Medikal Görüntü İşleme ve Analiz Sistemleri

Medikal görüntü işleme ve analiz sistemleri geliştiren Doç. Dr. Çiğdem Gündüz Demir ile çalışmaları ve bunların uygulama alanları hakkında konuştuk. Kendisinin genç girişimcilere tavsiyeleri var!

TÜBİTAK Bilim Genç: Öncelikle kendinizi ve çalıştığınız konuları okurlarımıza tanıtır mısınız?

Doç. Dr. Çiğdem Gündüz Demir: 14 Mart 1976’da Konya’da doğdum. 1999 yılında Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nü bitirdikten sonra 2001 yılında aynı bölümden yüksek lisans derecemi aldım. Doktoramı ise 2005 yılında Rensselaer Politeknik Enstitüsü Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nde tamamladım. 2006 yılından beri İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde çalışıyorum. Ayrıca 2009 yılında Nanyang Teknoloji Üniversitesi’nde, 2013 yılında da Stanford Üniversitesi’nde ziyaretçi öğretim üyesi olarak bulundum.

Çalıştığım konuların başında medikal görüntü işleme ve analizi bulunuyor. Bu alan yapay zekâ, makine öğrenmesi ve bilgisayarla görme konuları ile de yakından alakalı.

TÜBİTAK Bilim Genç: Bunlar pek çok okurumuz için bilinmeyen konular. Çalışmalarınızı ve projelerinizi anlatır mısınız?

Doç. Dr. Çiğdem Gündüz Demir: Kanserin de dâhil olduğu birçok hastalığa tanı konulmasında medikal görüntüler sıklıkla kullanılıyor. İnsanların görme, gördüğünü yorumlama ve karar verme becerileri çok kuvvetli. Ancak, özellikle karmaşık olan ve uzmanlık gerektiren vakalarda, doktorun uzmanlık ve deneyimine de bağlı olarak, öznel yorumlama söz konusu olabiliyor. Bu ise karar vermede gözlemciler arası farklılıklara yol açabiliyor. Bu tip öznelliğin azaltılması için tüm dünyada, doktorlara yardımcı olabilecek nicel ölçütlere dayalı tanı sistemlerinin geliştirilmesi üzerine çalışılıyor.

Araştırma grubum ile birlikte medikal görüntüler üzerinde otomatik karar vermeye yönelik yeni yöntemlerin tasarlanması ve geliştirilmesi üzerine çalışıyoruz. Burada odaklandığımız temel problem, bu görüntüler üzerinde insanların görsel yorumlama ve karar verme süreci ile benzer biçimde işleyen otomatik karar verme sistemlerini tasarlayabilmek.

TÜBİTAK Bilim Genç: Bu sistemler doktorların işini kolaylaştırmalarının yanı sıra zaman tasarrufu sağlayacak gibi de görünüyor.

Doç. Dr. Çiğdem Gündüz Demir: Evet, tam olarak öyle. Örneğin kanser ilaçlarının geliştirilmesinde ilk çalışmalar hücre kültürleri üzerinde yapılıyor. İlaç olmak üzere hazırlanan bileşiklerin etkinliğinin ölçülmesi için canlı hücrelerin gözle sayılması halen yaygın olarak kullanılıyor. Ancak bu işlem hayli zaman alıyor. Özellikle farklı hücre kültürlerinde farklı dozlar için defalarca tekrarlanması gerektiği düşünüldüğünde, bu işlemin aldığı zaman daha da artabiliyor. Bu ve benzer uygulamaların zaman alma sorununu çözmek adına, otomatik ya da yarı otomatik sistemlerin geliştirilmesi üzerine çalışmalar tüm dünyada devam ediyor. Biz de, İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’ndeki araştırma grubumda bilgisayarları kullanarak akıllı sistemlerin tasarlanması ve geliştirilmesi üzerine çalışıyoruz.

TÜBİTAK Bilim Genç: Peki, sözünü ettiğiniz otomatik hücre tespit eden çalışmalarınız dışında başka ne gibi konularda çalışıyorsunuz?

Doç. Dr. Çiğdem Gündüz Demir: Bu bahsettiğim otomatik hücre tespit etme, üzerinde çalıştığımız bölütleme problemine bir örnek. Bunun dışında, farklı tür mikroskoplar ile alınmış görüntülerin karakterize edilerek otomatik sınıflandırılması üzerine de çalışmalarımız var. Ayrıca, verilen bir mikroskobik görüntünün sorgulanması ve bu görüntüye karakteristik olarak en çok benzeyen görüntülerin otomatik bulunmasına yönelik yöntemlerin geliştirilmesi üzerine de çalışmalarımız var. Bu problemlerin çözümüne yönelik özgün yaklaşımlar geliştirdik ve geliştirmeye devam ediyoruz. Ayrıca bilgisayarlı tomografi ve manyetik rezonans ile alınmış görüntülerin otomatik analizine yönelik çalışmalara da başladık.

TÜBİTAK Bilim Genç: Çalışmalarınızın uygulama alanı sağlık sektörüyle mi sınırlı?

Doç. Dr. Çiğdem Gündüz Demir: Her ne kadar yöntemlerimizi medikal görüntüler için geliştirmiş olsak da bu yöntemlerin medikal uygulamalar dışında kullanılması da mümkün. Örneğin uydu fotoğraflarının otomatik analizi, görüntülerdeki nesnelerin otomatik tespit edilmesi de üzerinde çalıştığımız projenin uygulama alanlarından sadece birkaçı.

TÜBİTAK Bilim Genç: Farklı uygulama alanları olması çalışmalarınızın farklı bölümlerden öğrencilere de açık olduğu anlamına geliyor mu?

Doç. Dr. Çiğdem Gündüz Demir: Araştırma grubumdaki doktora ve yüksek lisans öğrencilerinin büyük çoğunluğunu, bilgisayar mühendisliği ve elektrik-elektronik mühendisliği bölümlerinden lisans derecesi almış öğrenciler oluşturuyor. Ancak, çalıştığımız konular matematik ya da endüstri mühendisliği bölümü temelli öğrenciler için de uygun. Bunun yanı sıra konusu gereği disiplinler arası olan çalışmalarımızda biyoloji ya da tıp kökenli öğrenciler de yer alabiliyor.

TÜBİTAK Bilim Genç: Peki, bu alanda çalışacak birinin iş imkânları neler olabilir?

Doç. Dr. Çiğdem Gündüz Demir: Günümüzde, görüntülerin otomatik analizi ve sorgulanmasına yönelik sistemlerin geliştirilmesi için çalışan farklı büyüklüklerde şirketler var. Bu şirketler kalifiye elemanlara ihtiyaç duyuyor. Ayrıca bu tür akıllı sistemlerin mobil uygulamalarda da kullanılabilmesi mümkün. Dolayısıyla mobil uygulama geliştiren şirketler ve girişimciler de bu konuda çalışmalar yapabilir. Burada dikkat çekmek istediğim nokta şu ki medikal görüntü analizine yönelik sistem tasarımları, konusu gereği, hem biyoteknoloji hem de bilişim teknolojileri kapsamında yer alıyor. Bu her iki konu da devlet teşviki için öncelikli alanlardan. Diğer bir deyişle, kendi şirketini kurmak isteyen girişimciler için devletimizin sağladığı teşvikler ve vergi indirimleri gibi önemli avantajlar var.