Yapay Zeka Araştırma Grubu
Tıbbi görüntüleme verilerinin yapay zeka destekli analizine yönelik tanı ve karar destek algoritmalarının geliştirilmesini amaçlayan multidisipliner araştırma-geliştirme birimi
Tıbbi görüntüleme, modern tıbbın gözü gibi düşünülebilir. Tıpkı bir dedektifin suç mahallindeki ipuçlarını incelemesi gibi, radyologlar ve diğer uzmanlar görüntüler üzerinden hastalıkların izlerini aramaktadır.
Bu süreç, hem son derece hassasiyet gerektiren hem de zaman alıcı bir uzmanlık alanıdır. İşte bu noktada yapay zeka devreye girerek, insan gözünün göremeyeceği detayları tespit edebilen ve milyonlarca görüntüyü saniyeler içinde analiz edebilen güçlü bir yardımcı rolü üstlenir.
Grubumuzun temel hedefi, görüntüleme tabanlı tanı süreçlerini daha hızlı, hassas ve erişilebilir hale getirmektir. Bu süreç, sadece teknolojik bir gelişim değil, aynı zamanda sağlık hizmetlerinin demokratikleşmesi anlamına gelir.
Tıbbi görüntüleme alanında yapay zeka destekli çözümler geliştirdiğimiz temel uygulama alanları
Anatomik yapıların otomatik tanımlanması ve hassas segmentasyon algoritmaları
Sınıflandırma ve malignite değerlendirmesi ile erken tanı algoritmaları
CT, MR, PET, ultrason, X-ray görüntülerinin entegre analizi
Yapay zeka destekli hastalık progresyon analizi ve risk değerlendirmesi
Kantitatif görüntü karakterizasyonu ve doku analizi
Karar gerekçelendirmesi ve şeffaf algoritma geliştirme
Gerçek klinik ortamlarda kullanılan ve test edilen yapay zeka destekli tanı sistemlerimiz
Düşük doz bilgisayarlı tomografi görüntülerinde 3 milimetre ve üzeri nodülleri yüksek hassasiyetle tespit eder ve büyüme hızını otomatik olarak raporlar.
Multiple skleroz lezyonlarını T2 ve FLAIR görüntülerden otomatik segmente eden, hacim ölçümü yapan ve yeni lezyon tespiti gerçekleştiren platform.
Koroner arter darlığını yüksek doğruluk ile sınıflandıran, kalsiyum skoru hesaplayan ve kardiyak risk stratifikasyonu sağlayan sistem.
Fundus fotoğraflarından mikroanevrizma, eksüda ve neovaskülarizasyon tespiti ile diabetik retinopati evrelemesi yapan sistem.
Multidisipliner yaklaşımımızla sağlık ve mühendislik alanlarından uzmanlarla işbirliği yapıyoruz
Tıbbi görüntüleme alanında yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesi için odaklandığımız temel araştırma konuları
İnsan beyninin anatomik yapıları ayırt etme yeteneğini taklit etmeye çalışan algoritmalar geliştiriyoruz. Her piksel için "bu hangi organa ait?" sorusunu yanıtlayan sofistike sistemler oluşturuyoruz.
CT, MR, PET gibi farklı görüntüleme yöntemlerinden elde edilen bilgileri birleştirerek hastalığın tam resmini ortaya çıkarıyoruz. Bu süreç, farklı müzik enstrümanlarının bir senfonide bir araya gelmesi gibidir.
Görüntülerden insanın gözüyle seçemeyeceği niceliksel özellikleri çıkarıyoruz. Tümörün heterojenliği, simetrisi, yüzey pürüzlülüğü gibi özellikler matematiksel parametrelerle karakterize edilir.
Doktorların algoritmanın kararlarına güvenebilmesi için, bu kararların gerekçelerini anlaşılır şekilde sunuyoruz. Sistemin sadece doğru cevabı değil, nasıl bu cevaba ulaştığını da açıklayabilmesi kritik.
Yapay zekanın insan uzmanları destekleyeceği hibrit çalışma modellerini araştırıyoruz. Modern uçak pilotluğu gibi: otomatik sistemler kontrolü üstlenir, pilot kritik kararları verir.
Cerrahi uygulamalar ve acil durumlar için görüntü alınırken anında analiz yapabilen sistemler geliştiriyoruz. Canlı konserin ses teknisyeni gibi: müzik çalarken anında ayar yapma kabiliyeti.
Araştırma Grubumuzun tıbbi görüntüleme alanında elde ettiği somut başarılar ve klinik etkiler
Tıbbi görüntüleme alanında yapay zeka uygulamaları geliştirmek için bizimle işbirliği yapmak ister misiniz?
Hastaneler ve kliniklerle birlikte gerçek verilerle sistem geliştirme
Üniversiteler arası araştırma projeleri ve ortak yayınlar
Teknoloji şirketleri ile ürün geliştirme ve ticarileştirme