Barcali
Active member
- Katılım
- 14 Şub 2021
- Mesajlar
- 1,145
- Puanları
- 38
Kemik yaşını yapay zeka ile tespit edecek sistem geliştirildi Akademisyenler, kemik yaşını yapay zeka ile bir dakikanın altında müddette tespit edecek sistem geliştirdi. Çalışmalarıyla, Stanford Üniversitesi bilim insanlarından Prof. Dr. John P. A. Loannidis ve grubunca hazırlanan, Plos Biology Mecmuası’nda yayınlanan “Dünyanın en tesirli bilim insanları” listesinde 2020 ve 2021 yılında yer alan Siirt Üniversitesi (SİÜ) Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Kısmı Öğretim Üyesi Doç. Dr. Yılmaz Kaya öncülüğünde yapılan sol el bilek grafisinden kemik yaşı tespitine yönelik çalışmalar sonuçlandı.
Kaya’nın SİÜ Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulunda Öğretim vazifelisi Cüneyt Özdemir ve Kütahya Sıhhat Bilimleri Üniversitesi Evliya Çelebi Eğitim ve Araştırma Hastanesi Radyoloji Uzm. Dr. Mehmet Ali Gedik ile derin öğrenme teknolojisi kullanarak geliştirdiği sistem ile ilgili hazırlanan makale memleketler arası kabul nazarann mecmualardan “Traitement du Signal”de yayınlandı.Akademisyenler yapay zekanın en değerli bahislerinden olan derin öğrenme metotları ile çalışan sistemle ilgili bir de web sitesi oluşturdu. Rastgele bir münasebet ile kişinin kemik yaşı tespiti gerektiğinde el bilek manzarası sisteme yüklenerek, bir dakikanın altında müddette tespit yapılabilecek.
“Özellikle radyologlar için destekleyici bir program”
Doç. Dr. Yılmaz Kaya, sıhhatte yapay zeka ile “makine öğrenme”, “medikal sinyal ve manzara işleme”, “doğal lisan işleme” üzere çeşitli çalışmalar yaptıklarını söylemiş oldu.Bu kapsamda akademisyenler Özdemir ve Gedik ile yaptıkları çalışmada kemik yaşı kestirimi için radyologların iş akışını hızlandıracak bir çalışma yürüttüklerini tabir eden Kaya, sol el bilek grafisinden derin öğrenme teknolojisi kullanılarak bilgisayar temelli bir karar takviye sistemi geliştirdiklerini belirtti. Bilgileri Kütahya’daki 4 hastaniçin elde ettiklerini lisana getiren Kaya, “Yapay zeka tekniklerini kullanarak el grafilerinden kişinin yaşını tespit etmeye çalıştık. Yaş tespiti fazlaca zahmetli bir biçimde radyologlar tarafınca belirleniyor ancak bilgisayar sistemiyle fazlaca daha kolay ve süratli biçimde gerçekleştirebilirsiniz.” dedi. Kaya, el grafisinden kemik yaşı tespitinin daha evvel yaklaşık 2 saat sürdüğüne işaret ederek, geliştirdikleri sistemle yaş tespit müddetinin saniyelere düştüğünü kaydetti.
“Uzmanların iş akış sürecini hızlandıracak”
Öğretim bakılırsavlisi Cüneyt Özdemir de derin öğrenme formülüyle sol el bilek grafisinden kemik yaşı tespitine yönelik çalışmaların 18 yaş altı ve 18 yaş üstü bireylere yönelik iki evreden oluştuğunu belirtti.
Özdemir, “Ülkemizde bu süreç için radyologlar ekseriyetle gök atlası dediğimiz sistemden yararlanmakta. Bu usulde radyologlar bakış açılarına göre farklı sonuçlar da elde edebiliyorlar. Bu çalışmayla bu süreci otomatikleştiren, radyologlar için bir karar dayanak sistemi geliştirdik. Bu sistem uzmanların iş akış sürecini hızlandırıp, kolaylaştıracak.” diye konuştu.
Kemik yaşı tespitinin kıymetine dikkati çeken Özdemir, bilhassa çocukların büyüme ve gelişmeninin denetimi, hastalıkların teşhisi, askere alınma, rekabetçi sporlar, evlilik ve cezai sorumluluk gerektiren durumlarda kemik yaşı tespitinin kıymetli olduğunu, bu tıp durumlarda çalışmanın sürece katkı sağlayacağını kaydetti.
Kaya’nın SİÜ Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulunda Öğretim vazifelisi Cüneyt Özdemir ve Kütahya Sıhhat Bilimleri Üniversitesi Evliya Çelebi Eğitim ve Araştırma Hastanesi Radyoloji Uzm. Dr. Mehmet Ali Gedik ile derin öğrenme teknolojisi kullanarak geliştirdiği sistem ile ilgili hazırlanan makale memleketler arası kabul nazarann mecmualardan “Traitement du Signal”de yayınlandı.Akademisyenler yapay zekanın en değerli bahislerinden olan derin öğrenme metotları ile çalışan sistemle ilgili bir de web sitesi oluşturdu. Rastgele bir münasebet ile kişinin kemik yaşı tespiti gerektiğinde el bilek manzarası sisteme yüklenerek, bir dakikanın altında müddette tespit yapılabilecek.
“Özellikle radyologlar için destekleyici bir program”
Doç. Dr. Yılmaz Kaya, sıhhatte yapay zeka ile “makine öğrenme”, “medikal sinyal ve manzara işleme”, “doğal lisan işleme” üzere çeşitli çalışmalar yaptıklarını söylemiş oldu.Bu kapsamda akademisyenler Özdemir ve Gedik ile yaptıkları çalışmada kemik yaşı kestirimi için radyologların iş akışını hızlandıracak bir çalışma yürüttüklerini tabir eden Kaya, sol el bilek grafisinden derin öğrenme teknolojisi kullanılarak bilgisayar temelli bir karar takviye sistemi geliştirdiklerini belirtti. Bilgileri Kütahya’daki 4 hastaniçin elde ettiklerini lisana getiren Kaya, “Yapay zeka tekniklerini kullanarak el grafilerinden kişinin yaşını tespit etmeye çalıştık. Yaş tespiti fazlaca zahmetli bir biçimde radyologlar tarafınca belirleniyor ancak bilgisayar sistemiyle fazlaca daha kolay ve süratli biçimde gerçekleştirebilirsiniz.” dedi. Kaya, el grafisinden kemik yaşı tespitinin daha evvel yaklaşık 2 saat sürdüğüne işaret ederek, geliştirdikleri sistemle yaş tespit müddetinin saniyelere düştüğünü kaydetti.
“Uzmanların iş akış sürecini hızlandıracak”
Öğretim bakılırsavlisi Cüneyt Özdemir de derin öğrenme formülüyle sol el bilek grafisinden kemik yaşı tespitine yönelik çalışmaların 18 yaş altı ve 18 yaş üstü bireylere yönelik iki evreden oluştuğunu belirtti.
Özdemir, “Ülkemizde bu süreç için radyologlar ekseriyetle gök atlası dediğimiz sistemden yararlanmakta. Bu usulde radyologlar bakış açılarına göre farklı sonuçlar da elde edebiliyorlar. Bu çalışmayla bu süreci otomatikleştiren, radyologlar için bir karar dayanak sistemi geliştirdik. Bu sistem uzmanların iş akış sürecini hızlandırıp, kolaylaştıracak.” diye konuştu.
Kemik yaşı tespitinin kıymetine dikkati çeken Özdemir, bilhassa çocukların büyüme ve gelişmeninin denetimi, hastalıkların teşhisi, askere alınma, rekabetçi sporlar, evlilik ve cezai sorumluluk gerektiren durumlarda kemik yaşı tespitinin kıymetli olduğunu, bu tıp durumlarda çalışmanın sürece katkı sağlayacağını kaydetti.