Karadeniz Teknik Üniversitesi (KTÜ) İlaç ve Farmasötik Teknoloji Uygulama ve Araştırma Merkezi (İLAFAR) bünyesinde yürütülen bir proje, mikroskop kullanımında yaşanan en büyük sorunlardan birini ortadan kaldırmayı başardı. Geliştirilen yapay zeka destekli yazılım, mikroskopla incelenen doku ve hücrelerde yalnızca tek bir noktaya odaklanma zorunluluğunu ortadan kaldırarak görüntünün tamamını netleştiriyor. Ayrıca iki boyutlu görüntülerin ötesine geçerek üç boyutlu modelleme imkanı sunuyor.
Proje, KTÜ İLAFAR Müdürü Prof. Dr.
Feride Sena Sezen'in koordinatörlüğünde, Trabzon Üniversitesi ve Ohio State Üniversitesi işbirliğiyle yaklaşık dört yıl önce hayata geçirildi. AA muhabirine açıklamalarda bulunan Sezen, mikroskopların ilaç geliştirme, klinik teşhis ve hastalıklarla ilgili karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynadığını, ancak otomatik odaklanma ve odaklanma derinliğinin netleştirilmesinin uzun süredir çözülmeyi bekleyen bir problem olduğunu belirtti.
Bu sorunu gidermek amacıyla yola çıktıklarını ifade eden Sezen, "Yaptığımız çalışmayla bunu çok üst seviyede gerçekleştiren, tüm alanı netleştirebilen bir yazılım geliştirdik ve bunu uygulamaya aldık" dedi.
Uzmanların iş yükünü hafifletecek yenilik
KTÜ İLAFAR İnovatif Yapay Zeka Uygulamaları Araştırma Grubu Başkanı Doç. Dr. Hülya Doğan, mikroskopların ilaç ve sağlık alanında en sık kullanılan araçlardan biri olduğunu vurguladı. Uzmanların numune taraması sırasında bir bölgenin net, diğer bölgelerin bulanık kalması nedeniyle zorluk yaşadığını dile getiren Doğan, "Yaptığımız çalışmada bu problemi ele aldık. Amacımız bir bölümü odaklanmış görüntüler yerine tüm alana odaklanmış görüntüler elde etmek" diye konuştu.
Doğan, geliştirdikleri üç boyutlu görüntüleme sistemleri sayesinde hücreler hakkında uzmanlara çok daha fazla bilgi sunmayı hedeflediklerini belirtti. İki boyutlu görüntülerde fark edilemeyen detayların, üç boyutlu modelleme ile daha zengin ve farklı özellikler olarak ortaya çıktığını ifade etti. Ayrıca mevcut yazılımların net olmayan bölgeleri yalnızca görüntü iyileştirme algoritmalarıyla düzelttiğini, bunun da orijinal verilerin bozulmasına yol açabildiğini söyleyen Doğan, kendi geliştirdikleri sistemin ise numunenin orijinal değerlerini koruyarak görüntüleme sağladığını vurguladı.
Birçok sektöre uyarlanabilir altyapı
Yazılımın yalnızca sağlık sektörüyle sınırlı kalmadığını belirten Doğan, mikroskop kullanılan jeoloji, jeofizik, kimya, su ürünleri, ziraat, genetik, gıda, çevre, veterinerlik, orman fakültesi ve maden mühendisliği gibi birçok alanda da rahatlıkla kullanılabileceğini söyledi. Sistemin her numuneye, mikroskoba ve kameraya uyumlu olduğunu da ekledi.
Doğan, projenin KTÜ'nün ve Türkiye'nin uluslararası görünürlüğünü artırdığına dikkat çekerek, "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 algoritmayı, yazılımı ve veri setini paylaşmak üzere özel sektör temsilcileriyle bir araya gelebiliriz. Mikroskop ve mikroskobik görüntüleme alanlarında çalışan sektör temsilcileriyle işbirliği yapmaya hazırız" ifadelerini kullandı.
