Üniversitemizde Çene Ekleminin Radyolojik Tanısındaki Eksiklikler Yapay Zeka İle Çözülecek

02.11.2023
Diş Hekimliği Fakültesi

Yürüttüğü proje ile TÜBİTAK 1002 Programı kapsamında destek almaya hak kazanan Üniversitemiz Diş Hekimliği Fakültesi Klinik Bilimler Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı Öğretim Üyesi Doç. Dr. Melek TAŞSÖKER BULUT, Üniversitemiz Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ile beraber çalıştıklarını ifade ederek, “Projeyle birlikte tanı süreçlerinde harcanan zaman azaltılarak tanısal eksikliklerin mühendislik yaklaşımı ile çözümlenmesi sağlanacak” dedi.
 
Üniversitemiz Diş Hekimliği Fakültesi Klinik Bilimler Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı Öğretim Üyesi Doç. Dr. Melek Taşsöker Bulut’un yürütücülüğünü üstlendiği ‘Panoramik Radyografiler ile Temporomandibular Eklem Bölgesindeki Dejeneratif Değişikliklerin Derin Öğrenme Yöntemleri ile Tespit Edilmesi’ projesi, TÜBİTAK 1002 Programı kapsamında destek almaya hak kazandı.

TÜBİTAK 1002 desteği ve yürüttüğü proje hakkında bilgi veren Doç. Dr. Melek Taşsöker Bulut, çene eklemine ilişkin hastalıkların toplumda sıkça görüldüğünü ifade ederek, “Çene ekleminde kireçlenme ile ilişkili olabilecek kemik doku değişimlerinin mümkün olan en erken aşamada tespit edilmesi ve tedaviye başlanması çok önemlidir. Yapay zeka ile sağlanacak radyolojik tanı desteği ve hekimin klinik muayeneden elde edeceği bulguların bir araya getirilmesi ile bu süreç hızla gerçekleştirilebilecek” dedi.

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ile beraber çalışılıyor
Proje üzerinde Üniversitemiz Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ile beraber çalıştıklarını ifade eden Doç. Dr. Taşsöker Bulut, “Proje kapsamında, Üniversitemiz Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Öğretim Üyesi Doç. Dr. Hüseyin Haklı ve Üniversitemiz Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği 3. sınıf lisans öğrencileri Sema Nur Ekmekçi, Senanur İncekara, Serhat Kamacı ve Metin Furkan Yaman’ın katkıları ile diş hekimliğinde rutin tanı işlemlerinde kullanılan panoramik radyografiler üzerinden yapay zeka algoritmalarının desteği ile çene eklemindeki kemik doku tahribatının otomatik olarak tespiti gerçekleştirilecektir. Böylece tanı süreçlerinde harcanan zaman azaltılarak diş hekimleri tarafındaki olası tanısal eksikliklerin mühendislik yaklaşımı ile çözümlenmesi sağlanmış olacaktır” diye konuştu.
Paylaş