Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Kısmı Dr Öğretim Üyesi Murat Canayaz geliştirdiği Başiktaş travesti yapay zeka ve derin öğrenme uygulamasıyla röntgen sinemalardan koronavirüs teşhisi yapmaya başladı Çalışmasında yüzde 99 4 oranında muvaffakiyet sağladığını söyleyen Canayaz ”Röntgen imgesi üzerinden o hastanın koronavirüs müspet mi yoksa Başiktaş travestileri 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 Travesti Başiktaş 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 manzaralar elde edilemediğini anlatan Dr Öğretim Üyesi Canayaz şöyle konuştu
Yaptığım çalışmada röntgen imajlarından 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 aşikâr başlı özellikler çıkarttım Bu özellikleri de bilgisayar bilimlerinde sezgisel yollar 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 imajları de çekilmekte Yaptığım bu sistemi web tabanlı entegre edip hastanelerde kullanılmasını amaçlıyorum Bu çalışma da milletlerarası 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 imajı 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 formda öğreterek bunların yanlışsız sınıflandırılmasını amaçladık Yaptığım çalışmada yüzde 99 4 muvaffakiyet oranıyla tespit edebiliyoruz Bu çalışmaya verdiği dayanaklardan dolayı Bilimsel Araştırma Proje Koordinatör Ünitesine ve üniversitemiz Rektörü Prof Dr Hamdullah Şevli’ye teşekkür ederim diye konuştu
