Karadeniz Teknik Üniversitesi Uygulamalı ve Araştırma Eczacılık ve Farmasötik Teknolojiler Merkezi (KTÜ İLAFAR), mikroskobik incelemelerde sık karşılaşılan bir sorunu çözmek amacıyla yapay zekâ destekli bir yazılım geliştirdi: doku veya hücrenin bir bölümünün net görünürken diğer bölümlerinin odak dışında kalması. Proje, görüş alanı içindeki yalnızca tek bir noktaya odaklanmak yerine numunenin tamamı boyunca net görüntüler üretmeyi amaçlıyor.
Yazılım, KTÜ İLAFAR’ın Trabzon Üniversitesi ve Ohio State University iş birliğiyle yürüttüğü “Mikroskobik sistemlerde optimum odaklı üç boyutlu görüntü ve şekiller oluşturmak için yeni derin öğrenme yöntemlerinin geliştirilmesi” projesi kapsamında geliştirildi. Merkez Müdürü Prof. Dr. Feride Sena Sezen, proje üzerindeki çalışmaların yaklaşık dört yıl önce başladığını ve ekibin geliştirme sürecinin ardından yazılımı kullanıma sunduğunu söyledi.
Pratikte ne değişiyor?
KTÜ İLAFAR Yenilikçi Yapay Zekâ Uygulamaları Grubu Başkanı Doç. Dr. Hülya Doğan, sorunun yalnızca tek bir görüntünün netliğiyle değil, araştırmacının numunenin tamamını okuyabilmesiyle ilgili olduğunu belirtiyor. Uzmanlar hücreleri incelemek veya hastalıklarla bağlantılı göstergeleri değerlendirmek için büyük ölçüde iki boyutlu görüntülere başvuruyor; ancak derinlik farklılıkları, tek bir düzeye odaklanmış görüntüde görünmeyen özellikleri gizleyebiliyor.
Sistem, hücreler ve numuneler hakkında daha ayrıntılı bilgi sunabilmek amacıyla görüntüleme sürecine üç boyutlu bir boyut ekliyor. Doğan ayrıca yazılımın net olmayan bölgeleri iyileştirmek için yalnızca algoritmalar uygulamadığını, çünkü bu tür bir işlemenin özgün verileri değiştirebileceğini; bunun yerine numunenin özgün değerlerini içeren görüntüler sağlamayı hedeflediğini söylüyor.
İlaç araştırmalarının ötesine geçen uygulamalar
Projenin ilk kullanımı, klinik öncesi ilaç araştırmaları ile laboratuvar hayvanlarından ve hücrelerden elde edilen verilerin işlenmesiyle, mikroskoplara dayanan tıbbi ve araştırma alanlarıyla bağlantılı. Ekibe göre yazılım; jeoloji ve jeofizik, kimya, su ürünleri yetiştiriciliği, tarım, genetik, gıda sanayisi, çevre, veterinerlik, ormancılık ve maden mühendisliğinde de kullanılabilir.
Doğan, aracın farklı numune, mikroskop ve kamera türlerine uygun olacak şekilde tasarlandığını; bunun da tek bir görüntüleme platformuna bağlı bir çözüme kıyasla kullanım alanını genişletebileceğini belirtiyor.
Bu haber neden önemli?
Projenin temel teknik değeri, geleneksel bir otomatik odak özelliği eklemekten ziyade tam alan netliğini numune verilerinin korunmasıyla birleştirmeye ve iki boyutlu görüntüleri araştırmacılara ek özellikler sunabilecek üç boyutlu bir temsile dönüştürmeye çalışması. Bu, araştırma kararlarının alınması veya hücre ve dokulardaki değişimlerin anlaşılması için mikroskobik görüntülere dayanan ortamlarda önem taşıyor.
Bununla birlikte kaynak; algoritmanın doğruluğu, veri setinin büyüklüğü veya üzerinde test edildiği mikroskop ve numune türleri hakkında rakamlar sunmuyor ve mevcut sistemlerle bağımsız bir karşılaştırmanın sonuçlarına yer vermiyor. Ekip, yöntem ve veri seti hakkında bir makalenin uluslararası bir dergiye sunulduğunu ve algoritmayı, yazılımı ve verileri özel sektör temsilcileriyle paylaşmaya hazır olduğunu söylüyor. Bu nedenle aracın klinik kullanıma veya geniş ölçekli ticari kullanıma ne ölçüde hazır olduğu konusunda ek doğrulama gerekiyor.