ALTIN
 3.022,60
DOLAR
 34,3205
STERLİN
44,5531
EURO
 37,4161

Koronavirüsün hızlı teşhisine yapay zeka sistemi

Turgut Özal Üniversitesi (MTÜ) Öğretim Üyesi Dr. Öğretim Üyesi Deniz Korkmaz ve Fırat Üniversitesi Araştırma Görevlisi Dr. Ferhat Uçar’ın birlikte geliştirdiği “COVIDiagnosis-Net” isimli bir yapay zeka sistemi ile koronavirüsün teşhisini hızlı bir şekilde belirlenebileceğini iddia ettiler. 

25 Nisan 2020 04:47
Koronavirüsün hızlı teşhisine yapay zeka sistemi

Turgut Özal Üniversitesinin yazılı açıklamasında Rektör Prof. Dr. Aysun Bay Karabulut, “Üniversitemiz Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Elektrik Mühendisliği Bölümü Dr. Öğretim Üyesi Deniz Korkmaz ve Fırat Üniversitesinde görevli Arş. Gör. Dr. Ferhat Uçar ortaklığında yürütülen çalışma ile Yeni Tip Koronavirüs Hastalığı (COVID-19) teşhisine yardımcı olabilecek “COVIDiagnosis-Net” isimli bir yapay zeka sistemi geliştirildi.  Her iki akademisyenimizi de tebrik ediyorum. Bölgemizdeki iki üniversitemizde görevli akademisyenlerin birlikte ortak proje geliştiriyor olması ayrıca takdir edilecek bir durum. Projenin destekçisi ve takipçisi olacağız” dedi.

TUrgut Özal Üniversitesinden yapılan yazılı açıklamada proje hakkında da şu bilgiler paylaşıldı; “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 ve uluslararası paylaşımlı binlerce akciğer X-ray görüntülerini kullanarak derin öğrenme mimarisi tabanlı bir hızlı tanı sistemi önerdiler. Geliştirilen sistem sadece akciğer röntgenleri ile hastaların “Normal (enfekte değil)”, “Zatürre (COVID-19 kaynaklı olmayan)” veya “COVID-19 Enfekte” teşhislerini oldukça hızlı bir şekilde belirleyebilmekte.”

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 yayımlandı.

Yorumlar
Adınız
Yorumunuz onaylanmak üzere yöneticiye iletilmiştir.×
Dikkat! Suç teşkil edecek, yasadışı, tehditkar, rahatsız edici, hakaret ve küfür içeren, aşağılayıcı, küçük düşürücü, kaba, müstehcen, ahlaka aykırı, kişilik haklarına zarar verici ya da benzeri niteliklerde içeriklerden doğan her türlü mali, hukuki, cezai, idari sorumluluk içeriği gönderen Üye/Üyeler’e aittir.