'COVIDİAGNOSİS-NET' İsimli Bir Yapay Zeka Sistemi Geliştirildi

COVID-19 hastalığı teşhisinde kullanılan RT-PCR test sürecine yardımcı olabilecek ve tanılama sürecini hızlandırabilecek alternatif tanılama yöntemleri üzerine yapılan çalışmaları inceleyen araştırmacılar, COVID-19 ile enfekte hastaların göğüs röntgeni görüntülerindeki anormalliklere bağlı göğüs radyografisi görüntülemesi ve analizi üzerinde yoğunlaştılar.

Araştırmacılar Arş. Gör. Dr. Ferhat Uçar ile Dr. Öğr. Üyesi Deniz Korkmaz; uluslararası paylaşımlı binlerce akciğer X-ray görüntülerini kullanarak derin öğrenme mimarisi tabanlı bir hızlı tanı sistemini önerdiler. Geliştirilen sistem sadece akciğer röntgenleri ile hastaların

“Normal (enfekte değil)”, “Zatürre (COVID-19 kaynaklı olmayan)” veya “COVID-19” teşhislerini oldukça hızlı bir şekilde belirleyebilmektedir.

Çalışmadan elde edilen sonuçlar “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 (Science Citation Index - SCI) Medical Hypotheses dergisinde yayımlanmak üzere kabul edildi. Araştırmacılar, ülkemizdeki vakalardan elde edilebilecek geniş çaplı görüntüler ile daha kapsamlı bir model üzerinde yeni çalışmalar yapmayı da planlıyor.

Fırat Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Kutbeddin Demirdağ, Yeni Tip Koronavirüs Hastalığı (COVID-19) teşhisine yardımcı olabilecek “COVIDiagnosis-Net” isimli bir yapay zeka sistemini geliştiren ve Medical Hypotheses dergisinde yayınlanmasını sağlayan Fırat Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Enerji Sistemleri Mühendisliği Bölümü Arş. Gör. Dr. Ferhat Uçar'ı kutladı.