XAI

< Projeler Sayfası

Proje Adı
CMOS Radyasyon Dedektörleri Kullanılarak İnsan Vücudundaki Küçük ve İnce Lezyonlara Yönelik Yapay Zeka Araçlarının Geliştirilmesi

Şirket Adı
Xera

Şirket Mentoru
Dr. Ahmet Çamlıca - Dr. Musa Asyalı - Dr. Denny Lee

Akademik Mentor
Prof. Ergin Atalar

Asistan
Ecem Şimşek

Takım Üyeleri
Ahmet Arif Aslan, Kerem Aydoğan, Kaan Büyükdemirci, Mehmet Salih Çeliktenyıldız, Yağız Mart, Bekir Görker Tekin

Özet
XAI projesi, hem donanım hem de yazılım çözümlerini entegre eden kapsamlı bir sistemdir. Projenin temel amacı küçük nesnelerin görüntülerini almak, bunları 3 boyutlu olacak şekilde yeniden oluşturmak ve yapay zeka (YZ) kullanarak küçük dokuları tespit etmektir. Sistem, nesnenin 3 boyutlu görüntüsünü oluşturmak için onun farklı açılardan görüntüsünü alır ve 3 boyutlu halini yeniden oluşturur. Öte yandan, teşhis algoritması zaten toplanmış veri setleri için kullanılır. Projede bunlara ek olarak X-ışını doğrudan ve dolaylı CMOS görüntüleme sensörlerini karakterize etmek ve görüntüleme performanslarını analiz etmek de bir diğer amaçtır. Düşük gürültüleriyle bilinen CMOS sensörleri, yüksek görüntü çözünürlüğünü korurken radyasyon maruziyetini en aza indirmek için tercih edilmiştir. Yapay zeka algoritmalarının kullanılmasının motivasyonu, görüntü çözünürlüğünü artırmak ve teşhis sürecine yardımcı olmaktır. 3 boyutlu yeniden yapılandırma kullanılması, doku örtüşmesini azaltarak doku tespitini kolaylaştırır. Sonuç olarak, sistem düşük X-ışını maruziyeti ile ince lezyonların tespitini kolaylaştırmayı amaçlamaktadır. Sistemin asıl amacı keskin YZ tespit algoritmaları, gelişmiş 3 boyutlu yenide oluşturma teknikleri ve yeni CMOS radyasyon dedektörleri entegre edilerek, radyologlara hastalıkların tespitinde yardımcı olmaktır. Sensörün küçük etkin alanı nedeniyle tespit algoritmaları şu anda bağımsız olarak çalışırken, gerçek doku görüntüleme senaryolarını simüle etmek için fantomlar kullanılabilir.


Abstract
XAI project is a comprehensive system integrating both hardware and software solutions. Its primary objective is to capture images of small objects, reconstruct them in 3D, and utilize artificial intelligence (AI) to detect small tissues. The system takes the image of an object from different angles and reconstruct it in 3D. On the other hand, the detection algorithm is employed for already collected data sets. In addition to the system's overarching goal, the project aims to characterize X-ray direct and indirect CMOS imaging sensors to analyze their imaging performances. CMOS sensors, known for their low noise compared to TFT sensors, are chosen to minimize radiation exposure while maintaining high image resolution. The motivation behind employing AI algorithms is to enhance image resolution and aid in the diagnosis process. Utilizing 3D reconstructions helps mitigate tissue overlap, thereby facilitating tissue detection. Ultimately, the system aims to streamline the detection of subtle lesions with minimal X-ray exposure. By incorporating cutting-edge AI detection algorithms, advanced 3D reconstruction techniques, and novel CMOS radiation detectors, the system is going to help radiologists in the detection of diseases. While the detection algorithms currently operate independently due to small active are of the sensor, phantoms can be utilized to simulate real tissue imaging scenarios.