Korona virüs (Kovid-19) ve virüsün genel halk sağlığı, küresel ekonomi ve rutin hayat üzerindeki yıkıcı etkileri devam ederken, Türk yazalım mühendisleri “yapay zeka ve derin öğrenme destekli Kovid-19 tanı sistemi” geliştirdi.

Samsun Üniversitesi (SAMÜ) Yazılım Mühendisliği Bölümünde görev yapan Dr. Öğr. Üyesi Zafer Cömert, Fırat Üniversitesinde görev yapan Doç. Dr. Burhan Ergen ve Öğr. Gör. Mesut Toğaçar tarafından yapay zekâ ve derin öğrenme tekniklerini kullanan yeni bir Kovid-19 tanı sistemi geliştirildi.

Araştırmacılar çalışmalarıyla ilgili olarak şu bilgileri verdiler: “Çok hızlı bir şekilde tüm dünyaya yayılan Kovid-19 tespiti için reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) tahlili yapılmaktadır. Bu tahlilin yüksek bir özgüllük değeri olmakla birlikte, hassasiyet değeri istenilen seviyede değildir.

Bu nedenle, zaman zaman RT-PCR testine ilaveten, ek testlerin de klinik pratikte uygulandığı literatürde ifade edilmiştir. Bununla birlikte, oldukça faydalı bir medikal imge görüntüleme tekniği olan computed tomography (CT) hem Kovid-19 enfeksiyonu tespitinde tanıyı destekleme hem de hastalığın ilerleme düzeyini belirleme de hayati bir yöntem olarak benimsenmiş durumdadır.

Göğüs CT imgelerindeki bazı spesifik örüntüler (predominant ground-glass opacity (GGO), multifocal patchy consolidation, crazy-paving pattern with a peripheral distribution) Kovid-19 bulgusu olarak değerlendirilmektedir.

Dolaysıyla göğüs CT bulgularının Kovid-19 enfeksiyonunun değerlendirilmesinde anahtar rol oynadığına inanılmaktadır. Bu noktadan hareketle, gelişmiş imge işleme ve yapay zekâ teknolojilerini, özellikle derin öğrenme yöntemlerini kullanarak, CT imgelerini giriş olarak alıp, pozitif Kovid-19 vakalarını otomatik olarak teşhis edebilen yüksek hassasiyetli bir tanı modeli geliştirdik.

Çalışmamız, ‘Kovid-19 detection using deep learning models to exploit social mimic optimization and structured chest X-ray images using fuzzy color and stacking approaches’ başlığıyla uluslararası saygın bir dergi olan ve SCI kapsamında taranan Computers in Biology and Medicine dergisinde yayımlandı.

Bu kıymetli ve öncü çalışmayı duyurmak bizim için hem bir sevinç hem de bir gurur kaynağı oldu. Çalışmanın bilim camiası için hayırlı olmasını diler ve teşekkürler ederiz.”