Akademik Veri Yönetim Sistemi
Kürtüncü M. (Yürütücü), Şeker Ş. E., Gündüz T., Ertürk M. A., Nizam Özoğur H., Hardal G., et al.
Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, 2024 - 2025
Multipl skleroz genç erişkinlerdeki nörolojik disabilitenin en sık sebebi olan merkezi sinir sisteminin inflamatuar ve otoimmün bir hastalığıdır. Hastalığın tanısı ve tedavi yanıtının takibi için, beyin ve spinal kord manyetik rezonans görüntülemesinde (MRG) saptanan lezyonlar büyük önem arzetmektedir. Mevcut teknoloji, kontrast tutulumu olmayan lezyonların ne zaman ortaya çıktığını belirleyememektedir. Bu proje, MRG'de saptanan MS lezyonlarının yaşını tahmin edebilen yapay zeka ve görüntü işleme tekniklerine dayalı bir makine öğrenmesi modeli geliştirmeyi hedeflemektedir. Proje, lezyon yaşını tahmin etmek için evrişimli sinir ağı (CNN) derin öğrenme yöntemi ve alternatiflerini araştırarak bir tahmin modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır. Yaklaşık 5000 MS hastası içeren veri tabanı incelenerek, kontrast tutan beyin MRG lezyonu olan ve sonrasında da takip MRG’leri yapılmış olan hastalar saptanacak ve bu hastaların MRG verileri toplanacaktır. Projede, CNN mimarisinin yanı sıra Rastgele Orman, Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineleri gibi diğer makine öğrenimi modelleri de değerlendirilecektir. Model eğitimi ve optimizasyonu için belirlenen hiper-parametrelerle her modelin eğitimi yapılacak, performans değerlendirmesi sonuçlarına göre en iyi performansı gösteren model seçilecek ve gerektiğinde ayarlamalar yapılacaktır. Projenin sonucunda, Lezyon yaşı tek bir MRG incelemesinden tahmin edilebildiğinde mevcut tanı kriterleri için gerekli bazı zorluklar ortadan kalkabilir. Ayrıca, yaş tahmininin lezyonların zaman içinde yayılımı ve bunların lokalizasyonu, hastalık progresyon örüntülerinin ortaya çıkarılmasında, tedavi etkilerinin belirlenmesinde ve patofizyoloji çalışmalarında da yeni araştırma alanları açması beklenebilir.