Yeni Nesil Görüntü İşleme Teknolojileri, görsel algılama ve işleme konusunda çığır açan yenilikçi bir teknolojidir Bu teknoloji sayesinde fotoğraf ve video gibi görsel materyaller daha detaylı ve net bir şekilde işlenebilir Siz de görsel işleme teknolojilerindeki son gelişmelere yakından tanıklık etmek istiyorsanız, Yeni Nesil Görüntü İşleme Teknolojileri hakkında daha fazla bilgi edinin
Görüntü işleme teknolojilerindeki son gelişmeler, insan hayatına yepyeni bir boyut kazandırıyor. Günümüzün yenilikçi teknolojileriyle birlikte, daha önce hayal bile edilemeyen uygulamalar mümkün hale geliyor.
Bugün, görüntü işleme teknolojileri gittikçe daha gelişmiş bir hal alıyor ve birçok farklı kullanım alanı mevcut. Makine görme teknolojileriyle birlikte, endüstriyel süreçler daha ucuz ve daha hızlı hale geldi, artırılmış gerçeklik uygulamaları, eğitim alanında yeni imkânlar sunmakta, tıbbi görüntüleme sistemleri insan hayatını kurtarmakta, robotik sistemler daha akıllı ve özerk hale gelmekte ve güvenlik sistemleri daha etkili bir şekilde tehditleri engellemekte.
Bu teknolojiler ayrıca tarım, ulaşım, oyun, grafik tasarımı ve daha birçok alanda da farklı ve benzersiz uygulamalar sunmakta. Hem kişisel hem de ticari kullanım için çeşitli avantajlar sağlayan görüntü işleme teknolojilerinin, gelecekteki potansiyeli, kurumlar, devletler ve bireyler için nihai önem taşıyor.
Derin Öğrenme
Derin öğrenme teknolojisi son yıllarda görüntü işleme alanında oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu teknoloji, görüntülerin işlenmesinde ve tanımlanmasında oldukça etkili bir yöntemdir. Bir görüntünün işlenmesinde, derin öğrenme teknikleri yapay sinir ağları ve katmanlı öğrenme teknolojileri kullanarak çalışır.
Görüntü işleme süreci, bir görüntüyü işlemek için birçok adım içerir. Bu adımlar arasında resim segmentasyonu, nesne tanıma, nesne takibi, yüz tanıma vb. bulunmaktadır. Derin öğrenme teknolojisi, bu adımları gerçekleştirirken, daha yüksek doğruluk ve daha hızlı sonuçlar elde eder.
Bir örnek vermek gerekirse, güvenlik kameralarının yaygın kullanımı arttıkça, görüntü işleme teknolojileri de bu alan için kullanılmaya başlamıştır. Derin öğrenme teknolojisi, güvenlik kameralarından elde edilen görüntülerin işlenmesinde kullanılarak, çevredeki tehlikeleri tespit etmede oldukça etkili bir yöntemdir. Ayrıca araç plakalarının tanımlanması gibi uygulamalarda da derin öğrenme tekniği kullanılmaktadır.
Derin öğrenme teknolojisi, görüntü işleme alanındaki gelişmelerin en önemli sürücülerinden biridir. Görüntü işleme teknolojileri, daha doğru sonuçlar elde edebilmek için yüksek miktarda veri gerektirir. Derin öğrenme teknolojisi ise bu verilerin işlenmesini daha hızlı ve hatasız yaparak, daha doğru sonuçlar elde edilmesine yardımcı olur.
Artırılmış Gerçeklik
Görüntü işleme teknolojileri son yıllarda birçok farklı sektörde kullanılmaya başlandı. Bu teknolojilerin en popüler kullanım alanlarından biri ise artırılmış gerçeklik uygulamalarıdır. Artırılmış gerçeklik, gerçek dünya ortamına bilgisayar tarafından üretilen sanal objelerin eklenmesiyle oluşur. Bu teknolojide, görüntü işleme teknikleri öncelikle çevrenin 3D çizimlerinin oluşturulmasına yardımcı olmaktadır.
Birçok farklı sektördeki firmalar, artırılmış gerçeklik uygulamalarını pazarlama stratejilerinin bir parçası olarak kullanmaktadır. Örneğin, bir mobilya perakendecisi, alıcıların evlerinde ürünlerin nasıl görüneceğini daha iyi görmelerine yardımcı olmak için artırılmış gerçeklik uygulamasını kullanabilir. Bir turizm şirketi, müşterilerin destinasyonlarını daha iyi keşfetmelerine yardımcı olmak için artırılmış gerçeklik uygulamasını kullanabilir. Benzer şekilde, bir restoran müşterinin masasına gelmeden önce nasıl görüneceğini görebileceği bir artırılmış gerçeklik menüsü sunabilir.
Bunların yanı sıra, artırılmış gerçeklik teknolojileri eğitim sektöründe de kullanılmaktadır. Örneğin, bir öğrenci, bir üniversitenin laboratuvarını sanal olarak ziyaret ederek, laboratuvar hakkında daha iyi bir fikir sahibi olabilir. Ayrıca, cerrahlar, sanal artırılmış gerçeklikte pratik yaparak, cerrahi tekniklerini geliştirebilirler.
| Artırılmış Gerçeklik Uygulama Örnekleri | Sektör |
|---|---|
| Bir mobilya mağazasında ürünlerin gerçek boyutlarda sanal olarak görüntülenmesi | Mağazacılık |
| Bir turizm şirketinde müşterilerin sanal olarak destinasyonları gezebilmesi | Turizm |
| Bir restoranda artırılmış gerçeklik menüsü sunulması | Gastronomi |
| Üniversitelerde artırılmış gerçeklikle sanal labrotuvar gezileri | Eğitim |
| Cerrahların sanal artırılmış gerçilikte pratik yaparak cerrahi tekniklerini geliştirmesi | Tıp |
İlerleyen yıllarda artırılmış gerçeklik uygulamalarının kullanımının daha da yaygınlaşması beklenmektedir. Özellikle e-ticaret sektöründe, müşterilerin alışveriş tecrübelerinin geliştirilmesine yardımcı olacaktır. Ayrıca, artırılmış gerçeklik teknolojilerinin insansız hava araçlarıyla birleştirilmesiyle, birçok alan için yeni fırsatlar doğacaktır.
Makine Görme
Makine görme son yılların en popüler görüntü işleme teknolojilerinden biridir ve endüstriyel kullanımları giderek artmaktadır. Makine görme, makinelerin ve robotların birçok görevi otomatik olarak gerçekleştirebilmesine olanak tanır.
Bu teknolojinin endüstrideki en yaygın kullanımı; kalite kontrolü, hata ayıklama ve üretim sürecindeki verimliliği artırmaktır. Makine görme, imalat sektöründeki büyük bir zaman ve maliyet tasarrufu sağlar ve insan hatalarını minimize eder.
| Makine Görme Teknolojisindeki Endüstriyel Uygulamalar | Endüstri | Örnekler |
|---|---|---|
| Kalite Kontrolü | Gıda, İlaç, Otomotiv | Gıdaların hassasiyet kontrolü, ilaçların renk veya şekil farklılıklarının tespiti, araçların boya kalitesinin kontrolü. |
| Üretim Süreçleri | Otomotiv, Elektronik, Havacılık | Otomotiv parçalarının üretim sürecinde hatanın tespiti, elektronik cihazların montaj sürecinde kalite kontrolü, uçak parçalarının üretiminde kullanımı. |
| Objelerin Tespiti | Depolama, Lojistik | Ürünlerin depolanması ve sevkiyatı sırasında objelerin tanınması, ürünlerin envanter sayımı. |
Makine görme teknolojileri, diğer endüstrilerde de kullanılmaktadır. Bunlardan bazıları tarım, sağlık, enerji ve güvenlik sektörleridir. Teknolojinin endüstriyel kullanımları giderek artmaktadır ve gelecekte daha birçok sektörde kullanılması beklenmektedir.
Robotik
Görüntü işleme teknolojileri, robotik sistemlerin başarılı bir şekilde çalışması için çok önemli bir rol oynamaktadır. Robotik sistemler, robot kollarının, mobil robotların, ısıtıcılardan kolayca tanınan insanları algılayabilen robotların ve otomatik rehberli araçların kullanımına kadar birçok alanda kullanılmaktadır. Bu sistemlerde, görüntüsü işlenen nesnelerin algılanması, takibi ve kontrolü için kullanılırlar.
Bu bağlamda, robotik sistemlerin birçok endüstriyel kullanımı vardır. Örneğin, bir fabrikada makineler arasında işlenmekte olan parçaların pürüzsüz bir şekilde hareket ettirilmesi için, bir robot kolu, uygun kameralarla donatıldığında, nesneleri algılayabilir ve onları sistemin başka bir bölümüne taşıyabilir. Robotik sistemlerin tarım, inşaat, tıp ve hatta askeriye gibi diğer birçok sektörde de kullanıldığı bilinmektedir.
Görüntü işleme teknolojisi, robotik sistemler için görüntü analizi ve nesne tanıma yeteneği sağlayarak, bu sistemlerin verimliliğini artırarak ve hataları önleyerek, insan müdahalesi gerektirmeyen otomatik sistemlerin geliştirilmesini mümkün kılmaktadır.
Bununla birlikte, her ne kadar robotik sistemler ve görüntü işleme teknolojileri birbirleriyle mükemmel bir şekilde uyumlu olsalar da, bir robotik sistemin bir nesneyi algılaması ve tanıması gerçekten çok zor bir işlemdir. Bu yüzden robotlar, kameralar ve sensörler yardımıyla, çevrelerinde olup bitenleri algılamak için tasarlanmıştır. Görüntü işleme teknolojileri aracılığıyla, bu nesneleri tanıyabilen ve robotların ne yapması gerektiği konusunda sinyal veren robotik sistemler üretilebilir.
Özetle, görüntü işleme teknolojileri, robotik sistemlerin görüntü analizi ve obje tanıma yeteneğini artırarak birçok endüstriyel kullanıma sahip olmasına olanak sağlamaktadır. Hem işçilerin güvenliğini sağlamak hem de verimliliği artırmak için robotlar, kameralar ve sensörler kullanılarak nesnelerin algılanması ve takibi mümkün hale getirilmektedir.
Otonom Araçlar
Otonom araçlar, araç kontrol sistemlerinin otomatik hale getirilmesiyle artık gerçek bir olasılık. Bu otomatikleşme işlemi, özellikle daha güvenli ve etkili bir sürüş deneyimi sağlamak amacıyla gerçekleştiriliyor. Otonom araçlar, yolcuların seyahat konforunu ve güvenliğini artırırken aynı zamanda trafiği de daha akıcı hale getirebilir.
Görüntü işleme teknolojileri, otomotiv endüstrisinde otonom araçların geliştirilmesinde çok önemli bir rol oynuyor. Bu teknolojiler, araçların etrafındaki nesneleri algılamasına izin vererek, kendini yöneten araçların sürüşü için çok önemlidir. Otonom araçlarda kullanılan görüntü işleme teknolojileri, araçların çevresini tarama, nesne algılama, yoldaki işaretleri okuma ve trafik sinyallerini algılama gibi birçok işlemi gerçekleştirebiliyor. Bu teknolojiler, yolcuların güvenliğini önemli ölçüde artırırken, sürücülerin yolculuklarının daha verimli ve konforlu olmasını sağlıyor.
Gelecekte, otonom araçlar, trafikteki kazaların önemli ölçüde azaltılması konusunda büyük bir potansiyel sunuyor. Araç üreticileri, otonom araç teknolojilerine yatırım yaparak geleceğin sürücüsüz araçları için önemli bir platform yaratıyorlar. Bu yatırımların bir sonucu olarak, trafik sıkışıklığı, trafik kazaları ve emisyonlar gibi problemler azaltılacak ve sürücülere güvenli, konforlu ve akıcı bir sürüş deneyimi sunulacak.
Otonom araçlar, akıllı şehirlerin ve mobilite hizmetlerinin geleceği olarak kabul ediliyor. Görüntü işleme teknolojileri, otonom araçların hayatımızdaki yerini sağlamlaştırabilir ve sürücüleri yola çıkmadan önce daha fazla bilgilendirebilir. Gelecekte, bu teknolojiler, daha geniş kitlelere ulaşacak ve trafik güvenliğini artırmada önemli bir rol oynayacak.
Tıp
Görüntü işleme teknolojileri günümüzde tıp alanında yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu teknolojiler, çeşitli görüntüleme sistemleri ile oldukça faydalı bir araç haline gelmiştir. Özellikle tıbbi görüntüleme sistemlerindeki gelişmeler, hastalıkların tanısında ve tedavisinde büyük bir adım olmuştur.
Tıbbi görüntüleme sistemleri, röntgen, manyetik rezonans görüntüleme (MRI), bilgisayarlı tomografi (BT) gibi çeşitli yöntemlerle elde edilen görüntülerdir. Bu görüntüler, hastalıkların teşhis sürecinde doktorlara yardımcı olur. Görüntü işleme teknolojileri ile bu görüntüler daha etkili bir şekilde işlenebilir ve hastalıkların tanısı daha kesin bir şekilde konabilir.
Buna ek olarak, tıbbi görüntüleme sistemleri cerrahi müdahalelerde de sıklıkla kullanılmaktadır. Bu sistemler sayesinde, cerrahi operasyonların planlaması daha önceden yapılabilmekte ve cerrahi ekipmanların yerleştirilmesi uzmanlar tarafından önceden belirlenebilmektedir. Bu da operasyonların daha az invaziv olmasını, daha kısa sürede gerçekleştirilmesini ve hastanın iyileşme sürecini hızlandırmaktadır.
Görüntü işleme teknolojilerinin tıp alanındaki kullanımları sadece tıbbi görüntüleme sistemleri ile sınırlı değildir. Aynı zamanda, tıbbi yazılımların geliştirilmesinde de son derece faydalıdır. Örneğin, bir hasta tarama sonuçlarının insanlar tarafından incelenmesi yerine, görüntü işleme teknolojileri sayesinde bilgisayarlar tarafından analiz edilmesi mümkündür. Bu da daha hızlı ve kesin sonuçların elde edilmesini sağlar.
Tıbbi alanda görüntü işleme teknolojilerindeki gelişmelerin hızla devam ettiği söylenebilir. Önümüzdeki yıllarda bu teknolojiler daha da geliştirilerek, hastalıkların tanı ve tedavisinde daha fazla kullanılacaktır.
Güvenlik
Görüntü işleme teknolojileri, günümüzde güvenlik sistemlerinin önemli parçalarından biridir. Güvenlik ve kamu düzeni alanındaki uygulamalar, makine görme teknolojilerinin kullanımı sayesinde daha etkili bir şekilde gerçekleştirilmektedir. Görüntü işleme teknolojilerinin sağladığı hızlı ve doğru veri analizi, terörle mücadelede de büyük bir önem arz etmektedir.
Bu teknolojiler, terör saldırıları ve diğer güvenlik tehditlerine karşı binaların ve yayaların izlenmesinde kullanılmaktadır. Görüntü işleme teknolojileri sayesinde güvenlik sistemleri, olayların hızlı bir şekilde tespit edilmesine ve yasal otoritelerin müdahalelerine olanak tanımaktadır.
- Görüntü işleme teknolojileri, havaalanları, sınırlar ve kamu alanlarındaki kalabalık yerlerde kullanılmaktadır.
- Tehlikeli maddelerin tespiti, yüz tanıma sistemi ve plaka okuma sistemleri, bu teknolojilerin en yaygın kullanım alanlarındandır.
- Ayrıca, derin öğrenme algoritmaları kullanarak, terörist faaliyetler için şüpheli davranışları tespit etmek mümkündür.
Görüntü işleme teknolojileri, güvenlik sistemlerinde etkili bir şekilde kullanıldığı gibi terörle mücadelede de büyük bir potansiyele sahiptir. Özellikle, terörist faaliyetleri önlemek için daha fazla veriye ihtiyaç duyulduğu günümüzde, bu teknolojiler veri analizi açısından önemli bir avantaj sağlamaktadır.
Bu sebeple, günümüzde tüm dünyada birçok ülke, kamuya açık yerlerde kullanılmak üzere daha gelişmiş görüntü işleme teknolojileri geliştirmektedir. Bu teknolojilerin gelişimi ile birlikte, dünyanın dört bir yanındaki insanlar daha güvende hissedebilirler.
Uygulamalar
Görüntü işleme teknolojileri, birçok farklı sektörde kullanılmaktadır ve potansiyeli de oldukça yüksektir. Bu teknolojinin en sık kullanıldığı uygulama alanlarından biri tarım sektörüdür. Görüntü işleme teknolojileri, bitki hastalıklarının tespiti, bitki büyüklüğünün ve üretkenliğinin takibi, sulama işlemlerinin yönetimi ve daha birçok konuda tarım verimliliğini artırmak için kullanılmaktadır.
Bir diğer uygulama alanı ise eğitim sektörüdür. Görüntü işleme teknolojileri, öğrenme deneyimini zenginleştirmek amacıyla interaktif materyallerin hazırlanması, öğrencilere geri bildirim sağlanması ve sınıf içinde veya online ortamlarda canlı derslerin verilmesinde kullanılabilmektedir.
Ayrıca, güvenlik sektöründe de görüntü işleme teknolojileri kullanılmaktadır. Özellikle terörle mücadele kapsamında havaalanları, tren istasyonları, stadyumlar, alışveriş merkezleri ve kamu binaları gibi birçok yerde güvenlik kameraları yüz tanıma ve nesne algılama teknolojileriyle donatılarak, güvenlik önlemlerinin artırılması sağlanmaktadır.
Gelecekte, görüntü işleme teknolojilerinin kullanım potansiyeli daha da artacaktır. Örneğin, yapay zeka ve nesnelerin interneti (IoT) teknolojilerinin entegrasyonu ile akıllı şehirlerde trafik akışının yönetimi, doğal afetlerin takibi ve çevresel sorunların çözümü gibi konularda görüntü işleme teknolojilerinin önemi artacaktır.
Özetle, görüntü işleme teknolojileri birçok sektörde ve alanlarda kullanılabilecek oldukça önemli bir teknolojidir. Günümüzde tarım, eğitim ve güvenlik sektörlerinde yoğun bir şekilde kullanılırken, gelecekte de akıllı şehirler gibi farklı uygulama alanlarına yönelik potansiyeli yüksek bir teknoloji olarak öne çıkmaktadır.
Tarım
Görüntü işleme teknolojileri, tarım sektöründeki birçok özelliğin otomatik olarak analiz edebilmesine ve yönetebilmesine olanak tanır. Bu teknolojiler, tarım sektöründe verimlilik artışını sağlar ve tarım işletmelerinin daha etkili bir şekilde yönetilmesini sağlar.
Bir örnek olarak, tarım arazilerinde kullanılan traktörlerde yerleştirilen kameralar, toprak verimliliği açısından uygun olan tarım bölgelerini tespit edebilir ve traktörlerin bu alanlarda daha derin çekiş yapmasını sağlar. Bunun sonucunda daha az yakıt tüketimi ve daha az yorucu işler gerçekleştirilebilir.
Görüntü işleme teknolojileri ayrıca, bitkilerin hastalıklarını ve zararlıları tespit etmek için kullanılabilir. Bu teknolojilerle, hastalıklı veya zararlı böceklerin tespit edilmesi ve hatta önlenmesi mümkündür, böylece daha iyi sağlanan bitki sağlığı ve daha yüksek verim sağlanır.
Bunun yanı sıra, görüntü işleme teknolojileri ile bitki yetiştiricileri, ürünlerinin daha doğru bir şekilde hasat edilmesini sağlayabilirler. Örneğin, çiftçiler, hasat sırasında meyve veya sebzelerin olgunlaşma derecesini otomatik olarak tespit edebilir. Böylece, yüksek kaliteli ürünlerin elde edilmesi ve ürünlere daha yüksek fiyatlar talep etme fırsatı elde eder.
Görüntü işleme teknolojilerindeki ilerlemeler, tarım sektöründe kullanılan diğer araçlarda da önemli değişikliklere neden olmaktadır. Örneğin, tarım işletmeleri giderek daha fazla otomatikleştirilmiş ekipman kullanmaya başlamaktadır. Bu ekipmanlar, tarım işlemlerinin otomatik olarak gerçekleştirilmesine ve tarım işletmelerinin daha verimli bir şekilde yönetilmesine olanak tanır.
Tarım sektörü, görüntü işleme teknolojileri sayesinde büyük bir dönüşüm yaşamaktadır. Bu teknolojiler, üretkenliği artırmak ve tarım işletmelerinin daha verimli bir şekilde yönetilmesini sağlamak için tarım sektöründe daha geniş bir kapsamda uygulanmaktadır.
Eğitim
Eğitim sektörü, görüntü işleme teknolojilerinin en çok potansiyeli olan sektörlerden biridir. Görüntü işleme teknolojileri, öğretmenlerin öğrencileri hakkında daha çok veri toplamasına ve öğrencilerin öğrenme deneyimlerini iyileştirmesine yardımcı olabilir.
Bu teknolojiler, öğrencilerin hareketlerini ve yüz ifadelerini izleyerek zorlanabilecekleri konuları belirleyebilir. Öğrencilerin ne kadar dikkatli olduklarını ve derse ne kadar katıldıklarını da ölçebilirler. Bu veriler, öğretmenlerin öğrencilere daha uygun ve kişiselleştirilmiş bir öğrenme deneyimi sunmak için kullanılabilir.
Görüntü işleme teknolojileri aynı zamanda, okullarda güvenlik sorunları ile ilgili olası problemleri de çözmeye yardımcı olabilir. Okul koridorlarında veya sınıflarda bir hareketsizlik tespit edildiğinde, görüntü işleme teknolojileri öğrenci veya personelin nerede olduğunu tespit edebilir ve durumu doğrudan idareye bildirebilir.
Görüntü işleme teknolojileri, diğer bir yandan, çeşitli öğrenme materyallerinin daha anlaşılır hale getirilmesine yardımcı olabilir. Örneğin, üç boyutlu haritalar, harika bir öğrenme aracıdır. Öğrenciler, belirli bir alanı keşfetmek için haritayı kullanabilir ve bunu yaparak bu konuda daha fazla bilgi edinebilirler.
Bir diğer örnek ise, görüntü işleme teknolojileri sayesinde gerçek hayatta bulunması zor olan nesnelerin sanal olarak simüle edilmesi ve böylece öğrencilere daha interaktif bir öğrenme deneyimi sunulmasıdır. Bu özellikle tıp okuyan öğrenciler için oldukça yararlıdır. Sanal gerçeklik teknolojisi, öğrencilere insan anatomisi hakkında gerçekçi bir fikir sağlayabilir ve böylece uygulamalı eğitim yoluyla öğrenmelerini sağlar.
Özetle, görüntü işleme teknolojileri, eğitim sektöründe oldukça yararlıdır ve öğrencilerin öğrenme deneyimlerini daha etkili hale getirmek için kullanılabilir. Öğretmenlerin öğrencileri izlemesi ve daha kişiselleştirilmiş bir öğrenme deneyimi sağlaması yanı sıra, okullarda güvenliği arttırmaya da yardımcı olabilir. Görüntü işleme teknolojilerinin potansiyeli, gelecekte birçok öğrencinin faydalanabileceği bir öğrenme deneyimi sunmaya devam edecektir.
Sonuç
Görüntü işleme teknolojileri, günümüzde hızla gelişen bir alandır. Derin öğrenme ve artırılmış gerçeklik ile birlikte, sağlık, tarım, güvenlik ve robotik sistemler gibi birçok endüstride kullanılmaktadır. Görüntü işleme teknolojileri, daha kesin sonuçlar elde edilmesini sağlayarak, zamandan tasarruf edilmesine yardımcı olur. Örneğin, tıp alanında kullanılan görüntü işleme teknolojileri sayesinde doktorlar daha hızlı ve doğru teşhisler koyabilmekte ve hastaların sağlığı daha iyi takip edilebilmektedir.
Gelecekte, görüntü işleme teknolojileri daha da geliştirilerek daha geniş bir kullanım alanına sahip olacaktır. Nesnelerin interneti ve otonom araçlar gibi teknolojiler, görüntü işleme teknolojileriyle birleştirilerek, daha akıllı ve güvenilir sistemler oluşturulacaktır. Bununla birlikte, özellikle güvenlik alanında, görüntü işleme teknolojilerinin terörle mücadele gibi kritik alanlarda kullanımı daha da yaygınlaşacaktır.
- Özetle, görüntü işleme teknolojileri birçok endüstride kullanılabilecek potansiyele sahip bir teknoloji alanıdır.
- Gelecekte görüntü işleme teknolojilerinin daha da geliştirileceği ve nesnelerin interneti gibi teknolojilerle birleştirilerek daha akıllı sistemlerin oluşturulacağı öngörülmektedir.
- Görüntü işleme teknolojilerinin sağladığı doğru sonuçlarla birlikte zamandan tasarruf edilebilmesi, tıbbi uygulamalarda daha hızlı teşhislerin konabilmesi gibi birçok avantajı da bulunmaktadır.