Yapay zeka destekli yazılımla mikroskoplardaki odaklanma sorunu çözüldü

TRABZON (AA) – DUYĞU AVUNDUK – Karadeniz Teknik Üniversitesi (KTÜ) İlaç ve Farmasötik Teknoloji Uygulama ve Araştırma Merkezince (İLAFAR) yürütülen “Mikroskobik Sistemlerde Optimum Odaklı Görüntü ve 3B Şekil Oluşturmak için Yeni Derin Öğrenme Yaklaşımlarının Geliştirilmesi Projesi” kapsamında, mikroskopla incelenen doku ve hücrelerde tek bir noktaya hedeflenmesi sorununun giderildiği yapay zeka destekli yazılım hazırlandı.

Türkiye’nin sayılı preklinik ilaç araştırma merkezlerinden KTÜ İLAFAR’ın Müdürü Prof. Dr. Feride Sena Sezen, AA muhabirine, Trabzon Üniversitesi ve Ohio State Üniversitesi ​​​​​​​işbirliğinde 4 yıl önce başlattıkları projeyi geliştirerek sürdürdüklerini söyledi.

Sezen, ilaç geliştirme, klinik ve hastalıklarla ilgili karar verme gibi mikroskopların kullanıldığı alanlarda otomatik odaklanma ve odaklanma derinliğinin netleştirilmesinin önemli bir sorun olduğunu belirterek, bu sorunun giderilmesini amaçladıklarını ifade etti.

Mikroskoplardaki odaklanmayı, net görüntü almayı başardıklarını vurgulayan Sezen, “Yaptığımız çalışmayla bunu çok üst seviyede gerçekleştiren, tüm alanı netleştirebilen bir yazılım geliştirdik ve bunu uygulamaya aldık.” dedi.

Prof. Dr. Sezen, yapay zeka destekli yazılımın özellikle sağlık sektörüne önemli bir kolaylık sağlayacağının altını çizdi.

Yaklaşık 4 yıl önce İnovatif Yapay Zeka Uygulamaları Araştırma Grubu’nu kurduklarını anımsatan Sezen, burada preklinik ilaç araştırmalarında görüntülerin işlenmesi, deney hayvanlarından, hücrelerden laboratuvar ortamında alınan verilerin daha iyi işlenmesini ve anlaşılmasını sağlayacak yazılımlar geliştirmeye devam ettiklerini belirtti.

– Yazılım birçok sektörde kullanılabilecek

KTÜ İLAFAR İnovatif Yapay Zeka Uygulamaları Araştırma Grubu Başkanı Doç. Dr. Hülya Doğan, ilaç ve sağlık alanında en çok kullanılan araçlardan birinin mikroskop olduğunu söyledi.

Doğan, uzmanların tarama veya numunelerde mikroskopla inceleme yaparken bir alanın net, diğer alanların ise bulanık olmasından dolayı sorunlar yaşandığına işaret ederek, “Yaptığımız çalışmada bu problemi ele aldık. Amacımız bir bölümü odaklanmış görüntüler yerine tüm alana odaklanmış görüntüler elde etmek.” diye konuştu.

Uzmanların, mikroskopta elde ettikleri iki boyutlu görüntüleme üzerinden hücre ya da hastalık teşhisi yaptığını anlatan 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.

Doğan, mevcut yazılımların net olmayan bölgeleri sadece görüntü iyileştirme algoritmaları kullanarak netleştirdiğini, bu durumun da orijinal verileri bozabildiğini ifade ederek, “Yaptığımız çalışmada numunenin orijinal değerlerini içeren görüntüleme sağlıyoruz.” dedi.

Geliştirdikleri yazılımın sağlık başta olmak üzere mikroskop kullanılan jeoloji, jeofizik, kimya, su ürünleri, ziraat, genetik, gıda, çevre, veterinerlik, orman fakültesi, maden mühendisliği gibi birçok sektörde kullanılabileceğine dikkati çeken Doğan, yazılımın her numuneye, mikroskoba ve kameraya da uygun olduğunu belirtti.

Doğan, proje sayesinde KTÜ’nün dolayısıyla da Türkiye’nin yurt dışında görünürlüğünü daha da artırdıklarına işaret ederek, şunları kaydetti:

“Bu alanda uluslararası araştırmacılar için bir ön çalışma ortamı sunduk. Proje kapsamında geliştirdiğimiz hem yöntemimiz hem de veri setimizle ilgili makale uluslararası bir dergide sunuldu. Doğruluğunu kanıtladığımız hem algoritmayı hem yazılımı hem de veri setini paylaşmak üzere özel sektör temsilcileriyle bir araya gelebiliriz. Mikroskop ve mikroskobik görüntüleme alanlarında çalışan sektör temsilcileri ile işbirliği yapmaya hazırız.”