Akademik Veri Yönetim Sistemi
Polat A. N. (Yürütücü)
TÜBİTAK Projesi, 2219 - Yurt Dışı Doktora Sonrası Araştırma Burs Programı, 2026 - 2027
Akciğer patolojileri, dünya genelinde en yüksek mortalite oranına sahip hastalık gruplarından biri olup akciğer kanseri kansere bağlı ölümlerde ilk sırada yer almaktadır. Hastalığın erken evrede tespit edilmesi ve doğru şekilde sınıflandırılması uygun tedaviye hızlı başlanmasını sağlayarak hastaların sağ kalım süresini ve yaşam kalitesini artırmaktadır. Bu nedenle, yüksek doğruluk oranına sahip tekrarlanabilir ve klinik koşullara uyarlanabilir tanı yöntemlerinin geliştirilmesi kritik öneme sahiptir. Önerilen proje ile akciğer hastalıklarının erken teşhisini destekleyecek patolojik akciğer dokularını simüle edebilen özel tasarlanmış bir akciğer fantomu kullanılarak farklı ultrason prob tipleri ile elde edilen veriler üzerinden yapay zekâ (AI) tabanlı artefakt segmentasyonu gerçekleştirilmesi amaçlamaktadır. Çalışma kapsamında farklı patolojik durumlar akciğer fantomunun içerisine entegre edilerek patolojik doku modülleri ile in vivo koşullar taklit edecek şekilde simüle edilecek böylelikle biyolojik değişkenlik ve hasta temelli heterojenlik etkileri minimize edilerek tekrarlanabilir, standartlaştırılmış ve etik açıdan sorun teşkil etmeyen bir veri üretim süreci sağlanacaktır. Veri toplama aşamasında hem doğrusal (linear) hem de konveks (convex) ultrason probları kullanılarak farklı çözünürlük ve penetrasyon derinliklerine sahip görüntüler elde edilecek, bu sayede geliştirilecek modelin farklı prob kaynaklı görüntü varyasyonlarına karşı dayanıklılığı ve genellenebilirliği artırılacaktır. Toplanan ultrason görüntüleri etiketlenerek çok modlu ve çok patolojili bir veri seti oluşturulacak ardından geliştirilen çok modlu derin öğrenme tabanlı algoritma ile A-çizgisi, B-çizgisi ve konsolidasyon artefaktlarının eş zamanlı segmentasyonu gerçekleştirilecektir. Bu çoklu segmentasyon yaklaşımı, yalnızca tek bir patolojiye odaklanan mevcut çalışmalardan farklı olarak genel akciğer patolojilerini kapsayan kapsamlı bir ultrason analizi sunacak ve literatürde ilk kez çok modlu, çift prob destekli, çok patolojili fantom tabanlı bir veri setinin oluşturulmasına öncülük ederek yapay zekâ tabanlı akciğer ultrason analizlerinde yeni bir standart ortaya koyacaktır. Proje, otomatik akciğer ultrason artefakt tespiti ve analizi yoluyla farklı akciğer hastalıklarının erken teşhisine ve sınıflandırılmasına katkı sağlayarak tanı ve takip süreçlerinde klinik uygulanabilirlik potansiyeli taşımaktadır. Araştırmacı, biyomedikal görüntüleme, çok modlu veri analizi ve yapay zeka tabanlı biyomedikal sinyal işleme konularında çalışmalar yapmış olup biyomedikal görüntülerin ön işlenmesi, veri etiketleme ve derin öğrenme modeli tasarımı gibi süreçlerde teknik yetkinlik sahibidir. Doktora çalışmasında ses patolojilerinin tespiti için çok modlu derin öğrenme modellerinin tasarımı üzerine çalışmıştır. Araştırma, Trento Üniversitesi çatısı altında Ultrasound Laboratuvarında yürütülecektir. Danışman, akciğer ultrasonu, sinyal işleme, fantom tabanlı analizler, yapay zekâ tabanlı görüntü analizi ve klinik uygulamalara yönelik inovatif algoritma geliştirme çalışma alanında dünyada önde gelen araştırmacılardan biridir. Laboratuvar, yüksek frekanslı ve geniş bantlı ultrason sistemleri, fantom altyapısı ve klinik ortaklıklar sayesinde deneysel çalışmalara uygun bir ortam sunmaktadır. Bu sayede, önerilen proje hem teknik açıdan yüksek kaliteli veri üretimini hem de uluslararası düzeyde geçerliliği olan yapay zekâ modellerinin geliştirilmesini mümkün kılacaktır. Bu proje, araştırmacıya daha önce doğrudan deneyim fırsatı bulamadığı fantom tabanlı ultrasonografi uygulamalarında ileri düzey bilgi ve teknik beceriler kazandırarak akademik profilini güçlendirecektir. Yurt dışındaki disiplinler arası araştırma ortamı, uluslararası iş birlikleri kurma, bilimsel yayın yapma ve yeni projeler geliştirme fırsatları sağlayacaktır. Medikal yapay zekâ alanında artan klinik ihtiyaçlar dikkate alındığında, önerilen projenin çıktıları hem akademik araştırmalar hem de endüstriyel uygulamalar açısından yüksek katma değer sunmaktadır. Proje kapsamında geliştirilecek teknik altyapı ve metodolojik bilgi birikimi, yalnızca akciğer patolojileri ile sınırlı kalmayıp farklı organ sistemlerine yönelik benzer fantom tabanlı yapay zekâ çalışmalarına da uyarlanabilir niteliktedir. Bu yönüyle çalışma, uzun vadede ülkemizde yürütülecek benzer araştırmalara sürdürülebilir bir temel sağlayarak bilimsel araştırma vizyonunun gelişimine katkıda bulunacak ve ülkemize kazandırılacaktır. Ayrıca araştırmacının, proje sürecinde fantom üretimi ve medikal cihaz test protokolleri konularında edineceği pratik deneyim araştırmacının mühendislik ve klinik boyutları birlikte yönetme becerisini güçlendirecektir.