Siirt Üniversitesi (SİÜ) Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 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 Görevlisi Cüneyt Özdemir ve Kütahya Sağlık 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 uluslararası kabul gören dergilerden “Traitement du Signal”de yayınlandı.

Akademisyenler yapay zekanın en önemli konularından olan derin öğrenme metotları ile çalışan sistemle ilgili bir de web sitesi oluşturdu.

Herhangi bir gerekçe ile kişinin kemik yaşı tespiti gerektiğinde el bilek görüntüsü sisteme yüklenerek, bir dakikanın altında sürede tespit yapılabilecek.

“Radyologlar için destekleyici bir program”

Doç. Dr. Yılmaz Kaya, sağlıkta yapay zeka ile “makine öğrenme”, “medikal sinyal ve görüntü işleme”, “doğal dil işleme” gibi çeşitli çalışmalar yaptıklarını söyledi.

Bu kapsamda akademisyenler Özdemir ve Gedik ile yaptıkları çalışmada kemik yaşı tahmini için radyologların iş akışını hızlandıracak bir çalışma yürüttüklerini anlatan Kaya, sol el bilek grafisinden derin öğrenme teknolojisi kullanılarak bilgisayar temelli bir karar destek sistemi geliştirdiklerini vurguladı.

“Geliştirdiğimiz sistemle paket program halinde veya web sitesi üzerinden bu çalışmayı saniyelere indirebiliyoruz. Bu, özellikle radyologlar için destekleyici bir program. Bunu Türkiye’deki bütün hastanelere yaymak istiyoruz” diyen Kaya, bunun yanı sıra tüm Türkiye’nin el grafik atlasını da çıkarmaya çalıştıklarını söyledi.

“Uzmanların iş akış sürecini hızlandıracak”

Öğretim görevlisi Cüneyt Özdemir de derin öğrenme yöntemiyle sol el bilek grafisinden kemik yaşı tespitine yönelik çalışmaların 18 yaş altı ve 18 yaş üstü bireylere yönelik iki aşamadan oluştuğunu anlattı.

Özdemir, “Ülkemizde bu işlem için radyologlar genellikle gök maltepeeskort atlası dediğimiz sistemden yararlanmakta. Bu yöntemde radyologlar bakış açılarına göre farklı sonuçlar da elde edebiliyorlar. Bu çalışmayla bu işlemi otomatikleştiren, radyologlar için bir karar destek sistemi geliştirdik. Bu sistem uzmanların iş akış sürecini hızlandırıp, kolaylaştıracak” dedi.

TRT