Bilgisayarla Görme Araştırma Laboratuvarı

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Elektrik Elektronik Fakültesi
Yıldız Teknik Üniversitesi

Melanom Histopatoloji Görüntülerinde Derin Öğrenme ile Tümör Evresi Tahmini ve Mitoz Tespiti

Deriye rengini veren melanosit hücrelerinden kaynaklanan melanom, en çok görülen cilt kanserleri türlerinden biri olmasa da, saldırgan tümörlerden oluşması ve erken metastaz eğiliminde olmasından dolayı en ölümcül cilt kanseri türüdür. Bu çalışmanın amacı, derin öğrenme yöntemlerini kullanarak melanom histopatolojik görüntülerinden mitoz içeren hücreleri tespit edebilecek ve invazyon derinliği ile ülserasyon varlığını belirleyerek tümör evrelemesini otomatik olarak gerçekleştirebilecek tıbbi karar destek sistemi geliştirmektir. Retrospektif olarak geliştirilecek çalışmada, slaytların sayısallaştırılarak Whole Slide Image (WSI) haline getirilmesi ile oluşturulacak görüntülerde doku katmanları, tümör bölgeleri, tümör derinliği vb. yapılar patoloji alan uzmanları tarafından etiketlenerek veri seti hazırlanacaktır. Çalışma kapsamında nesne tespit modelleri, bölütleme modelleri ve sınıflandırma modelleri ila dikkat mekanizmasını temel alan transformer mimarileri ile özelleştirilmiş yeni modeller oluşturulması hedeflenmektedir.

Sponsor: TÜSEB - B Grubu Ar-Ge Projeleri
Tarih: Aralık 2022 - Devam
Daha Fazla
Histolojik Görüntülerde Derin Öğrenme ile Hücre Çekirdeği Bölütleme

Histopatoloji alanında, mikroskop görüntüleri kullanılarak doku analizi ve hastalık tespiti oldukça yaygındır. Ancak doku bileşenlerinin göz ile incelenmesi uzmanlık gerektiren, oldukça zor ve hataya açık bir iştir. Bilgisayarlı görü alanındaki güncel gelişmeler sayesinde, histoloji görüntülerini bilgisayar sistemlerinde düşük hatalarla otomatik olarak değerlendirmek mümkün hale gelmiştir. Histoloji görüntülerinin niceliksel analizinde önemli işlemlerden biri de bölütlemedir. Bu çalışmada, farklı doku örneklerinden elde edilmiş histoloji görüntülerinde, derin öğrenme yöntemleri ile hücre çekirdeklerinin tekil ve semantik bölütlenmesinin gerçekleştirilmesi amaçlanmaktadır.

Sponsor: -
Tarih: Haziran 2022 - Devam
Daha Fazla
Tip-1 Diyabet için Derin Öğrenme Yaklaşımları ile Kan Şekeri Tahmini

Diyabet kronik bir hastalıktır ve dünya çapında yaklaşık 500 milyon kişiyi etkilemektedir. Tip-1 diyabetin kesin bir tedavisi olmadığı için ömür boyu takip etmeyi gerektiren bir hastalıktır. Çalışma kapsamında tip-1 diyabet hastaları için kan şekeri tahmini problemi ele alınmıştır. Çalışmada farklı derin öğrenme yöntemleri ile karşılaştırmalı olarak deneyler gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen modeller tip-1 diyabete sahip 12 hastadan oluşan OhioT1DM veri seti üzerinde analiz edilmiştir. Veri setinde hastalardan manuel giriş ve sensörler aracılığıyla toplanan bilgiler hasta bazında incelenerek yeni öznitelik çıkarımı araştırılmıştır. Derin öğrenme yöntemlerinde modele girdi olarak verilen geçmiş zaman bilgisinin performansa olan etkileri de araştırılmıştır.

Sponsor: -
Tarih: Ocak 2022 - Devam
Daha Fazla
Diz Eklemi MR Görüntülerinde Kıkırdak Doku ve Menisküs Bölütleme ve Ölçümleme

Bu projede diz eklemi MR görüntülerindeki tüm kıkırdak ve menisküs dokularına ait bölgelerin aşırı özelleşmiş yaklaşımlardan kaçınarak üç boyutta tamamen otomatik olarak bölütlenmesi, modellenmesi ve ölçülmesi amaçlanmıştır. Kullanılan veri Osteoartrit Girişimi (OAI) veri tabanından elde edilmiş olup hem osteoartritli gruptan hem de kontrol grubundan katılımcılara ait 3-D DESS standardındaki sajital yüksek alan diz MR görüntülerini içermektedir. Bu MR görüntülerindeki kıkırdak ve menisküs dokularına yönelik gerçekleştirilen alt çalışmalarda ilgi dokularının bölütlenmesi ve ölçülmesi için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir.

Sponsor: Tübitak ARDEB
Tarih: Mart 2017 - Mart 2019
Daha Fazla
Akciğer CT Görüntüleri Üstünden Bal Peteği ve Buzlu Cam Dokularının Tespiti

Son yıllardaki akciğer hastalıklarındaki büyük artış, yeterli sayıda uzman bulunamaması, bilgisayarlı tomografide (computed tomografi-CT) 4096 gri tonun olmasından kaynaklı insan gözünün sınırlarını aşması (insan gözü 30-90 gri tonu ayırabilir) - yanlış teşhise sebep olması, uzman tarafından teşhis sırasında zaman kaybı, yüksek maliyetler ve hastalıkta erken teşhisin önemi gibi sebeplerle bilgisayar destekli tanı (BDT) sistemlerinden yardım almak zaruri hale gelmiştir.

Sponsor: -
Tarih: Mayıs 2018 - Devam
Daha Fazla
Legg-Calve-Perthes Hastalığında Bilgisayar Destekli MR Görüntü Analizi

Legg-Calve-Perthes hastalığı, pediatrik ortopedide erken çocukluk döneminde görülen bir ağrılı kalça eklemi rahatsızlığıdır.Bu proje kapsamında, Legg-Calve-Perthes hastalarına ait manyetik rezonans (MR) görüntülerinde başta femur başı olmak üzere kalça eklemi elemanlarının otomatik olarak tespiti, bölütlenmesi ve şekilsel analizleri üzerine çalışmalar yürütülmektedir. Ayrıca, hastalıkla ortaya çıkan deformitelerin ve lezyonların bilgisayar destekli analizine yönelik araştırma faaliyetleri de proje dâhilindedir. Legg-Calve-Perthes Hastalığı’nda Bilgisayar Destekli MR Görüntü Analizi projesi kapsamında araştırma çalışmalarımız devam etmektedir.

Sponsor: -
Tarih: Ekim 2016 - Devam
Daha Fazla
Türk İşaret Dili Tanıma

İşaret dilleri, işitme engellilerin birbirleri ile iletişim ve etkileşimlerde kullandıkları görsel dillerdir. Bu görsel diller; parmak, el, kol hareketleri ve yüz ifadelerinden oluşur. İşaret dilleri, tıpkı konuşma dilleri gibi ülkelere göre değişiklikler gösterirler ve kendilerine has belirli dilbilgisi yapılarına sahiptirler. Türk İşaret Dili (TİD) de, ülkemizdeki işitme engelli çocuk, genç ve yetişkin yurttaşlarımızın iletişim dilidir. TİD’ye ait işaret dili kelimelerinin bilgisayar destekli olarak otomatik tanınması üzerine gerçekleştirdiğimiz bu proje kapsamında, TİD’ye ait ayrık işaret dili hareketleri RGB ve derinlik haritası video görüntüleri üzerinden başarılı bir biçimde tanınmıştır.

Sponsor: Yıldız Teknik Üniversitesi, Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinatörlüğü
Tarih: Ocak 2012 - Haziran2013
Daha Fazla