Öne Çıkan Çalışma
3D MR'da Over Foliküllerinin Segmentasyonu
Siemens Healthineers'ta staj — tıbbi görüntüleme iş akışını otomatikleştirmek için bağımsız olarak geliştirilen bir bilgisayarlı görü pipeline'ı.
- Problem
- Fertilite değerlendirmesi, MR görüntülerinde over foliküllerinin manuel olarak sayılması ve ölçülmesine dayanır — yavaş, tekrarlayan ve operatöre bağımlı bir süreç.
- Yaklaşım
- 3D MR verilerinin hazırlanması (normalizasyon, interpolasyon, veri artırma), 2D/3D U-Net mimarilerinin değerlendirilmesi, ardından YOLOv8 tabanlı bir örnek segmentasyon pipeline'ının geliştirilmesi — folikül boyutu, hacmi ve konumunu hesaplayan post-processing yöntemleri ile çapa dayalı olası kist tespiti kuralı dahil.
- Sonuç
- Değerlendirme veri setinde ~%90 kesinlik, %86 duyarlılık elde edildi. Analiz süresi, CSV ve etiketlenmiş video dışa aktarımı yapabilen bir Python arayüzü sayesinde manuel ~10 dakikadan otomatikleştirilmiş ~10 saniyeye düştü.
