Yapay Zeka Destekli Arter Damarı Tespit

Diş hekimleri için kritik öneme sahip olan çene arter damarının doğru tespit edilmesi, dental operasyonların güvenliği açısından hayati bir konudur. DeepMineAI olarak geliştirdiğimiz Yapay Zeka Destekli Arter Damarı Tespit Sistemi, diş röntgenlerinde (periapikal radyografi) arter damarının konumunu otomatik olarak tespit edebilmektedir.

Bu sistem, diş hekimlerine operasyon öncesi planlamada yardımcı olmaktadır. Ayrıca, operasyon sırasında değerli bir rehberlik sunmaktadır.

---

1. Veri Toplama ve Hazırlama

• Kapsamlı bir diş röntgeni veri seti oluşturduk.
• Uzman diş hekimleri tarafından her görüntüde arter damarı işaretledik.
• Veriler COCO formatında JSON dosyası olarak etiketledik.
• Özel geliştirilen ArterDataset sınıfı ile veri yönetimi sağladık.

2. Veri Zenginleştirme Teknikleri

Veri seti, yapay zekanın öğrenme kapasitesini artırmak için üç farklı versiyonla zenginleştirdik:

• Orijinal görüntüler
• Yatay çevrilmiş görüntüler (horizontal flip)
• Parlaklık artırılmış görüntüler (brightness enhancement)

Bu işlemler için özel bir veri artırma (augmentation) pipeline geliştirdik.

3. Görüntü İşleme ve Normalizasyon

• Tüm görüntüler 224×224 piksel boyutuna dönüştürdük.
• Aspect ratio korunarak akıllı padding işlemi uyguladık.
• Bounding box koordinatları 0-1 aralığında normalize ettik.

---

ResNet18 Mimarisi

Geliştirilen model, PyTorch framework’ü üzerinde ResNet18 derin öğrenme mimarisi ile oluşturduk:

• Transfer learning yöntemi ile ImageNet üzerinde önceden eğitilmiş ağırlıklar kullandık.
• Model, bounding box regresyonu için özelleştirdik.
• Batch size 16 ve 10 epoch üzerinden eğitim gerçekleştirdik.

---

Modelin başarısı aşağıdaki yöntemlerle değerlendirdik:

• Training ve validation loss değerleri izledik.
• R² metriği ile tahmin başarısını ölçdük.
• Tahminlerin görsel olarak incelenmesi için özel visualization fonksiyonları geliştirdik.

---

• Geliştirilen sistem:
• %96 R² skoru ile arter damarının konumunu yüksek doğrulukta tespit etmeyi başardık.
• Gerçek zamanlı analiz yapabilme yeteneğine sahiptir.
• Diş hekimlerine, operasyon öncesi planlama ve operasyon sırasında rehberlik sunar.
• Ayrıca, görsel feedback ile tahminlerin doğruluğunu kontrol etme imkanı tanır.

---

Görüntü işleme teknolojileri, tıp alanında birçok yenilikçi ve faydalı uygulamaya sahiptir. DeepMineAI olarak sağlık sektörüne yönelik geliştirebileceğimiz yapay zeka çözümleri:

1. Tıbbi Görüntü Segmentasyonu

• MR ve BT Görüntülerinin Analizi (Beyin, akciğer, karaciğer gibi organların görüntüleri analiz edilerek hastalıkların tespiti).
• Tümör Tespiti (Beyin tümörleri, akciğer nodülleri, meme kanseri erken teşhisi için segmentasyon algoritmaları).
• Kemik Yapılarının Belirlenmesi (Ortopedik rahatsızlıkların teşhisi için MRI ve röntgen analizi).

2. Radyolojik Görüntü Analizi

• X-Ray Görüntülerinin İşlenmesi (COVID-19, zatürre gibi akciğer hastalıklarının tespiti).
• Kanser Tarama (Mamografi görüntülerinde meme kanseri belirtilerinin otomatik tespiti).
• Damar Görüntüleme (Anjiyografi görüntülerinde damar tıkanıklıklarının belirlenmesi).

3. Patoloji Görüntü Analizi

• Hücre Sayımı ve Sınıflandırma (Kan örneklerinde veya biyopsilerde kanserli hücre tespiti).
• Histopatolojik Görüntü Analizi (Mikroskop altında hastalık teşhisi için hücrelerin sınıflandırılması).

4. Deri Hastalıkları Tespiti

• Melanom (Cilt Kanseri) Tespiti (Cilt lezyonlarını analiz ederek erken teşhis).
• Egzama, Sedef, Akne Tanısı (Yapay zeka ile deri hastalıklarının otomatik teşhisi).

---

Daha Fazla Bilgi ve İşbirliği İçin

DeepMineAI olarak, yapay zeka ve veri bilimi alanındaki uzmanlığımızı projelerinize aktarmaya hazırız.

✅ Sağlık sektöründeki deneyimimiz ve başarılı projelerimizle, kurumunuza özel çözümler geliştiriyoruz.
✅ Benzer bir projeyi kurumunuz için hayata geçirmek veya farklı yapay zeka çözümleri hakkında bilgi almak için bizimle iletişime geçin.

🚀 Teknoloji odaklı çözümlerimizle işinizi bir adım öteye taşıyalım!

Daha fazla bilgi almak için bize ulaşın. Birlikte, iş süreçlerinizi daha akıllı hale getirelim!