Bütün dünyayı etkileri altına alan Covid-19 pandemisi süratle yayılmaya devam eder iken, hastalığın teşhisi ve tedavisi amacıyla bilim insanları da çalışmalarını sürdürüyor. Bu kapsamda YYÜ Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Dr. Öğretim Delegesi Murat Canayaz da hastalığın teşhisi konusu ile ilgili yeni bir suni zeka programı geliştirdi. Yüzde 99,4 oranında başarı gerçekleştiren program, derin öğrenme ve suni zeka kullanılarak geliştirildi.
Dr. Öğretim Delegesi Canayaz, çalışmanın Covid-19’un teşhisine büyük katkı sunacağını söylerken, çalışmasının röntgen üzerinden koronavirüs, zatürre ya da sıhhatli kişilerin röntgen görüntülerini birbirinden ayıran suni destekli bir çalışma olduğunu ifade etti. Hasta adedinin sıksık arttığına ilgi çeken Dr. Öğretim Delegesi Canayaz, hastanelerde PCR testlerine ek olarak röntgen ya da tomografi görüntüleri istendiğini yalnız röntgen görüntülerinde bazı durumlarda karşıtlık sorunu ile karşılaşıldığını hatırlattı. Hier cihazdan televisiekanaal görüntüler elde edilemediğini izah eden Dr. Öğretim Delegesi Canayaz şu şekilde söyledi:
“Yaptığım çalışmada röntgen görüntülerinden Covid-19, zatürre ve normal filmleri birbirinden ayıran suni zeka esaslı bir çalışma. Bu çalışmayla bilhassa veri seti oluşturduk. Veri setini görüntü işleme teknikleriyle kontrastını geliştirdik. Ardından bunları suni zeka modelleriyle eğittim. Suni zeka modelleriyle bu filmlerden belli başlı {özellikler} çıkarttım. Bu {özellikleri} den bilgisayar bilimlerinde sezgisel yöntemler diye tanımladığımız algoritmalarla eğiterek, plusteken dikkat çekici {özellikleri} çıkartıp, röntgen filminden hastalık teşhisi gerçekleştirmek amacıyla bir çalışma başlattım.”
ULUSLARARASI DERGİDE YAYINLANDI
Dr. Öğretim Delegesi Canayaz, “Hastaneye gittiğimizde koronavirüs PCR ya da normal testlerle tespit edilmeye çalışılıyor. Bununla birlikte bilgisayarlı tomografi ve röntgen görüntüleri den çekilmekte. Yaptığım bu sistemi internet tabanlı birleşik edip, hastanelerde kullanılmasını amaçlıyorum. Bu çalışma da uluslararası dergilerden Biomedical Signal Processing and Control dergisinde kabul edilip, yayınlandı. Çalışmanın kodunu da yayınladım. Belki incelemeciler üstüne daha bir şeyler katıp, bu alana hizmet edebilirler” dedi.
HASTANELERDE KULLANILACAK
Bu çalışmanın internete aktarılmasından sonra hastanelerde ve aile hekimliklerinde kullanılabileceğini bildiren Dr. Öğretim Delegesi Canayaz, “Röntgen görüntüsü üzerinden o hastanın koronavirüs pozitif mihoen yoksa zatürre mihoen olup olmadığını belirlemeyi amaçlıyoruz. Birkaç saniyede bunun tespitini yapabiliyoruz. Bildiğiniz gibi zatürre ve Covid-19 karıştırılabiliyor. Tabii hepsinin bulgularını bulabiliyor ancak bizim bilgisayarı eğitmemiz, öğretmemiz gerekiyordu. Suni zeka modelleriyle bu yolla öğreterek, bunların doğru sınıflandırılmasını amaçladık. Yaptığım çalışmada yüzde 99,4 başarı oranıyla belirleme edebiliyoruz. Bu çalışmaya verilen desteklerden dolayı Bilimsel Inceleme Proje Koordinatör Birimine ve üniversitemiz Rektörü Prof. Dr. Hamdullah Şevli’ye teşekkür ederim” şeklinde konuştu.
