Türk Yıldızları Samsun semalarında ay-yıldız çizdi
Samsun’da 19 Mayıs Atatürk’ü Anma, Gençlik ve Spor Bayramı kutlamalarında şov yapan Türk Yıldızları, Samsun semalarında ay-yıldız çizdi.
19 Mayıs Atatürk’ü Anma, Gençlik ve Spor Bayramı kutlamalarında uçaklar hava şovları yaptı. Hava şovlarında Türk Hava Kuvvetleri’ne bağlı SOLOTÜRK ve Türk Yıldızları izleyenlere unutulmaz anlar yaşattı. Şovlar, SOLOTÜRK’ün yaptığı akrobatik hareketlerle başladı. Yüksek süratte yapılan keskin dönüşler ve alçak uçuşlar izleyenlerin nefesini kesti. Akabinde sahneye çıkan Türk Yıldızları, şovlarına gökyüzüne ay-yıldız çizerek başladı. Gösteriyi izleyenler bu sırada duygusal anlar yaşarken, alkışlarla pilotlara takviye verdi. Pilotlar ise gökyüzünde kalp çizerek alkışlara karşılık verdi.
Senkronize hareketler, iniş-çıkış hareketleri ve gökyüzünde oluşturdukları görsel şölenle büyük beğeni toplayan Türk Yıldızları, 19 Mayıs coşkusunu doruğa taşıdı. Şovları izlemek için kıyıda toplanan binlerce vatandaş, unutulmaz anları cep telefonlarıyla kaydetti. Kalabalık ve ağır ilgi nedeniyle şovların yapılacağı Doğu Park Alanı’na gelmekte zorluk çektiklerini belirten vatandaşlar, tüm zorluklara karşın uçuşlardan aldıkları keyfin her şeye değdiğini söylediler.
Türk Yıldızları ve SOLOTÜRK öncesinde Jandarma Genel Komutanlığı takımları tarafından gerçekleştirilen hava şovları de nefes kesti.
Yerli Mamografi Veri Setiyle Erken Tanı Dönemi: MAMNET-TR Projesi
Karabük Üniversitesi, yapay zekâ destekli “MAMNET-TR” projesiyle meme kanserinde erken teşhise yönelik Türkiye popülasyonuna özgü mamografi veri setini oluşturuyor.
Karabük Üniversitesi (KBÜ) Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi öğretim üyesi Doç. Dr. Hakan Kutucu yürütücülüğünde geliştirilen “MAMNET-TR: Türkiye Popülasyonu Mamografi Görüntülerinden Derin Öğrenme Tabanlı Meme Kanseri Erken Tespit Sistemi” projesi, yapay zekâ teknolojilerini kullanarak meme kanserinde erken tanı oranlarını artırmayı hedefliyor.
Türkiye kadın popülasyonuna özgü kapsamlı bir mamografi veri seti oluşturmayı amaçlayan proje, radyologlara “ikinci göz” desteği sunarak tanı süreçlerinde hem doğruluk oranını yükseltmeyi hem de iş yükünü azaltmayı planlıyor.
Türkiye’ye Özgü Veri Setiyle Daha Doğru Sonuçlar
Proje kapsamında Karabük Eğitim ve Araştırma Hastanesinden toplanan 28 bin 800 mamografi görüntüsü, Uzman Radyolog Dr. Öğr. Üyesi Nevin Köremezli Keskin, Dr. Onur Başdemirci ve Dr. Merve Başdemirci tarafından BI-RADS kategorilerine göre etiketlenecek. Bu çalışma sonunda Türkiye’deki kadınların meme dokusu özelliklerini yansıtan, yerli ve özgün bir mamografi veri seti oluşturulacak.
Doç. Dr. Hakan Kutucu, projeye ilişkin yaptığı açıklamada şu ifadeleri kullandı:
“MAMNET-TR projemiz, Türkiye kadın popülasyonuna özgü kapsamlı bir mamografi veri seti oluşturmak ve yapay zekâyı erken teşhis süreçlerine entegre etmek amacıyla yürütülüyor. Türkiye’de her yıl yaklaşık 20 bin yeni meme kanseri vakası teşhis ediliyor. Erken teşhis, tedavi başarısını yüzde 90’ın üzerine çıkarıyor. Ancak bugüne kadar yapılan çalışmaların büyük kısmı yabancı veri setlerine dayanıyordu. Biz, Karabük Araştırma Hastanesinden topladığımız verilerle ülkemize özgü bir sistem geliştiriyoruz.”
Yapay Zekâ Radyologlara “İkinci Göz” Olacak
Projede geliştirilen yapay zekâ modülü, mamografi görüntülerini otomatik olarak analiz ederek şüpheli alanları işaretleyecek ve radyologlara destek sağlayacak.
Kutucu, sistemin insan hatasını en aza indireceğini belirterek şunları kaydetti:
“Etik ve hastane izinlerimizi aldık. Üç uzman radyolog hocamızla birlikte, geliştirdiğimiz web arayüzü üzerinden etiketleme çalışmalarını sürdürüyoruz. Bu süreçte radyologlarımız kendi ortamlarında veri etiketleyebiliyor. Yapay zekâ sistemimiz bir nevi ikinci göz gibi çalışacak. Yorulmadan her görüntüyü aynı dikkatle inceleyecek, şüpheli bölgeleri tespit ederek radyoloğa uyarı verecek.”
Erken Tanıda Yerli ve Yenilikçi Adım
Karabük Üniversitesinin öncülüğünde yürütülen MAMNET-TR Projesi, Türkiye’de meme kanserinin erken teşhisinde yerli yapay zekâ tabanlı sistemlerin geliştirilmesine öncülük ediyor. Proje, ulusal sağlık sistemine entegre edilmesi halinde erken tanı oranlarını artırarak hem tanı süreçlerinde doğruluk payını yükseltmeyi hem de sağlık hizmetlerinin verimliliğini artırmayı hedefliyor.
