Koronayı teşhis eden sistem yüzde 99.4 oranında başarı gösterdi

Tüm dünyayı ve Türkiye’yi etkisi altına alan korona virüs, akciğerlerde ağır semptomlara neden olarak insanlarda ağır sonuçlar doğurmaya devam ediyor. Dünya Sağlık Örgütünce ‘pandemi’ olarak tanımlanan bu hastalığın tanı ve tedavisi için çalışmalar devam ederken, Van YYÜ’de de teşhis konusunda sevindirici bir haber geldi.

Çalışma prestijli bir dergide yayınlandı

 

Derin öğrenme ve yapay zeka uygulamaları kullanılarak geliştirilen sistem, hastanelerde röntgen görüntülerinde korona virüsü teşhisine yardımcı olacak bir yaklaşım sunacak. Yüzde 99.4 oranında başarı sağlayan sistem, prestijli Biomedical Signal Processing and Control Dergisinde çevrimiçi olarak yayımlandı.

Yapay zeka ve derin öğrenme sayesinde başarı oranı yüksek

 

Van YYÜ Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümünden Dr. Öğretim Üyesi Murat Canayaz, röntgen görüntülerinden korona virüs teşhisi yapan bir çalışma yaptığını belirtti. Geliştirilen sistemin korona virüsün teşhis çalışmalarına katkı sunacağını ifade eden Dr. Öğretim Üyesi Canayaz, “Çalışma kapsamında röntgen üzerinde korona, zatürre veya normal sağlıklı bir kişinin görüntülerini birbirinden ayıran yapay destekli bir çalışmadır. Bu çalışmaya başlarken dünya üzerinde 6.2 milyon vaka vardı. Şu an ise 10 milyon civarında vaka sayısı var. Hastanelerde PCR testlerine ek olarak röntgen veya tomografi görüntüleri istenmektedir. Ancak röntgen görüntülerinde bazen kontrast problemi ile karşılaşmaktayız. Her cihazdan daha net bir görüntü elde edilemiyor. Bu çalışmada öncelikle görüntü işleme teknikleriyle kontrast problemine çözüm sundum. Algoritmalar aracılığıyla bu problemi de hallettikten sonra açık kaynaklı sitelerden temin ettiğim görüntülerden oluşan veri setini algoritmalar aracılığıyla geliştirdim” dedi.

Yüzde 99.4 oranında başarılı

Çalışmanın korona virüs tanısında önemli bir başarı sağladığını dile getiren Canayaz, “Bu çalışmada her birinden 364 olmak üzere 3 sınıf bulunmaktadır. Bunlar korona, zatürre ve normal görüntülerden oluşmaktadır. Yapay zeka modelleriyle görüntüleri eğittim ve bunlardan özellikler çıkardım. Daha sonra sezgisel yöntemler aracılığıyla bunlardan anlamlı özellikler çıkardık. Bunu da sınıflandırma algoritmalarıyla sınıflandırdık. Bu çalışmada yüzde 99.4 oranında görüntülerde korona virüsü teşhis eden bir çalışma yaptık. Çalışmamız ulusal saygınlığı olan Elsevier’de yayınlanan Biomedical Signal Processing and Control Dergisinde online olarak basıldı. Şubat 2021 tarihinde de yayımlanacak” diye konuştu.

Karar vermede doktorların yardımcısı olacak

Çalışmayı web platformuna aktarmayı düşündüğünü, böylece hastanelerde doktorlara hastanın sağlık durumu hakkında haber vermede yardımcı bir uygulama olacağına dikkat çeken Canayaz, sözlerini şöyle sürdürdü:
“Doktorlarımız bu konuda başarılıdırlar ve teşhis edebiliyorlar ama bizim çalışmamız da karar vermede yardımcı olacak. Bu çalışma üniversitemiz tarafından Bilimsel Araştırma Proje Koordinatör Birimi desteklenen yapay zeka ve derin öğrenme uygulamaları adlı projenin de bir çalışma alanıdır. Bu konuda desteklerinden dolayı Bilimsel Araştırma Proje Koordinatör Birimine ve üniversitemiz Rektörü Prof. Dr. Hamdullah Şevli'ye teşekkür ederim.”