'Yapay Zeka Sistemi' ile korona virüs yüzde yüz teşhis edilebilecek
Ağrı İbrahim Çeçen Üniversitesi Bilgisayar Bölümünde görev yapan Doç. Dr. Aytürk Keleş, eşi Doç. Dr. Ali Keleş ve İstanbul Aydın Üniversitesi Yazılım Mühendisliği öğrencisi olan oğulları Mustafa Berk Keleş ile birlikte korona virüsü yüzde yüz teşhis eden yapay zeka sistemi geliştirdi.
29 Ocak 2021 - 19:10
Daha önce yapay zeka ile hastalık teşhisi üzerinde pek çok çalışma yaptıklarını ve pandemi nedeniyle eve kapandıkları dönemde de salgınla mücadeleye katkı sağlayabilmek bu çalışmaya başladıklarını söylediler. Doç.Dr. Aytürk Keleş yaptığı açıklamada, oğulları Mustafa Berk Keleş'in öğrenciliğine devam ederken iki farklı uluslararası teknoloji şirketinde Yapay Zekâ uzmanı olarak çalıştığını, alandaki uzmanlığı ile bu çalışmaya dahil olduğunu söyledi.
“Yaptığımız çalışma bu alana katkı sağlayacak dünyada ender bir çalışmadır”
Çalışmalarının dünya genelinde yapılmış ender bir çalışma olduğunu söyleyen Doç.Dr. Aytürk Keleş, eşi ve çocuğuyla pandemi sürecinde ekip olarak sıkı bir şekilde çalıştıklarını söyleyerek, “Pandemi nedeniyle eve kapandığımız dönemde hep birlikte ne yapabiliriz, bu hastalıkla mücadeleye nasıl bir katkı sağlayabiliriz diye düşünerek bu çalışmaya başladık. Yapay zekâ teknolojilerinden derin öğrenmeyi kullanarak ucuz, taşınabilir ancak Covid-19'un teşhisinde düşük hassasiyete sahip X-ray cihazlarını güçlü teşhis araçlarına dönüştürecek zeki çıkarım mekanizmaları geliştirdik. Çalışmamız dünyada bu alanda yapılmış ender bir çalışmadır. Çünkü şimdiye kadar Covid-19'u tespit edebilmek için uzman kişiler tarafından yapılan tüm çalışmalar genel görüntüler üzerine eğitilmiş hazır ağları kullanmıştır. Örneğin VGG19, MobileNet, DenseNet ve SqueezeNet gibi. Oysa medikal görüntüler pek çok açıdan farklıdır. Bu yüzden ağların sıfırdan Covid-19 görüntüleri ile eğitilerek geliştirilmesi teşhis görevinde kullanılabilmesi için çok önemlidir. Ancak derin öğrenme ağlarını sıfırdan geliştirmek hem tecrübe hem de alanda ciddi uzmanlık gerektirdiğinden zordur. X-ray görüntülerini kullanarak sıfırdan iki farklı mimari ile COV19-CNNet ve COV19-ResNet adını verdiğimiz derin öğrenme ağlarını kendimiz geliştirdik. Bu ağlar X-ray cihazlarına da entegre edilebilecek güçlü çıkarım mekanizmaları şeklindedir. Bu mekanizmalar normal ve Covid-19 vakalarını yüzde 100, viral zatürreyi de yüzde 97 doğrulukla teşhis edebilmektedir" dedi.
“Yaptığımız çalışma bu alana katkı sağlayacak dünyada ender bir çalışmadır”
Çalışmalarının dünya genelinde yapılmış ender bir çalışma olduğunu söyleyen Doç.Dr. Aytürk Keleş, eşi ve çocuğuyla pandemi sürecinde ekip olarak sıkı bir şekilde çalıştıklarını söyleyerek, “Pandemi nedeniyle eve kapandığımız dönemde hep birlikte ne yapabiliriz, bu hastalıkla mücadeleye nasıl bir katkı sağlayabiliriz diye düşünerek bu çalışmaya başladık. Yapay zekâ teknolojilerinden derin öğrenmeyi kullanarak ucuz, taşınabilir ancak Covid-19'un teşhisinde düşük hassasiyete sahip X-ray cihazlarını güçlü teşhis araçlarına dönüştürecek zeki çıkarım mekanizmaları geliştirdik. Çalışmamız dünyada bu alanda yapılmış ender bir çalışmadır. Çünkü şimdiye kadar Covid-19'u tespit edebilmek için uzman kişiler tarafından yapılan tüm çalışmalar genel görüntüler üzerine eğitilmiş hazır ağları kullanmıştır. Örneğin VGG19, MobileNet, DenseNet ve SqueezeNet gibi. Oysa medikal görüntüler pek çok açıdan farklıdır. Bu yüzden ağların sıfırdan Covid-19 görüntüleri ile eğitilerek geliştirilmesi teşhis görevinde kullanılabilmesi için çok önemlidir. Ancak derin öğrenme ağlarını sıfırdan geliştirmek hem tecrübe hem de alanda ciddi uzmanlık gerektirdiğinden zordur. X-ray görüntülerini kullanarak sıfırdan iki farklı mimari ile COV19-CNNet ve COV19-ResNet adını verdiğimiz derin öğrenme ağlarını kendimiz geliştirdik. Bu ağlar X-ray cihazlarına da entegre edilebilecek güçlü çıkarım mekanizmaları şeklindedir. Bu mekanizmalar normal ve Covid-19 vakalarını yüzde 100, viral zatürreyi de yüzde 97 doğrulukla teşhis edebilmektedir" dedi.
FACEBOOK YORUMLAR