Akademik Veri Yönetim Sistemi
Yücel H., Saygı B., Düşünceli Atman E., Yeğin G.(Yürütücü)
TÜBİTAK Projesi, 1002 - Hızlı Destek Programı, 2026 - 2027
Bu
projede, 2D mamografi görüntülerinden yola çıkarak derin öğrenme (deep
learning) modeliyle dijital olarak oluşturulan bir karakteristik meme
görüntüsünden memede bulunan anomalileri içerisinde bulunduran fiziksel
fantomların 3 boyutlu yazıcı ile antropomorfik ayrıntıda üretilmesi
hedeflenmektedir.
Derin Öğrenme (Deep Learning, DL) modelleri, büyük veri kümeleri üzerinden girdileri ilgili etiketlerle ilişkilendiren evrensel fonksiyon yaklaşımcılarıdır. Eğitim sürecinde parametreler optimizasyonla güncellenir ve model, önceden tanımlı kurallar olmadan anlamlı temsiller öğrenir. 2D görüntü analizinde yaygın kullanılan Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks, CNN), katmanlarındaki filtreleri görüntüdeki örüntülere göre uyumlayarak otomatik özellik çıkarımı sağlar Bu yapı, farklı alanlarda da kullanılmaktadır; örneğin nükleer emniyette eğitilen yapay sinir ağları, spektral gama piklerinden radyoizotopları etkin biçimde tanımlanması için kullanılır.