ODTÜ ve Hacettepe Üniversitesi işbirliğiyle açılan Nörobilim ve Nöroteknoloji Doktora Programı yürütücüsü ve ODTÜ Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Öğretim Üyesi Prof. Dr. Uğur Halıcı, AA muhabirine yaptığı açıklamada, boyanmış lenf düğümü kesitlerinin mikroskop altında patologlar tarafından manuel olarak değerlendirilmesinin, hem konunun uzmanlarınca dikkatli inceleme gerektirdiğini hem de zaman aldığını ifade etti.
Dijital patolojinin medikal görüntülemede yeni ve hızla büyüyen bir alan olduğuna işaret eden Prof. Halıcı, dijital patolojide, doku örnekleri içeren cam slaytların sayısal hale çevrilmesi için bütün-slayt görüntü tarayıcıları kullanılarak 160 nanometre çözünürlükte sayısal görüntülerin elde edilebildiğini belirtti.
Prof. Dr. Halıcı, bilgisayarlar aracılığıyla dijital hücre görüntülerinde otomatik kanser değerlendirmesi yapılabilmesi için geliştirilen yazılımın derin öğrenme adı verilen makine öğrenmesi yöntemine dayandığını anlattı.
Prag'da yapılan Uluslararası Biyomedikal Görüntüleme Sempozyumu kapsamında düzenlenen "Camelyon16" yarışmasında makine öğrenmesi yöntemleri kullanan bir bilgisayar yazılımı geliştirilmesinin istendiğini ifade eden Prof. Halıcı, ODTÜ takımı olarak yaklaşık üç ay yarışmaya hazırlandıklarını anlattı.
Prof. Uğur Halıcı, liderliğini yaptığı ve ODTÜ Elektrik ve Elektronik Mühendisliği bölümü yüksek lisans öğrencisi Mustafa Ümit Öner ve ODTÜ Enformatik Enstitüsü öğretim üyesi Doç. Dr. Rengül Çetin Atalay'ın da yer aldığı ekibin geliştirdiği yazılımla ilgili şu bilgileri verdi:
"Yarışmanın konusu olan lenf düğümünde göğüs kanseri ile ilgili yayılmanın otomatik belirlenmesi üzerine bir bilgisayar programı geliştirdik. Görüntü sınıflandırma ve tümör metastaz bölgesi belirleme olmak üzere 2 kategoride sonuç üreten bir yazılım ortaya çıkardık. Göğüs kanserindeki yayılmayı, gerçek laboratuvarlarda yapılan manuel yöntemlere oldukça yakın bir oranda doğrulukla belirleyen yazılımımız, iki kategoride birden dünya dördüncüsü oldu. Yarışmada yer alan lenf düğümü kesiti görüntülerinde hangi bölgelerin metastaz içerdiğini bilgisayara öğretebilmek için yapay sinir ağları üzerinde derin öğrenme yöntemini kullandık. "
Halıcı, yarışmada ABD, Almanya, Kanada, İngiltere, Hollanda, Finlandiya, Japonya, Hindistan, Beyaz Rusya (Belarus), Hong Kong, İspanya ve Fransa'dan katılan 23 takım ile yarıştıklarını bildirdi. Yarışmayı her iki kategoride de ABD'den katılan Harvard Tıp Okulu (BIDMC) ve Massachusetts Institute of Technology (CSAIL) takımı kazandı.
Yorumlar
Kalan Karakter: