KTÜ İLAFAR tarafından yürütülen "Mikroskobik Sistemlerde Optimum Odaklı Görüntü ve 3B Şekil Oluşturmak için Yeni Derin Öğrenme Yaklaşımlarının Geliştirilmesi Projesi" kapsamında hazırlanan yazılım, mikroskopla incelenen doku ve hücrelerde tek bir noktaya odaklanılması nedeniyle ortaya çıkan görüntüleme sorununa çözüm sunuyor. Türkiye'nin sayılı preklinik ilaç araştırma merkezlerinden KTÜ İLAFAR'ın Müdürü Prof. Dr. Feride Sena Sezen, Trabzon Üniversitesi ve Ohio State Üniversitesi işbirliğiyle yaklaşık 4 yıl önce başlatılan projenin geliştirilerek sürdürüldüğünü belirtti.
İlaç geliştirme çalışmalarında kullanılabilecek
Mikroskopların kullanıldığı ilaç geliştirme, klinik çalışmalar ve hastalıklarla ilgili karar verme süreçlerinde otomatik odaklanma ile odaklanma derinliğinin netleştirilmesinin önemli konulardan biri olduğunu aktaran Sezen, proje kapsamında bu sorunun giderilmesini amaçladıklarını bildirdi. Çalışmayla mikroskoplarda net görüntü elde etmeyi başardıklarını belirten Sezen, geliştirilen yazılımın görüntünün yalnızca belirli bir bölümünü değil, tüm alanını yüksek seviyede netleştirebildiğini ve sistemin uygulamaya alındığını kaydetti. Sezen, yapay zeka destekli yazılımın özellikle sağlık alanında önemli kolaylık sağlayacağını ifade etti.
Preklinik ilaç araştırmalarında yapay zeka kullanılıyor
Yaklaşık 4 yıl önce İnovatif Yapay Zeka Uygulamaları Araştırma Grubu'nu oluşturduklarını aktaran Sezen, grup bünyesinde preklinik ilaç araştırmalarındaki görüntülerin işlenmesine yönelik çalışmalar yürüttüklerini belirtti. Sezen, deney hayvanlarından ve hücrelerden laboratuvar ortamında elde edilen verilerin daha iyi işlenmesini ve anlaşılmasını sağlayacak yazılımlar geliştirmeyi sürdürdüklerini bildirdi.
İki boyutlu görüntüler üç boyutlu hale getiriliyor
KTÜ İLAFAR İnovatif Yapay Zeka Uygulamaları Araştırma Grubu Başkanı Doç. Dr. Hülya Doğan da mikroskobun ilaç ve sağlık alanında en fazla kullanılan araçlardan biri olduğunu belirtti. Uzmanların tarama veya numuneleri mikroskop altında incelerken görüntünün bir bölümünün net, diğer alanlarının ise bulanık kalması nedeniyle sorun yaşayabildiğini ifade eden Doğan, çalışmada bu probleme odaklandıklarını kaydetti. Doğan, amaçlarının yalnızca belirli bölümleri odaklanmış görüntüler yerine bütün alanın net olarak görülebildiği görüntüler elde etmek olduğunu bildirdi.
Uzmanların hücre veya hastalık teşhislerinde mikroskoplardan elde edilen iki boyutlu görüntülerden yararlandığını aktaran Doğan, geliştirdikleri üç boyutlu sistemlerle hücrelere ilişkin daha fazla bilgi sunmayı amaçladıklarını belirtti. Üç boyutlu görüntüleme sayesinde iki boyutlu görüntülerde görülemeyen özelliklerin daha ayrıntılı şekilde ortaya çıkarılması hedefleniyor.
Numunenin orijinal değerleri korunuyor
Mevcut bazı yazılımların net olmayan bölgeleri görüntü iyileştirme algoritmalarıyla netleştirdiğini ifade eden Doğan, bu işlemin orijinal verilerde değişikliğe neden olabildiğini belirtti. Geliştirdikleri sistemde ise numunenin orijinal değerlerini içeren görüntüleme sağlandığını kaydeden Doğan, çalışmanın bu yönüyle mikroskobik görüntüler üzerinde farklı bir yöntem sunduğunu aktardı.
Sağlıktan ziraata birçok alanda kullanılabilecek
Yapay zeka destekli yazılımın yalnızca sağlık ve ilaç alanıyla sınırlı olmadığı belirtildi. Doğan, sistemin mikroskop kullanılan jeoloji, jeofizik, kimya, su ürünleri, ziraat, genetik, gıda, çevre, veterinerlik, ormancılık ve maden mühendisliği gibi çok sayıda alanda kullanılabileceğini bildirdi. Yazılımın farklı numune türlerinin yanı sıra çeşitli mikroskop ve kameralarla kullanılabildiğini aktaran Doğan, geliştirilen sistemin geniş bir kullanım alanına sahip olduğunu ifade etti.
Özel sektörle işbirliğine açık olduklarını duyurdular
Projenin KTÜ'nün ve Türkiye'nin uluslararası görünürlüğüne katkı sağladığını belirten Doğan, çalışma kapsamında uluslararası araştırmacılar için de bir ön çalışma ortamı oluşturduklarını kaydetti. Proje kapsamında geliştirilen yöntem ve veri setine ilişkin makalenin uluslararası bir dergide sunulduğunu aktaran Doğan, doğruluğu kanıtlanan algoritma, yazılım ve veri setinin paylaşılması konusunda özel sektör temsilcileriyle bir araya gelebileceklerini bildirdi. Doğan, mikroskop ve mikroskobik görüntüleme alanında faaliyet gösteren sektör temsilcileriyle işbirliği yapmaya hazır olduklarını ifade etti.
