Sperm Morfoloji Analizi için Derin Öğrenme Tabanlı Bilgisayar Destekli Sistem Tasarımı
TÜBİTAK – ARDEB – 1001
TUSEB B – R&D Project
Proje Özeti:
Dünya genelinde çiftlerin yaklaşık %15’ini etkileyen kısırlık probleminin %30’unda tek başına erkek faktörü rol oynamaktadır. Erkek kısırlığı teşhisinde standart yöntem olan spermiyogram, uzmanların mikroskop altındaki görsel incelemesine dayanır. Ancak bu yöntem, uygulayıcının deneyimine bağlı olarak öznellik içerir ve hatalara açıktır. Mevcut Bilgisayar Destekli Semen Analiz (CASA) sistemleri ise yüksek maliyetleri ve güvenilirlik endişeleri nedeniyle yaygın kullanılamamaktadır. Bu proje; sperm morfolojisi analizini otomatize eden, düşük maliyetli, mikroskop modelinden bağımsız ve derin öğrenme tabanlı bir sistem geliştirmeyi hedeflemektedir. Önerilen sistem, herhangi bir mikroskoptan cep telefonu kamerasıyla alınan görüntüleri sunucu tabanlı bir yazılımda işleyerek; baş, boyun, kuyruk ve sitoplazma defektlerini yüksek başarımla sınıflandıracaktır. Gelişmiş görüntü işleme teknikleri ve derin öğrenme modelleri sayesinde, insan faktöründen kaynaklı hatalar giderilecek, analiz maliyetleri düşürülecek ve veri standardizasyonu sağlanacaktır. Projenin hayata geçmesiyle, tüp bebek merkezleri ve androloji laboratuvarlarında daha hızlı, tutarlı ve objektif sonuçlar elde edilmesi amaçlanmaktadır. Yerli bir ürün olarak patentlenmesi ve ticarileştirilmesi hedeflenen bu sistem, sadece kısırlık tanısında değil, sahip olacağı teknolojik altyapı sayesinde kanser veya kan hücrelerinin morfolojik analizi gibi diğer tıbbi alanlarda da kullanılabilecek esnek ve ölçeklenebilir bir nitelik taşıyacaktır.
