KBÜ Kemik Dokusu Üzerindeki Tümörü Yapay Zeka ile Tespit Etti

Karabük Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Caner Özcan’ın, TUBİTAK 1002-A kapsamında desteklenen “Derin Öğrenme Yaklaşımları ile Kemik Yapısı Üzerindeki Kanserin Tespiti ve Sınıflandırılması” projesi, yapay zeka tabanlı tümör tespitiyle erken tanıya katkı sağladı.
Karabük Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Caner Özcan’ın “Derin Öğrenme Yaklaşımları ile Kemik Yapısı Üzerindeki Kanserin Tespiti ve Sınıflandırılması” başlıklı projesi, TÜBİTAK 1002-A Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı kapsamında destek alarak tamamlandı.
Proje, sağlık kurumlarına başvuran ve X-Ray grafisi çekilen hastaların görüntüleri üzerinden yapay zeka destekli tümör tespitini sağlıyor. Çalışma kapsamında, ortopedi alanında farklı veri merkezlerinden elde edilen gerçek hastalara ait arşiv verileri kullanılarak derin öğrenme modelleri eğitildi. Bu modeller, milisaniyeler içerisinde tümör tespiti yapabilecek bir hale getirildi.
Projeyi Ondokuz Mayıs Üniversitesi Ortopedik Onkoloji Uzmanı Prof. Dr. Ferhat Say ile birlikte yürüttüklerini vurgulayan Özcan, iş birliği sağlayan iki üniversitenin yazılım ve ortopedi bölümlerinin projeye destek verdiğini belirtti. Projede, Karabük Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı’nda doktora öğrencisi olarak eğitim alan Ayhan Aydın ve Ondokuz Mayıs Üniversitesi Tıp Fakültesi Ortopedi ve Travmatoloji Bölümü’nde uzmanlık eğitimine devam eden Şafak Şimşek’in tez ve uzmanlık konuları kapsamında görev aldı.
Sağlıkta Yapay Zeka ile Verimlilik Artışı: Ülkenin Kalkınmasına Katkı
Doç. Dr. Caner Özcan, projenin önemine dikkat çekerek, “Bu projede, derin öğrenme yaklaşımları ile kemik dokusu üzerinde asemptomatik karakterli bir lezyon olan enkondromun direkt grafiler üzerinde tespiti ve lezyon bölgesinin işaretlenmesi sağlandı. Bu tür lezyonların erken tespiti, hastaların takibi ve tedavi sürecinde büyük bir önem taşımaktadır. Ayrıca, rutin taramalarda tetkik sağlama ve bilgilendirme işlevi sunmaktadır. Çalışma, görüntü işleme ve derin öğrenme tekniklerinin entegrasyonu sayesinde uzman hekimlerin insan faktörlerinden bağımsız olarak daha doğru ve hızlı tespit yapabilmesini mümkün kıldı. Elde edilen yüksek doğruluk oranı, özellikle rutin taramalarda erken tanı koyulmasına katkı sağladı. Bu tür projeler, farklı tümörlerin veya diğer kemik hastalıklarının erken teşhisi için benzer sistemlerin geliştirilmesine olanak tanıyabilir.” şeklinde konuştu.
Sağlıkta yapay zekâ uygulamalarının ülkemizin kalkınmasına katkı sağladığını vurgulayan Özcan, “Ülkemizdeki kalkınma planı açısından da sağlıkta yapay zekâ uygulamaları, erken teşhis, tedavi süreçlerinin iyileştirilmesi ve sağlık sisteminin veriminin artırılması yönünde önemli bir dönüşüm sağlamaktadır. Bu projemiz kapsamında bizi destekledikleri için Karabük Üniversitesi, Ondokuz Mayıs Üniversitesi ve TÜBİTAK’a teşekkür ediyoruz.” ifadelerini kullandı.
Proje, kemik hastalıklarının erken tanısında yapay zekanın etkin kullanımını sağlayarak ortopedi alanında önemli bir yenilik ortaya koydu.