Tüm dünyayı tesiri altına alan koronavirüs pandemisi süratle yayılmaya devam ederken, hastalığın teşhisi ve tedavisi için bilim insanları da çalışmalarını sürdürüyor.
Bu kapsamda YYÜ Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Kısmı Dr. Öğretim Üyesi Murat Canayaz da hastalığın teşhisi konusunda yeni bir yapay zeka uygulaması geliştirdi. Yüzde 99,4 oranında muvaffakiyet sağlayan uygulama, derin öğrenme ve yapay zeka kullanılarak geliştirildi.
KORONALI YAHUT ZATÜRRE OLMUŞ BİREYLERİN RÖNTGENLERİNİ BİRBİRİNDEN AYIRIYOR
Dr. Öğretim Üyesi Canayaz, çalışmanın Covid-19’un teşhisine büyük katkı sunacağını belirtirken, çalışmasının röntgen üzerinden koronavirüs, zatürre yahut sağlıklı şahısların röntgen imajlarını birbirinden ayıran yapay takviyeli bir çalışma olduğunu söyledi. Hasta sayısının daima arttığına dikkat çeken Dr. Öğretim Üyesi Canayaz, hastanelerde PCR testlerine ek olarak röntgen yahut tomografi manzaraları istendiğini lakin röntgen imajlarında bazen kontrast sorunu ile karşılaşıldığını hatırlattı. Her aygıttan net imajlar elde edilemediğini anlatan Dr. Öğretim Üyesi Canayaz şöyle konuştu:
“Yaptığım çalışmada röntgen imajlarından Covid-19, zatürre ve olağan sinemaları birbirinden ayıran yapay zeka temelli bir çalışma. Bu çalışmayla bilhassa bilgi seti oluşturduk. Data setini imaj sürece teknikleriyle kontrastını geliştirdik. Daha sonra bunları yapay zeka modelleriyle eğittim. Yapay zeka modelleriyle bu sinemalardan aşikâr başlı özellikler çıkarttım. Bu özellikleri de bilgisayar bilimlerinde sezgisel usuller dediğimiz algoritmalarla eğiterek, en bariz özellikleri çıkartıp, röntgen sinemasından hastalık teşhisi yapmak için bir çalışma başlattım.”
“ULUSLARARASI MECMUADA YAYINLANDI”
Dr. Öğretim Üyesi Canayaz, “Hastaneye gittiğimizde koronavirüs PCR yahut olağan testlerle teşhis edilmeye çalışılıyor. Bunun yanında bilgisayarlı tomografi ve röntgen manzaraları de çekilmekte. Yaptığım bu sistemi web tabanlı entegre edip, hastanelerde kullanılmasını amaçlıyorum. Bu çalışma da memleketler arası mecmualardan Biomedical Signal Processing and Control mecmuasında kabul edilip, yayınlandı. Çalışmanın kodunu da yayınladım. Tahminen araştırmacılar üzerine daha bir şeyler katıp, bu alana hizmet edebilirler” dedi.
HASTANELERDE KULLANILACAK
Bu çalışmanın internete aktarılmasından sonra hastanelerde ve aile hekimliklerinde kullanılabileceğini belirten Dr. Öğretim Üyesi Canayaz, “Röntgen imgesi üzerinden o hastanın koronavirüs olumlu mi yoksa zatürre mi olup olmadığını tespit etmeyi amaçlıyoruz. Birkaç saniyede bunun tespitini yapabiliyoruz. Bildiğiniz üzere zatürre ve Covid-19 karıştırılabiliyor. Alışılmış hepsinin bulgularını bulabiliyor ama bizim bilgisayarı eğitmemiz, öğretmemiz gerekiyordu. Yapay zeka modelleriyle bu halde öğreterek, bunların hakikat sınıflandırılmasını amaçladık. Yaptığım çalışmada yüzde 99,4 muvaffakiyet oranıyla tespit edebiliyoruz. Bu çalışmaya verdiği takviyelerden dolayı Bilimsel Araştırma Proje Koordinatör Ünitesine ve üniversitemiz Rektörü Prof. Dr. Hamdullah Şevli’ye teşekkür ederim” diye konuştu.
Ensonhaber
