Ana Sayfa Arama Galeri Video Yazarlar
Üyelik
Üye Girişi
Yayın/Gazete
Yayınlar
Kategoriler
Servisler
Nöbetçi Eczaneler Sayfası Nöbetçi Eczaneler Hava Durumu Namaz Vakitleri Puan Durumu
WhatsApp
Sosyal Medya
Uygulamamızı İndir

    Karabük Üniversitesi ve Kentucky Üniversitesi’nden Uzmanlar, Yapay Zeka Destekli Kolon Kanseri Tanı Projesi Geliştiriyor

    Karabük Üniversitesi ile Kentucky Üniversitesi iş birliğinde yürütülen proje, kolon kanserinin yapay zeka ile hızlı analizini hedefliyor. Doç. Dr. Caner Özcan ve öğrencisi Merve Özkan tarafından gerçekleştirilen çalışmada, histopatolojik görüntülerde erken tanı ve yüksek doğruluk sağlanması amaçlanıyor. Bu proje, TÜBİTAK tarafından destekleniyor.

    Karabük Üniversitesi ile Kentucky Üniversitesi iş birliğinde yürütülen proje, kolon

    ## Karabük Üniversitesi ve Kentucky Üniversitesi’nden Kolon Kanseri İçin Yapay Zeka Projesi

    Karabük Üniversitesi (KBÜ), ABD’deki Kentucky Üniversitesi ile iş birliği yaparak Türkiye Bilimsel ve Teknik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) desteğiyle önemli bir projeye imza atıyor. Bu projede, kolon kanserinin yapay zeka aracılığıyla hızlı bir şekilde analiz edilmesi planlanıyor.

    ### Erken Tanı İçin Üst Düzey Sistem

    Histopatolojik görüntüler üzerinden erken tanı koyacak bir sistem geliştirilmesi amaçlanan projede, hedefler arasında patologların iş yükünü azaltmak ve tanı sürecini hızlandırmak yer alıyor. Bu çalışma, KARABÜK Üniversitesi ile Kentucky Üniversitesi’nin güç birliğiyle yürütülmekte.

    ### Yapay Zeka ile Yeni Bir Yaklaşım

    Proje, KBÜ Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Caner Özcan ve doktora öğrencisi Merve Özkan tarafından yürütülmektedir. “Temel Modeller Kullanılarak Histopatolojik Görüntüler Üzerinde Kolorektal Kanser Tespiti” adı altında geliştirilen sistem, temel makine öğrenimi yöntemleri ile daha az etiketlenmiş veriden yüksek doğruluk oranının elde edilmesini hedefliyor.

    ### Derin Öğrenme ile Tanı Sürecinin Hızlandırılması

    Doç. Dr. Özcan, projelerinde histopatolojik görüntülerin derin öğrenme modelleri ve sınıflandırma teknikleri ile analiz edileceğini ifade etti. Ayrıca, NCT ve TCGA gibi saygın uluslararası veri tabanlarından elde edilen etiketli ve etiketsiz görüntülerin birlikte değerlendirildiğini ekledi.

    Geliştirilen bu sistemin, tanı sürecinin hızlandırılmasının yanı sıra, patologların iş yükünü de azaltması bekleniyor. Yapay zeka tabanlı modelin klinik uygulamalarda etkinliğinin artırılması için çalışmalar sürüyor.

    ### Uluslararası İş Birliği ile Güçlü Altyapı

    Doç. Dr. Özcan, projenin Kentucky Üniversitesi ile olan iş birliğinin uluslararası veri altyapısının kullanımına olanak tanıdığını belirtti. Bu iş birliği, yeni ortak projelere kapı aralaması açısından da büyük bir önem taşıyor.

    TÜBİTAK destekli bu çalışma, Karabük Üniversitesi’nin yapay zeka ile sağlık teknolojileri alanındaki araştırma kapasitesini artıran kıymetli projeler arasında sayılmaktadır.