Gündem
Politika
Spor
Dünya
Ekonomi
Kurumsal
English
You are already subscribed to notifications.

EÜ'lü bilim insanından laboratuvar cihazlarındaki dışa bağımlılığı azaltan TÜBİTAK projesi

EÜ'lü bilim insanından laboratuvar cihazlarındaki dışa bağımlılığı azaltan TÜBİTAK projesi

ABONE OL
DHA

İZMİR, (DHA)-EGE Üniversitesi (EÜ) Tıp Fakültesi Histoloji ve Embriyoloji Anabilim Dalı Başkanı Prof. Dr. Altuğ Yavaşoğlu, yürütücülüğünü üstlendiği 'Standart Işık Mikroskopları İçin Yapay Zeka Destekli Görüntü Birleştirme (WSI) ve Otomatik Netlik Restorasyonu Yazılımının Geliştirilmesi' başlıklı proje, TÜBİTAK'tan destek almaya hak kazandı.

Ege Üniversitesi, sağlık teknolojilerinde dışa bağımlılığı azaltacak ve laboratuvar maliyetlerini minimize edecek stratejik bir projeye imza attı.EÜ Tıp Fakültesi Histoloji ve Embriyoloji Anabilim Dalı Başkanı Prof. Dr. Altuğ Yavaşoğlu'nun yürütücülüğünü üstlendiği 'Standart Işık Mikroskopları İçin Yapay Zeka Destekli Görüntü Birleştirme (WSI) ve Otomatik Netlik Restorasyonu Yazılımının Geliştirilmesi' başlıklı proje, hazırladı. Proje kapsamında geliştirilecek yazılım ile standart ışık mikroskoplarından elde edilen görüntülerin yapay zeka desteğiyle birleştirilmesi WSI (Tüm Slayt Görüntüleme) ve görüntüleme sırasında oluşan netlik kayıplarının otomatik olarak restore edilmesi hedeflendiği bildirildi.Söz konusu proje TÜBİTAK'tan destek almaya hak kazandı. Ege Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Musa Alcı, Prof. Dr. Altuğ Yavaşoğlu'nu tebrik ederek başarı diledi.

Proje hakkında bilgi veren Prof. Dr. Altuğ Yavaşoğlu, "Projemiz; yüksek maliyetleri nedeniyle düşük bütçeli laboratuvarlar ve periferik hastaneler için erişilmesi güç olan tüm slayt görüntüleme cihazlarına uygun maliyetli, yerli ve yapay zeka destekli bir yazılım alternatifi geliştirmeyi amaçlamaktadır. Standart ışık mikroskoplarından alınan manuel görüntülerin birleştirilmesinde yaşanan odak kaybı, hayalet dikiş izleri ve görüntülerin birleştirilememesi gibi donanımsal veya algoritmik sorunları çözmek üzere; fizik tabanlı sentetik veri üretimi ile eğitilen, transformer tabanlı derin öğrenme mimarileriyle netlik restorasyonu yapan ve 'LoFTR' algoritması kullanarak özelliklerin belirgin olmadığı dokularda dahi kusursuz birleştirme sağlayan yenilikçi bir masaüstü yazılım prototipi üreteceğiz. Yatırım maliyetlerini yüzde 90-95 oranında düşürecek olan bu yazılım ile ithal ikamesi yaratarak ticarileşme potansiyeli oluşturmayı, laboratuvarlara ekonomik teknoloji çözümü sunmayı ve dijital histolojiyi yaygınlaştırarak sağlık ve araştırma alanlarında fırsat eşitliği sağlamayı hedefliyoruz" dedi.(DHA)

FOTOĞRAFLI

© Copyright 2026

DHA