banner8

Türk bilim insanlarından 'diş hekimlerinin işini kolaylaştıracak' yazılım

Eskişehir ve Ankara'daki üniversitelerden bir grup öğretim üyesinin geliştirdiği yazılım, diş hekimliğinde görüntüleme aşamasında, yapay zeka teknolojisinin gücüyle 2 boyutlu dental radyografilerde otomatik tanı ve tedavi planlama imkanı sağlıyor.

Gündem 09.12.2020, 01:39
Türk bilim insanlarından 'diş hekimlerinin işini kolaylaştıracak' yazılım

"CranioCatch" adlı yazılım, Ankara Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Kaan Orhan'ın danışmanlığında, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi (ESOGÜ) Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalından Doç. Dr. İbrahim Şevki Bayrakdar ve Dr. Öğretim Üyesi Elif Bilgir, Ortodonti Ana Bilim Dalından Dr. Öğretim Üyesi Mehmet Uğurlu ile ESOGÜ Fen-Edebiyat Fakültesi Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Bölümünden Doç. Dr. Alper Odabaş, Dr. Öğretim Üyesi Ahmet Faruk Aslan ve Dr. Öğretim Üyesi Özer Çelik tarafından geliştirildi.

Diş hekimliğinin tüm alanlarında klinik sorunların çözümü için kullanılabilen yerli yazılım, 2 yıllık akademik çalışmanın ürünü olarak ortaya çıktı.

Sisteme yüklenen 2 boyutlu dental radyografiler, daha önce yazılıma diş hekimlerince tanımlanan ağız, diş ve çene sorunları ve tedavi çözümleri sayesinde, yapay zeka yardımıyla işleniyor. Böylece yapay zeka, doğru tanı konulmasında diş hekimlerine karar destek mekanizması niteliğiyle yardımcı oluyor.

Uzaktan eğitim amacıyla kullanılmaya başlanan yazılıma patent alınması için ESOGÜ tarafından Türk Patent Kurumuna başvuru yapıldı.

"Hekimlere destek mekanizması olarak yardım edecek"

Doç. Dr. Bayrakdar, AA muhabirine yaptığı açıklamada, yapay zekanın günümüzde hayatın her alanında yer almaya başladığını belirterek kendilerinin de diş hekimliğinde işlerini kolaylaştıracak bir çözümü yapay zekada aradıklarını söyledi.

ESOGÜ'nün Matematik ve Bilgisayar Bölümündeki öğretim üyeleriyle yapay zeka kullanan bir sistem geliştirmek için 2 yıl önce çalışmaya başladıklarını belirten Bayrakdar, "Radyolojik olarak görüntülerin uygulamasında otomatik tanı sistemi geliştirmeyi hedefledik. Diş hekimliğinde kullandığımız uygun rutin radyografilar ve ileri görüntüleme teknikleriyle otomatik tanı yapabilecek bir sistem geliştirmek için çalışmaya başladık. Akademik çalışmalar belirli bir seviyeye ulaşınca yerli bir yazılımla 'Craniocatch' adını verdiğimiz uygulamayı geliştirdik." dedi.

Bayrakdar, uluslararası piyasaya hitap edecek bir ürün olmasını istedikleri için yazılıma yabancı isim verdiklerini anlattı.

Dünyada diş hekimliği radyolojisiyle ilgili otomatik tanı sistemi uygulamasının çok az olduğunu dile getiren Bayrakdar, şu bilgileri paylaştı:

"Bu uygulamayı yapan 2-3 firma yurt dışı kaynaklı. Hem yerli bir yazılım geliştirmeyi hem de ülkemiz içinde kendi ihtiyacımızı giderirken uluslararası pazarda yer almak için yapay zekayla çalışan 'CranioCatch' adlı markayı ortaya çıkarttık. Hekim radyoloji cihazı ile filmi çektikten sonra filmi CranioCatch sistemine yüklediğinde yapay zeka destekli otomatik tanı sistemi sayesinde hastanın tanı ve tedavi planı hazırlanacak. Böylece hekimlere karar destek mekanizması olarak fayda sağlanacak. Hekimlerin iş yükünü azaltıcı bir sistem. CranioCatch ile daha hızlı ve kolay tanı konulabilecek. Bu sistem, hekimlere destek mekanizması olarak yardım edecek."

Bayrakdar, özellikle yeni tip koronavirüs (Kovid-19) sürecinde diş hekimliğinde uzaktan eğitimde rahatlıkla kullanabilecek yapay zeka destekli modül de oluşturduklarını ifade etti.

"Yerli olarak böyle bir yazılım yok"

Doç. Dr. Odabaş ise radyolojik görüntüyü, diş hekimince tespit edilen herhangi bir hastalığın etiketlenmesinin ardından sisteme yüklediklerini belirtti.

Görüntünün her pikselinin tek tek işlendiğini anlatan Odabaş, "Yazılım, piksellerin her birinde rahatsızlık olup olmadığını tespit etmeye çalışıyor. Bunu yaparken de hekimin daha önce görüntü üzerinde rahatsızlığın bulunduğu yerlere yaptığı etiketlemelerini öğreniyor. Yeni bir görüntüde hekimin hiçbir işlem yapmasına gerek duymadan tanıyı koyabiliyor. Yerli olarak böyle bir yazılım yok." ifadelerini kullandı.

Dr. Öğretim Üyesi Uğurlu da ortodontide tedavinin klinik aşaması kadar hastanın sorununun teşhisi ve doğru tanısının da önemli olduğuna dikkati çekti.

CranioCatch'in tanı aşamasında diş hekimlerine faydalı olacağını ifade eden Tuğrul, "Diş hekimlerinin klinik vakitlerini artırıp, bilgisayar başında test için harcadıkları zamanı düşürecek. CranioCatch, radyografiler üzerindeki tüm analizleri bilgisayar ortamında yapay zeka yardımıyla yapılıp en doğru sonuçların alınmasında bize katkı sağlayacak." diye konuştu.

Kaynak: AA
Yorumlar (0)
banner35
16
açık
Günün Anketi Tümü
Yerli veya yabancı aşılardan hangisini kullanmayı tercih ederdiniz?
Yerli veya yabancı aşılardan hangisini kullanmayı tercih ederdiniz?
Puan Durumu
Takımlar O P
1. Beşiktaş 34 72
2. Fenerbahçe 34 69
3. Galatasaray 34 66
4. Trabzonspor 35 60
5. Alanyaspor 35 55
6. Hatayspor 34 53
7. Gaziantep FK 34 51
8. Sivasspor 34 51
9. Karagümrük 34 50
10. Göztepe 35 47
11. Rizespor 34 42
12. Antalyaspor 35 42
13. Konyaspor 34 41
14. Ankaragücü 34 38
15. Malatyaspor 34 37
16. Kasımpaşa 35 37
17. Başakşehir 34 36
18. Kayserispor 34 35
19. Erzurumspor 35 34
20. Gençlerbirliği 34 32
21. Denizlispor 34 27
Takımlar O P
1. Giresunspor 31 63
2. Adana Demirspor 31 61
3. Samsunspor 31 61
4. Altay 31 57
5. İstanbulspor 31 57
6. Altınordu 31 53
7. Ankara Keçiörengücü 31 49
8. Ümraniye 31 47
9. Tuzlaspor 31 47
10. Bursaspor 31 43
11. Bandırmaspor 31 39
12. Boluspor 31 38
13. Balıkesirspor 31 35
14. Adanaspor 31 34
15. Menemenspor 31 31
16. Akhisar Bld.Spor 31 26
17. Ankaraspor 31 23
18. Eskişehirspor 31 8
Takımlar O P
1. Man City 33 77
2. M. United 32 66
3. Leicester City 32 59
4. Chelsea 32 55
5. West Ham 32 55
6. Tottenham 33 53
7. Liverpool 32 53
8. Everton 31 49
9. Arsenal 32 46
10. Leeds United 32 46
11. Aston Villa 31 44
12. Wolverhampton 32 41
13. Crystal Palace 31 38
14. Southampton 32 36
15. Newcastle 32 35
16. Brighton 32 34
17. Burnley 32 33
18. Fulham 33 27
19. West Bromwich 32 24
20. Sheffield United 32 14
Takımlar O P
1. Atletico Madrid 32 73
2. Real Madrid 32 70
3. Barcelona 31 68
4. Sevilla 32 67
5. Real Sociedad 32 50
6. Real Betis 32 49
7. Villarreal 32 49
8. Granada 31 42
9. Osasuna 32 40
10. Athletic Bilbao 31 38
11. Levante 32 38
12. Celta de Vigo 32 38
13. Cádiz 32 36
14. Valencia 32 35
15. Getafe 32 31
16. Deportivo Alaves 32 30
17. Real Valladolid 31 28
18. Huesca 32 27
19. Elche 32 27
20. Eibar 32 23