deneme bonusu veren siteler canlı casino akademik sofia grandpashabet güncel adres betpark süperbetin giriş betebet bets10 Matadorbet vdcasino tipobet giriş deneme bonusu siteleri deneme bonusu veren siteler

Korona virüs teşhisine yapay zeka

SAĞLIK 25.04.2020 - 00:36, Güncelleme: 15.06.2021 - 12:24
 

Korona virüs teşhisine yapay zeka

Bölgenin 2 üniversitesinin birlikte çalışarak geliştirdikleri yapay zeka sisteminin

Bölgenin 2 üniversitesinin birlikte çalışarak geliştirdikleri yapay zeka sisteminin korona virüs teşhisini hızlı bir şekilde belirleyebileceğini ortaya çıkardılar. Malatya Turgut Özal Üniversitesi (MTÜ) Öğretim Üyesi Dr. Öğretim Üyesi Deniz Korkmaz ve Fırat Üniversitesi Araştırma Görevlisi Dr. Ferhat Uçar’ın birlikte geliştirdiği  “COVIDiagnosis-Net” isimli bir yapay zeka sistemi ile koronavirüsün teşhisini hızlı bir şekilde belirlenebileceğini ortaya çıkardılar.Her 2 akademisyeni kutlayan MTÜ Rektörü Prof. Dr. Aysun Bay Karabulut, “Bölgemizdeki iki üniversitemizde görevli akademisyenlerin birlikte ortak proje geliştiriyor olması ayrıca takdir edilecek bir durum. Projenin destekçisi ve takipçisi olacağız.” dedi. Konu ile ilgili olaral yapılan MTÜ’nün açıklamasında proje hakkında da şu bilgiler paylaşıldı; “COVID-19 hastalığı teşhisinde kullanılan RT-PCR test sürecine yardımcı olabilecek ve tanılama sürecini hızlandırabilecek alternatif tanılama yöntemleri üzerine yapılan çalışmaları inceleyen araştırmacılar, COVID-19 ile enfekte hastaların göğüs röntgeni görüntülerindeki anormalliklere bağlı göğüs radyografisi görüntülemesi ve analizi üzerinde yoğunlaştılar ve uluslararası paylaşımlı binlerce akciğer X-ray görüntülerini kullanarak derin öğrenme mimarisi tabanlı bir hızlı tanı sistemi önerdiler. Geliştirilen sistem sadece akciğer röntgenleri ile hastaların “Normal (enfekte değil)”, “Zatürre (COVID-19 kaynaklı olmayan)” veya “COVID-19 Enfekte” teşhislerini oldukça hızlı bir şekilde belirleyebilmekte.” Çalışmadan elde edilen sonuçlar “COVIDiagnosis-Net: Deep Bayes-SqueezeNet based Diagnosis of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) from X-Ray Images” başlığı ile Elsevier platformunda yer alan ve uluslararası bilimsel atıf indeksli (Science Citation Index - SCI) Medical Hypotheses dergisinde yayımlandı. 
Bölgenin 2 üniversitesinin birlikte çalışarak geliştirdikleri yapay zeka sisteminin

Bölgenin 2 üniversitesinin birlikte çalışarak geliştirdikleri yapay zeka sisteminin korona virüs teşhisini hızlı bir şekilde belirleyebileceğini ortaya çıkardılar. Malatya Turgut Özal Üniversitesi (MTÜ) Öğretim Üyesi Dr. Öğretim Üyesi Deniz Korkmaz ve Fırat Üniversitesi Araştırma Görevlisi Dr. Ferhat Uçar’ın birlikte geliştirdiği  “COVIDiagnosis-Net” isimli bir yapay zeka sistemi ile koronavirüsün teşhisini hızlı bir şekilde belirlenebileceğini ortaya çıkardılar.Her 2 akademisyeni kutlayan MTÜ Rektörü Prof. Dr. Aysun Bay Karabulut, “Bölgemizdeki iki üniversitemizde görevli akademisyenlerin birlikte ortak proje geliştiriyor olması ayrıca takdir edilecek bir durum. Projenin destekçisi ve takipçisi olacağız.” dedi.
Konu ile ilgili olaral yapılan MTÜ’nün açıklamasında proje hakkında da şu bilgiler paylaşıldı; “COVID-19 hastalığı teşhisinde kullanılan RT-PCR test sürecine yardımcı olabilecek ve tanılama sürecini hızlandırabilecek alternatif tanılama yöntemleri üzerine yapılan çalışmaları inceleyen araştırmacılar, COVID-19 ile enfekte hastaların göğüs röntgeni görüntülerindeki anormalliklere bağlı göğüs radyografisi görüntülemesi ve analizi üzerinde yoğunlaştılar ve uluslararası paylaşımlı binlerce akciğer X-ray görüntülerini kullanarak derin öğrenme mimarisi tabanlı bir hızlı tanı sistemi önerdiler. Geliştirilen sistem sadece akciğer röntgenleri ile hastaların “Normal (enfekte değil)”, “Zatürre (COVID-19 kaynaklı olmayan)” veya “COVID-19 Enfekte” teşhislerini oldukça hızlı bir şekilde belirleyebilmekte.”
Çalışmadan elde edilen sonuçlar “COVIDiagnosis-Net: Deep Bayes-SqueezeNet based Diagnosis of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) from X-Ray Images” başlığı ile Elsevier platformunda yer alan ve uluslararası bilimsel atıf indeksli (Science Citation Index - SCI) Medical Hypotheses dergisinde yayımlandı. 

Habere ifade bırak !
Habere ait etiket tanımlanmamış.
Okuyucu Yorumları (0)

Yorumunuz başarıyla alındı, inceleme ardından en kısa sürede yayına alınacaktır.

Yorum yazarak Topluluk Kuralları’nı kabul etmiş bulunuyor ve gazetemalatya.com sitesine yaptığınız yorumunuzla ilgili doğrudan veya dolaylı tüm sorumluluğu tek başınıza üstleniyorsunuz. Yazılan tüm yorumlardan site yönetimi hiçbir şekilde sorumlu tutulamaz.
Sitemizden en iyi şekilde faydalanabilmeniz için çerezler kullanılmaktadır, sitemizi kullanarak çerezleri kabul etmiş saylırsınız.