Karabük Üniversitesi (KBÜ) ile ABD Kentucky Üniversitesi iş birliğiyle yürütülen Türkiye Bilimsel ve Teknik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) destekli projede, kolon kanserinin yapay zekâ ile daha hızlı analiz edilmesi hedefleniyor.
Histopatolojik görüntülerden erken tanı sağlayacak sistemin, patologların iş yükünü azaltması ve tanı sürecini hızlandırması amaçlanıyor.
Karabük Üniversitesi’nde yürütülen ve TÜBİTAK 1002 Hızlı Destek Programı kapsamında desteklenen proje kapsamında, kolorektal kanserin erken tanısına yönelik yapay zekâ tabanlı bir karar destek sistemi geliştiriliyor. Çalışma, Karabük Üniversitesi ile ABD’deki Kentucky Üniversitesi iş birliğiyle sürdürülüyor.
KBÜ Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Caner Özcan ile doktora öğrencisi Merve Özkan’ın yürüttüğü "Temel Modeller Kullanılarak Histopatolojik Görüntüler Üzerinde Kolorektal Kanser Tespiti" başlıklı proje, temel modeller ve kendi kendine öğrenen yapılarla daha az etiketli veriden yüksek doğruluk oranı elde etmeyi amaçlıyor.
Doç. Dr. Özcan, histopatolojik görüntülerin derin öğrenme modelleriyle sınıflandırma ve segmentasyon teknikleri kullanılarak analiz edileceğini belirterek, NCT ve TCGA gibi uluslararası veri tabanlarından elde edilen etiketli ve etiketsiz görüntülerin birlikte değerlendirildiğini kaydetti.
Geliştirilen sistemle tanı sürecinin hızlandırılması ve patologların iş yükünün azaltılması hedefleniyor. Yapay zekâ tabanlı modelin klinik uygulamalarda kullanılabilirliğinin artırılmasına yönelik çalışmaların devam ettiği ifade edildi.
Doç. Dr. Özcan, projenin Kentucky Üniversitesi ile yürütülen iş birliği sayesinde uluslararası veri altyapısının da kullanıldığını, bu iş birliğinin yeni ortak projelere zemin hazırladığını söyledi.
TÜBİTAK destekli çalışma, Karabük Üniversitesinin yapay zekâ ve sağlık teknolojileri alanındaki araştırma kapasitesini güçlendiren önemli projeler arasında gösteriliyor.
