SEÇİLMİŞ PROJELER
Meme Kanseri için Erken Teşhis, Değerlendirme ve Takip Sistemi
Ana Sayfa | Seçilmiş Projeler | Meme Kanseri için Erken Teşhis, Değerlendirme ve Takip Sistemi
Müşteri
Hedef Grup / Son Kullanıcı
Meme kanseri tespiti için etkili, doğru ve kullanıcı dostu bir çözüm arayan sağlık tesisleri ve kliniklerin radyoloji bölümleri.
Ar-Ge Yol Haritası
- Büyük ölçekli veri seti genişlemesi yoluyla sürekli iyileştirme
- Çok modlu tanı kullanım durumlarının entegrasyonu
- Yeni tıbbi görüntüleme alanlarına yansıtma
Uyumluluk, Uygunluk ve Standartlar
- DICOM uyumlu geliştirme ile birden fazla IHE profilinin uygulanması
- HL7 ve HIPAA entegrasyon arayüzleri
Teknolojiler
PyTorch, OpenCV, Tensorboard, Pandas, Ray Tune
Proje Açıklaması
Radyolog ve klinisyenleri, iş yüklerini azaltarak ve tanı doğruluğunu artırarak desteklemek için tasarlanmış derin öğrenme tabanlı otomatik meme kanseri tanıma sistemi. MIDAS, hem iyi huylu, hem de kötü huylu bulguları tespit edip vurgulayabilen açıklanabilir bir yapay zeka sistemidir.
Amerikan Radyoloji Koleji’nin (ACR) meme kanseri için BI-RADS kategorileriyle etiketlenen mamografileri taramak üzere eğitilmiştir.
Mamografi görüntülerini otomatik olarak sınıflandırır ve gelişmiş görüntü işleme yetenekleri sunar. Mevcut PACS sistemlerine sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir veya bağımsız bir kullanıcı arayüzü aracılığıyla çalıştırılabilir.
Önemli Noktalar ve Başarılar
- Büyük miktarda ulusal görüntüleme verisi üzerinde yürütülen ilk derin öğrenme çalışması (MLO ve CC projeksiyonlu mamogramlar)
- MIDAS modelinin hassasiyeti radyologların performansını aşmakta olup, yeni eğitimlerle birlikte artış eğilimi göstermektedir (son karar modelinde ROC AUC* değeri 0,85, PR AUC** değeri ise 0,89’dur (CI: %95) )
- Türkiye Bilişim Zirvesi tarafından düzenlenen “Yapay Zeka Arf Ödülleri” yarışmasında “Sosyal Sorumluluk” kategorisinde BİRİNCİLİK ÖDÜLÜ
Özellikler
- =Açıklanabilir sonuçlara sahip şeffaf (güvenilir) yapay zeka modelleri
- =Kaynak kısıtlı ortamlarda uç yapay zeka için optimizasyon
- =Sorunsuz PACS entegrasyonu
- =Esnek dağıtım için bağımsız kullanıcı arayüzü
- =Mamografi görselleştirmesi için uyarlanmış gelişmiş görüntü işleme teknikleri
Finans
Savunma
Telekomünikasyon
Enerji
Sağlık
Mobilite