Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Kısmı Dr. Öğretim Üyesi Murat Canayaz, geliştirdiği yapay zeka ve derin öğrenme uygulamasıyla, röntgen sinemalardan koronavirüs teşhisi yapmaya başladı. Çalışmasında yüzde 99,4 oranında muvaffakiyet sağladığını söyleyen Canayaz, ”Röntgen imajı üzerinden o hastanın koronavirüs müspet mi yoksa zatürre mi olup olmadığını tespit etmeyi amaçlıyoruz. Birkaç saniyede bunun tespitini yapabiliyoruz” dedi.
Tüm dünyayı tesiri altına alan Covid-19 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.
“Kovid-19, zatürre ve olağan sinemaları birbirinden ayıran yapay zeka temelli bir çalışma”
Her aygıttan net imajlar elde edilemediğini anlatan Dr. Öğretim Üyesi Canayaz şöyle konuştu:
“Yaptığım çalışmada röntgen manzaralarından Kovid-19, zatürre ve olağan sinemaları birbirinden ayıran yapay zeka temelli bir çalışma. Bu çalışmayla bilhassa bilgi seti oluşturduk. Bilgi setini imaj sürece teknikleriyle kontrastını geliştirdik. Daha sonra bunları yapay zeka modelleriyle eğittim. Yapay zeka modelleriyle bu sinemalardan belirli başlı özellikler çıkarttım. Bu özellikleri de bilgisayar bilimlerinde sezgisel prosedürler dediğimiz algoritmalarla eğiterek, en bariz özellikleri çıkartıp, röntgen sinemasından hastalık teşhisi yapmak için bir çalışma başlattım.”
Uluslararası mecmuada yayımlandı
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 kullanılacak
Bu çalışmanın internete aktarılmasından sonra hastanelerde ve aile hekimliklerinde kullanılabileceğini belirten Dr. Öğretim Üyesi Canayaz, “Röntgen manzarası 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. Olağan hepsinin bulgularını bulabiliyor lakin bizim bilgisayarı eğitmemiz, öğretmemiz gerekiyordu. Yapay zeka modelleriyle bu formda öğreterek, bunların gerçek 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.
