaşam için hassas işçilik.

Cordistronic
CORDISTRONIC
LOCAL_T--:--:--
GMT--:--:--
PATH/tr/academy/segmentasyon-modeli-nedir
LOCALETR-TR
[01]Ana Sayfa[02]Cerrahi Cihazlar[03]AI Sağlık[04]İnovasyon Merkezi[05]Akademi[06]Hakkımızda[07]İletişim
Fikir Gönder

CANLI İZLEME

OK

> TR, ABD ve AB'de 6 verilmiş patent

    X:-100 Y:-100
    #0000F2
    BODY
    Tüm rehberler
    2026-08-151 minTeknoloji AçıklamalarıTıbbi Görüntüleme

    Segmentasyon Modeli Nedir, Gerçekte? (Klinisyenler İçin)

    Cordistronic Akademi

    İçindekiler

    1. 01Tek cümlelik versiyon
    2. 02Pratikte ne anlama gelir
    3. 03Neden zordu (ve neden elle yapılıyordu)
    4. 04Neden "yeterince iyi" bilimsel bir sorudur
    5. 05Bu sizin için, bir klinisyen olarak ne anlama gelir

    Radyologlar ve cerrahlar 'segmentasyon' kelimesini sürekli duyar ama modelin gerçekte ne yaptığını sade bir dille anlatan çok az kişi vardır. Jargon olmadan, işte cevabı.

    Görüntüleme ile çalışan her klinisyen segmentasyon kelimesini duyar: çoğu zaman "yapay zekâ" ile aynı cümlede. Modelin gerçekte ne yaptığı, sade bir dille şöyle:

    01Tek cümlelik versiyon

    Bir segmentasyon modeli görüntünün her pikseline bakar ve her biri için şu kararı verir: "bu, aradığım yapının parçası mı, değil mi?"

    02Pratikte ne anlama gelir

    Beyin MR'ındaki bir MS lezyonunu düşünün. Bir segmentasyon modeli hacmi işler ve lezyona ait her vokseli işaretler: yani sınırı otomatik olarak çizer. Çıktı bir maskedir: her vokselin lezyon ya da lezyon değil olarak etiketlendiği bir katman.

    03Neden zordu (ve neden elle yapılıyordu)

    Derin öğrenmeden önce bu, radyoloğun lezyon sınırlarını elle çizmesi demekti: yavaş, yorucu ve gözlemciler arasında değişkenlik gösteren bir iş. Aynı lezyon iki farklı radyolog tarafından ya da aynı radyolog tarafından iki farklı günde farklı çizilebilir.

    04Neden "yeterince iyi" bilimsel bir sorudur

    Segmentasyon modelleri örneklerle eğitilir: elle doğrulanmış sınırları bilinen binlerce görüntü. Model, yeni görüntülerdeki sınırları öngören desenleri öğrenir. Bilimsel iş, ne kadar iyi genelleştirdiğini ölçmektir: doğruluk farklı tarayıcılarda, farklı hastanelerde, farklı hastalarda korunuyor mu?

    05Bu sizin için, bir klinisyen olarak ne anlama gelir

    Bu araçları iyi kullanmak için matematiği anlamanız gerekmez. Üç şeyi anlamanız gerekir:

    1. Model neyle eğitildi: bu, sizin hasta popülasyonunuz ve tarayıcınızla eşleşiyor mu?
    2. Hata modları neler: nerede karışıyor?
    3. Nasıl doğrulandı: hangi referans standardına karşı, kaç vaka üzerinde?

    Bir segmentasyon aracı, tıptaki diğer ölçüm cihazları gibi bir ölçüm aletidir. Soru asla "yapay zekâ sihirli mi?" değildir: soru "bu ölçüm, bu hasta için güvenilir mi?"dir.

    Bu rehber bir başlangıç.

    Kendi yolculuğunuzu başlatmak, fikrinizi paylaşmak veya ekibimizle konuşmak isterseniz İnovasyon Merkezi'ne yazın. Sohbet ederiz, yük yok.

    İnovasyon Merkezi'ne yazın
    Tüm rehberler