Teşhisi yapay zeka koyacak
Elazığ ve Malatya iki araştırmacı akademisyen, koronavirüs teşhisini kolaylaştırmak için yürüttüğü çalışma kapsamında “COVIDiagnosis-Net” isimli bir yapay zeka sistemi geliştirdi
24.04.2020 21:15:00
Fırat Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Enerji Sistemleri Mühendisliği Bölümü Araştırma Görevlisi Dr. Ferhat Uçar ile Malatya Turgut Özal Üniversitesi Elektrik Mühendisliği Bölümü Dr. Öğretim Üyesi Deniz Korkmaz ortaklığında yürütülen çalışmayla koronavirüs teşhisine yardımcı olabilecek "COVIDiagnosis-Net" isimli bir yapay zeka sistemi geliştirildiği bildirildi.
Covid-19 teşhisinde kullanılan RT-PCR test sürecine yardımcı olabilecek ve tanılama sürecini hızlandırabilecek alternatif tanılama yöntemleri üzerine yapılan çalışmaları inceleyen araştırmacılar Uçar ve Korkmaz, enfekte hastaların göğüs röntgeni görüntülerindeki anormalliklere bağlı göğüs radyografisi görüntülemesi ve analizi üzerinde yoğunlaştığı aktarıldı.
İkilinin uluslararası paylaşımlı binlerce akciğer X-ray görüntülerini kullanarak derin öğrenme mimarisi tabanlı bir hızlı tanı sistemini önerdi. Geliştirilen sistemin sadece akciğer röntgenleri ile hastaların Normal (enfekte değil), Zatürre (COVID-19 kaynaklı olmayan) veya Covid-19 teşhislerini oldukça hızlı bir şekilde belirleyebildiği kaydedildi.
Çalışmadan elde edilen sonuçların COVIDiagnosis-Net: Deep Bayes-SqueezeNet based Diagnosis of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) from X-Ray Images" başlığı ile Elsevier platformunda yer alan ve uluslararası bilimsel atıf indeksli Medical Hypotheses dergisinde yayımlanmak üzere kabul edildiği aktarıldı.
Fırat Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Kutbeddin Demirdağ da, koronavirüs teşhisine yardımcı olabilecek "COVIDiagnosis-Net" isimli bir yapay zeka sistemini geliştiren ve Medical Hypotheses dergisinde yayınlanmasını sağlayan araştırmacıları kutladı. İHA
Covid-19 teşhisinde kullanılan RT-PCR test sürecine yardımcı olabilecek ve tanılama sürecini hızlandırabilecek alternatif tanılama yöntemleri üzerine yapılan çalışmaları inceleyen araştırmacılar Uçar ve Korkmaz, enfekte hastaların göğüs röntgeni görüntülerindeki anormalliklere bağlı göğüs radyografisi görüntülemesi ve analizi üzerinde yoğunlaştığı aktarıldı.
İkilinin uluslararası paylaşımlı binlerce akciğer X-ray görüntülerini kullanarak derin öğrenme mimarisi tabanlı bir hızlı tanı sistemini önerdi. Geliştirilen sistemin sadece akciğer röntgenleri ile hastaların Normal (enfekte değil), Zatürre (COVID-19 kaynaklı olmayan) veya Covid-19 teşhislerini oldukça hızlı bir şekilde belirleyebildiği kaydedildi.
Çalışmadan elde edilen sonuçların COVIDiagnosis-Net: Deep Bayes-SqueezeNet based Diagnosis of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) from X-Ray Images" başlığı ile Elsevier platformunda yer alan ve uluslararası bilimsel atıf indeksli Medical Hypotheses dergisinde yayımlanmak üzere kabul edildiği aktarıldı.
Fırat Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Kutbeddin Demirdağ da, koronavirüs teşhisine yardımcı olabilecek "COVIDiagnosis-Net" isimli bir yapay zeka sistemini geliştiren ve Medical Hypotheses dergisinde yayınlanmasını sağlayan araştırmacıları kutladı. İHA
Yorumlar
Yorum bulunmuyor.
