Karadeniz Teknik Üniversitesi Matematik Bölümü öğretim üyesi Gümüşhaneli hemşehrimiz Hasan Keleş, tıp ve matematik dünyasını bir araya getiren tarihi bir buluşa imza attı.
Geliştirilen yeni matematiksel modelleme yöntemi, manyetik rezonans görüntüleme (MRG) cihazlarında yaşanan uzun tarama süreleri ve yüksek gürültü problemlerini tamamen ortadan kaldırmayı hedefliyor. Literatürde ilk kez MRG kodlama matrisine uygulanan "Hiper G matris teorisi", tıp dünyasında yeni bir disiplin olan "Matematiksel Tıp" kavramının da kapılarını aralıyor.
MRG Cihazlarında Yaşanan Kronik Sorunlar Çözülüyor
Günümüzde kullanılan standart MRG cihazları, net ve yüksek çözünürlüklü bir görüntü elde edebilmek adına hastaları 15 ile 45 dakika arasında değişen süreler boyunca hareketsiz tutmak zorunda kalıyor. Bu uzun süreç, özellikle çocuk ve yaşlı hastalar ile klostrofobisi (kapalı alan korkusu) bulunan bireyler için büyük bir eziyete dönüşüyor. Ayrıca, cihaz içindeki gradyan bobinlerinin çalışması esnasında ortaya çıkan 90 ila 120 desibel (dB(A)) seviyesindeki şiddetli ses, hastaların konforunu bozmanın yanı sıra işitme kaybı riskini de beraberinde getiriyor. Hasan Keleş tarafından geliştirilen yeni yöntem ise bu kronik sorunlara kökten bir çözüm sunuyor.
Matematiksel Çözüm: Hiper G Matris Teorisi Nasıl Çalışıyor?
Geliştirilen bu yeni teknolojinin temelinde, Hasan Keleş’in üzerinde uzun süredir çalıştığı Hiper G matris teorisi yer alıyor. Geliştirilen cebirsel denklem modeli, MRG kodlama matrisine entegre edilerek Fourier operatörü ile doğrudan ve hızlı bir bağlantı kurulmasını sağlıyor. Geleneksel yöntemlerde saatler veya dakikalar süren ve onlarca iterasyon gerektiren hesaplama işlemleri, bu yöntem sayesinde yalnızca birkaç iterasyona indirgeniyor. Böylece hastadan alınan veriler, milisaniyeler içerisinde gerçek zamanlı olarak net bir görüntüye dönüştürülüyor.
Fısıltı Sessizliğinde ve Işık Hızında Teşhis
Yöntemin getirdiği en büyük klinik avantajlardan biri de adaptif örnekleme maskesi ile gradyan dalga formu optimizasyonunun eş zamanlı çalışmasıdır. Bu entegre yaklaşım sayesinde tarama süreleri 3 ila 5 kat arasında bir hız kazanırken, cihazın çıkardığı akustik gürültü de 30 dB(A) seviyesinin altına düşüyor. Hastalar artık yüksek gürültülü bir makine yerine, adeta fısıltı sessizliğindeki bir ortamda çok daha kısa bir sürede görüntüleme işlemlerini tamamlayabiliyor.
Yapay Zekada Sıfır Hata ve Halüsinasyonsuz Görüntüleme
Mevcut yapay zeka tabanlı görüntüleme sistemlerinde sıkça karşılaşılan "görüntü halüsinasyonu" (olmayan bir dokuyu varmış gibi gösterme) riski, bu buluşla tamamen tarihe karışıyor.
Geliştirilen fizik katmanlı derin öğrenme hibrit modelleri sayesinde, sinir ağlarına Fourier dönüşümü, bobin duyarlılığı ve örnekleme maskesi işlemleri doğrudan fiziksel birer kanun olarak işleniyor. Bu durum, sistemin eğitim verilerinden bağımsız olarak çalışmasını sağlıyor ve nadir görülen patolojilerde dahi %100 güvenilir, fizik yasalarına tam uyumlu sonuçlar elde edilmesine olanak tanıyor.
Hibrit Sistemlerde Teşhis Doğruluğu Artıyor
Buluş, sadece standart MRG cihazları için değil, Pozitron Emisyon Tomografisi ve Manyetik Rezonans Görüntüleme (PET/MR) gibi hibrit sistemler için de ortak bir matematiksel çatı sunuyor. Geliştirilen blok matris yapısı ile MR ve PET verileri tek bir kodlama mekanizmasında kusursuz şekilde birleştiriliyor. Bu sayede hastanın hem anatomik hem de fonksiyonel bilgileri eş zamanlı olarak en yüksek doğrulukla analiz edilebiliyor.
Küresel Devlerin Gözü Bu Buluşta
Bilimsel temelleri uluslararası prestijli hakemli dergilerde yayımlanan makalelerle kanıtlanan bu teknoloji, tıp sektörünün küresel devlerinin de dikkatini çekti. Siemens Healthineers, GE Healthcare, Canon Medical Systems, Philips ve United Imaging Healthcare gibi dünya devleri, mevcut sistemlerine sadece basit bir yazılım güncellemesi ile entegre edilebilecek bu yöntemi yakından takip etmeye başladı.
Teknoloji Hazırlık Seviyesi (THS) 1 aşamasında olan projenin, kısa sürede prototip aşamasına geçirilerek ticarileştirilmesi hedefleniyor.
