Karadeniz Teknik Üniversitesi (KTÜ) İlaç ve Farmasötik Teknoloji Uygulama ve Araştırma Merkezi (İLAFAR) tarafından yürütülen proje kapsamında, mikroskopla incelenen hücre ve dokuların tek bir noktaya odaklanması sorununu gidermek amacıyla yapay zeka destekli yazılım geliştirildi.
“Mikroskobik Sistemlerde Optimum Odaklı Görüntü ve 3B Şekil Oluşturmak için Yeni Derin Öğrenme Yaklaşımlarının Geliştirilmesi Projesi” kapsamında hazırlanan yazılım sayesinde mikroskop görüntülerinde tüm alanın netleştirilmesi hedeflendi.
Türkiye’nin sayılı preklinik ilaç araştırma merkezlerinden KTÜ İLAFAR’ın Müdürü Prof. Dr. Feride Sena Sezen, yaptığı açıklamada, projeyi Trabzon Üniversitesi ve Ohio State Üniversitesi işbirliğinde yaklaşık 4 yıl önce başlattıklarını ve çalışmaların geliştirerek sürdürüldüğünü belirtti.
SAĞLIK ALANINDA ÖNEMLİ KOLAYLIK SAĞLAYACAK
İlaç geliştirme, klinik çalışmalar ve hastalıklarla ilgili karar verme süreçlerinde mikroskopların yoğun şekilde kullanıldığını belirten Sezen, otomatik odaklanma ve odaklanma derinliğinin netleştirilmesinin önemli bir sorun olduğunu ifade etti.
Mikroskoplarda net görüntü elde etmeyi başardıklarını vurgulayan Sezen, “Yaptığımız çalışmayla bunu çok üst seviyede gerçekleştiren, tüm alanı netleştirebilen bir yazılım geliştirdik ve bunu uygulamaya aldık.” dedi.
Sezen, yapay zeka destekli yazılımın özellikle sağlık sektöründe önemli bir kolaylık sağlayacağının altını çizdi.
Yaklaşık 4 yıl önce İnovatif Yapay Zeka Uygulamaları Araştırma Grubu’nu kurduklarını hatırlatan Sezen, preklinik ilaç araştırmalarında görüntülerin işlenmesi ve deney hayvanları ile hücrelerden laboratuvar ortamında elde edilen verilerin daha iyi analiz edilmesine yönelik yazılımlar geliştirmeye devam ettiklerini kaydetti.
AMAÇ TÜM ALANI NET GÖRÜNTÜLEMEK
KTÜ İLAFAR İnovatif Yapay Zeka Uygulamaları Araştırma Grubu Başkanı Doç. Dr. Hülya Doğan ise ilaç ve sağlık alanında en fazla kullanılan araçlardan birinin mikroskop olduğunu söyledi.
Mikroskopla yapılan incelemelerde bir alanın net, diğer bölgelerin ise bulanık kalabildiğine dikkati çeken Doğan, çalışmanın bu sorunu çözmeye odaklandığını belirtti.
Doğan, “Yaptığımız çalışmada bu problemi ele aldık. Amacımız bir bölümü odaklanmış görüntüler yerine tüm alana odaklanmış görüntüler elde etmek.” diye konuştu.
3 BOYUTLU GÖRÜNTÜLEME İLE DAHA FAZLA BİLGİ
Uzmanların mikroskoplardan elde edilen iki boyutlu görüntüler üzerinden hücre veya hastalık teşhisi yaptığını aktaran Doğan, geliştirilen üç boyutlu sistemlerle hücreler hakkında daha fazla bilgi elde edilmesini amaçladıklarını söyledi.
Doğan, “Yaptığımız üç boyutlu sistemler sayesinde hücreler hakkında kişiye daha fazla bilgi vermeye çalışıyoruz. Uzman kişinin iki boyutlu görüntü üzerinde göremediği özelliklere, üç boyutlu görüntüleme ile daha farklı ve zengin özellikler kazandırmaya çalışıyoruz.” değerlendirmesinde bulundu.
Mevcut yazılımların net olmayan bölgeleri görüntü iyileştirme algoritmalarıyla belirginleştirdiğini ve bunun orijinal verilerin bozulmasına yol açabildiğini belirten Doğan, “Yaptığımız çalışmada numunenin orijinal değerlerini içeren görüntüleme sağlıyoruz.” dedi.
BİRÇOK SEKTÖRDE KULLANILABİLECEK
Geliştirilen yazılımın sağlık sektörünün yanı sıra mikroskop kullanılan jeoloji, jeofizik, kimya, su ürünleri, ziraat, genetik, gıda, çevre, veterinerlik, ormancılık ve maden mühendisliği gibi birçok alanda kullanılabileceği belirtildi.
Doğan, yazılımın farklı numunelere, mikroskoplara ve kameralara da uyum sağlayabildiğini ifade etti.
Proje sayesinde KTÜ’nün ve Türkiye’nin yurt dışındaki görünürlüğünün artırıldığına işaret eden Doğan, uluslararası araştırmacılar için ön çalışma ortamı sunduklarını kaydetti.
ULUSLARARASI İŞBİRLİĞİ HEDEFLENİYOR
Proje kapsamında geliştirilen yöntem ve veri setiyle ilgili makalenin uluslararası bir dergide yayımlandığını belirten Doğan, geliştirilen algoritma, yazılım ve veri setinin
