İzmir’de lise öğrencisi Defne Eser, dedesinin düşmesi sonucu kalçasındaki femur kemiğini kırması ve hareket kabiliyetini kaybetmesinden etkilenerek, arkadaşlarıyla yapay zeka destekli kırığı teşhis eden sistem geliştirdi. Projeyle Çin’deki bir yarışmaya katılan gençler, dünya ikincisi olarak Türk bayrağını dalgalandırmanın gururunu yaşadı.
İzmir’de yaşayan, Çiğli Aydoğan Yağcı Bilim ve Sanat Merkezi öğrencisi 17 yaşındaki Defne Eser, dedesinin yaşadığı talihsiz olayın ardından önemli bir projeye imza attı. Genç kızın dedesi, düşme sonucu kalçasındaki femur kemiğini kırdı. Yaşlı adam, kırığın geç fark edilmesi nedeniyle hareket kabiliyetini kaybetti. Eser, zaman kaybetmeden konuyu okul arkadaşları Furkan Özdingiş (17) ve Ateş Habacı (15) ile paylaştı. Olayın ardından harekete geçen ekip, konu üzerinde araştırmalar yapmaya başladı. Hastanelerden temin ettikleri binlerce radyografik görüntüleri analiz eden gençler, yapay zeka desteğiyle mikro kırıkları analiz edebilen bir sistem geliştirdi. Sistem, sadece belirgin kırıkları değil, mikro kırıkları da tespit edebilecek seviyeye getirildi.
“Dedeme üzüldüm, proje fikri aramaya başladık”
Geliştirdikleri sistemin ortaya çıkış hikayesinden bahseden Defne Eser “Dedem iki defa femur boyun kırığı yaşadı. Tedavi süreci uzadığı için maalesef yürüme kabiliyetinde eksiklik oluştu. Ben de ona üzüldüm ve bu konu aklıma takıldı. Konuyla ilgili arkadaşlarımla konuştum ve proje fikri aramaya başladık. Daha sonrasında klinik karar destek sistemlerini keşfettik ve bunun üstüne gitmeye başladık. İlk olarak literatür taraması yaptık. O sırada klinik karar destek sistemleriyle karşılaştık. Bu sistemlerin nasıl geliştirildiğini öğrendik. İlk olarak radyografik görüntülerimizi elde ettik. Danışman öğretmenimiz bize çok fazla yardımcı oldu. Daha sonrasında modelin eğitim aşamalarına başladık” diye konuştu.
“Literatür araştırmamız çok uzun sürdü”
Projenin ilk aşamasında önce bir hasta veri seti elde ettiklerini söyleyen Furkan Özdingiş, “Daha sonra bu hasta veri setlerini, seçtiğimiz farklı temel özelliklere sahip derin öğrenme modellerinde eğitim aşamasında kullandık. Bu modelleri eğitim aşamasından geçirdikten sonra, kendimize göre belirlediğimiz farklı performans metrikleriyle karşılaştırdık. En yüksek performansı veren modelimizi kendi sistemimize entegre ettik. Özetle, görseli geliştirdiğimiz sisteme yüklediğimizde bu analiz ediliyor ve kırık ya da sağlam şeklinde bir sınıflandırma yapılıyor” dedi.
“Projemizi daha da geliştirmeyi planlıyoruz”
Proje ile TÜBİTAK’a başvurduklarını ve yarışmada bölge ikinciliği elde ettiklerini aktaran Ateş Habacı, şunları ifade etti:
“Daha sonra Çin’de ‘Pekin Gençlik ve Bilim’ yarışmasına başvurduk. Burada da dünya ikinciliği elde ettik. Şu anda projemizin makale yazımı aşamasındayız. Ülkemizin bayrağını Pekin’de açıp orada ödülümüzü kabul etmek bizim için çok mutlu edici bir andı. Projemizi daha da geliştirmeyi planlıyoruz.”
