---
title: "Kemik yaşını yapay zeka ile tespit edecek sistem geliştirildi"
date: "2022-03-03 11:23:33"
author: "AA"
tags: "Siirt", "Siirt Üniversitesi", "yapay zeka"
canonical_url: "/kemik-yasini-yapay-zeka-ile-tespit-edecek-sistem-gelistirildi-180105489444"
original_url: "/kemik-yasini-yapay-zeka-ile-tespit-edecek-sistem-gelistirildi-180105489444"
---
# Kemik yaşını yapay zeka ile tespit edecek sistem geliştirildi
SİİRT (AA) - FECRİ BARLIK/MEHMET NİYAZİ DENİZ - Akademisyenler, kemik yaşını yapay zeka ile bir dakikanın altında sürede tespit edecek sistem geliştirdi.
Çalışmalarıyla, Stanford Üniversitesi bilim insanlarından Prof. Dr. John P. A. Loannidis ve ekibince hazırlanan, Plos Biology Dergisi'nde yayınlanan "Dünyanın en etkili bilim insanları" listesinde 2020 ve 2021 yılında yer alan Siirt Üniversitesi (SİÜ) Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Yılmaz Kaya öncülüğünde yapılan sol el bilek grafisinden kemik yaşı tespitine yönelik çalışmalar sonuçlandı.
Kaya'nın SİÜ Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulunda Öğretim Görevlisi Cüneyt Özdemir ve Kütahya Sağlık Bilimleri Üniversitesi Evliya Çelebi Eğitim ve Araştırma Hastanesi Radyoloji Uzm. Dr. Mehmet Ali Gedik ile derin öğrenme teknolojisi kullanarak geliştirdiği sistem ile ilgili hazırlanan makale uluslararası kabul gören dergilerden "Traitement du Signal"de yayınlandı.
Akademisyenler yapay zekanın en önemli konularından olan derin öğrenme metotları ile çalışan sistemle ilgili bir de web sitesi oluşturdu.
Herhangi bir gerekçe ile kişinin kemik yaşı tespiti gerektiğinde el bilek görüntüsü sisteme yüklenerek, bir dakikanın altında sürede tespit yapılabilecek.
\- "Özellikle radyologlar için destekleyici bir program"
Doç. Dr. Yılmaz Kaya, AA muhabirine, sağlıkta yapay zeka ile "makine öğrenme", "medikal sinyal ve görüntü işleme", "doğal dil işleme" gibi çeşitli çalışmalar yaptıklarını söyledi.
Bu kapsamda akademisyenler Özdemir ve Gedik ile yaptıkları çalışmada kemik yaşı tahmini için radyologların iş akışını hızlandıracak bir çalışma yürüttüklerini ifade eden Kaya, sol el bilek grafisinden derin öğrenme teknolojisi kullanılarak bilgisayar temelli bir karar destek sistemi geliştirdiklerini belirtti.
Verileri Kütahya'daki 4 hastaneden elde ettiklerini dile getiren Kaya, "Yapay zeka tekniklerini kullanarak el grafilerinden kişinin yaşını tespit etmeye çalıştık. Yaş tespiti çok zahmetli bir şekilde radyologlar tarafından belirleniyor ama bilgisayar sistemiyle çok daha kolay ve hızlı şekilde gerçekleştirebilirsiniz." dedi.
Kaya, el grafisinden kemik yaşı tespitinin daha önce yaklaşık 2 saat sürdüğüne işaret ederek, geliştirdikleri sistemle yaş tespit süresinin saniyelere düştüğünü kaydetti.
"Geliştirdiğimiz sistemle paket program halinde veya web sitesi üzerinden bu çalışmayı saniyelere indirebiliyoruz. Bu, özellikle radyologlar için destekleyici bir program. Bunu Türkiye'deki bütün hastanelere yaymak istiyoruz." diyen Kaya, bunun yanı sıra tüm Türkiye'nin el grafik atlasını da çıkarmaya çalıştıklarını aktardı.
Kaya, bu çalışmanın uluslararası kabul gören dergilerden "Traitement du Signal"de makale olarak yayınlandığını anlatarak, derin öğrenme teknolojisini kullanarak farklı çalışmalar yapmaya devam edeceklerini bildirdi.
\- "Uzmanların iş akış sürecini hızlandıracak"
Öğretim görevlisi Cüneyt Özdemir de derin öğrenme yöntemiyle sol el bilek grafisinden kemik yaşı tespitine yönelik çalışmaların 18 yaş altı ve 18 yaş üstü bireylere yönelik iki aşamadan oluştuğunu belirtti.
Özdemir, "Ülkemizde bu işlem için radyologlar genellikle gök atlası dediğimiz sistemden yararlanmakta. Bu yöntemde radyologlar bakış açılarına göre farklı sonuçlar da elde edebiliyorlar. Bu çalışmayla bu işlemi otomatikleştiren, radyologlar için bir karar destek sistemi geliştirdik. Bu sistem uzmanların iş akış sürecini hızlandırıp, kolaylaştıracak." diye konuştu.
18 yaş üstü bireylerin kemik yaşının tespitine yönelik de çalışma yaptıklarını aktaran Özdemir, "18 yaş üstü ile ilgili çalışmalar maalesef ülkemizde ve dünyada az. 18 yaş üstü kemik yaşı tespiti için yüz ve dişlerle ilgili yapılan çalışmalar var. Biz ilk defa el bilek grafisinden 18 yaş üstü kemik yaşının tespitine dönük de bir çalışma yaptık. Bu yöntemle başarılı bir sonuç elde ettik. Bu, literatürde derin öğrenme yöntemiyle 18 yaş üstü kişilerin kemik yaşı tespitine dönük yapılan ilk çalışmalardan biri olma özelliğini taşıyor." ifadelerini kullandı.
Özdemir bu konuda da makale hazırladıklarını anlatarak, çalışmanın yayınlanmasını beklediklerini belirtti.
Kemik yaşı tespitinin önemine dikkati çeken Özdemir, özellikle çocukların büyüme ve gelişiminin kontrolü, hastalıkların teşhisi, askere alınma, rekabetçi sporlar, evlilik ve cezai sorumluluk gerektiren durumlarda kemik yaşı tespitinin önemli olduğunu, bu tür durumlarda çalışmanın sürece katkı sağlayacağını kaydetti.
