İçindekiler
Karadeniz Teknik Üniversitesi Matematik Bölümü Öğretim Üyesi Dr. Hasan Keleş, geliştirdiği yeni matematiksel modelleme yöntemiyle manyetik rezonans (MRG) görüntüleme sistemlerinde tarama sürelerini 3 ila 5 kat kısaltmayı ve cihazların oluşturduğu yüksek akustik gürültüyü büyük ölçüde ortadan kaldırmayı hedefliyor. Gümüşhaneli bilim insanının çalışması, uluslararası teknoloji ve sağlık sektörünün de dikkatini çekti.
Matematikten Tıp Dünyasına Yenilikçi Çözüm
Karadeniz Teknik Üniversitesi (KTÜ) Matematik Bölümü öğretim üyesi ve Gümüşhaneli hemşehrimiz Dr. Hasan Keleş, matematik ile tıp bilimini buluşturan önemli bir çalışmaya imza attı. Keleş tarafından geliştirilen yeni matematiksel modelleme ve görüntü geri çatım yöntemi, manyetik rezonans görüntüleme (MRG) teknolojisinde yıllardır yaşanan uzun çekim süreleri ve yüksek ses sorununa çözüm sunmayı amaçlıyor.
Çalışmanın temelini oluşturan Hiper G matris teorisi, literatürde ilk kez MRG kodlama matrisine uygulanırken, bu yaklaşımın “Matematiksel Tıp” olarak adlandırılan yeni bir çalışma alanına katkı sağlaması bekleniyor.
MRG Tarama Süresi 3 ila 5 Kat Azalıyor
Günümüzde MRG cihazlarında yüksek kaliteli görüntü elde edebilmek için hastaların 15 ila 45 dakika arasında hareketsiz kalması gerekiyor. Bu durum özellikle çocuklar, yaşlı bireyler ve kapalı alan korkusu bulunan hastalar açısından önemli zorluklar oluşturuyor.
Dr. Hasan Keleş’in geliştirdiği matematiksel yöntem sayesinde görüntü işleme süreçleri çok daha kısa sürede tamamlanabiliyor. Yapılan açıklamaya göre sistem, klasik yöntemlere göre çok daha az hesaplama adımı kullanarak görüntüleri milisaniyeler içerisinde oluşturabiliyor. Böylece MRG çekim sürelerinin 3 ila 5 kat arasında kısalması hedefleniyor.
Akustik Gürültü Büyük Ölçüde Azalıyor
MRG cihazlarının en önemli sorunlarından biri olan yüksek ses seviyesi de geliştirilen yöntemle önemli ölçüde azaltılabiliyor.
Mevcut cihazlarda 90 ila 120 desibel seviyelerine ulaşabilen akustik gürültünün, yeni modelleme sayesinde 30 desibel seviyesinin altına düşürülebileceği belirtiliyor. Böylece hastaların çok daha sessiz ve konforlu bir ortamda görüntüleme hizmeti alabilmesi amaçlanıyor.
Yapay Zekâ Destekli Daha Güvenilir Görüntüleme
Yeni sistem yalnızca hız ve sessizlik sağlamıyor. Fizik tabanlı derin öğrenme modeli sayesinde yapay zekâ destekli görüntüleme süreçlerinde zaman zaman görülebilen “görüntü halüsinasyonu” riskinin de ortadan kaldırılması hedefleniyor.
Sistemde Fourier dönüşümü, bobin duyarlılığı ve örnekleme işlemleri doğrudan fizik kurallarıyla birlikte işlendiği için, nadir görülen hastalıklarda dahi daha güvenilir sonuçlar elde edilmesi öngörülüyor.
Hibrit Görüntüleme Sistemlerine de Uyum Sağlıyor
Dr. Keleş’in geliştirdiği yöntem, yalnızca klasik MRG sistemleriyle sınırlı kalmıyor. PET/MR gibi hibrit görüntüleme teknolojilerinde de kullanılabilecek ortak bir matematiksel altyapı sunuyor.
Bu sayede hastaların anatomik ve fonksiyonel verilerinin aynı anda daha doğru şekilde analiz edilmesine katkı sağlanması hedefleniyor.
Uluslararası Teknoloji Devlerinin Dikkatini Çekti
Bilimsel altyapısı uluslararası hakemli dergilerde yayımlanan çalışmalarla desteklenen teknoloji, sağlık teknolojileri alanında faaliyet gösteren dünyanın önde gelen firmalarının da ilgisini çekmiş durumda.
Mevcut MRG sistemlerine yazılım güncellemesiyle entegre edilebileceği belirtilen yöntemin, teknoloji hazırlık seviyesi (THS) 1 aşamasında olduğu, önümüzdeki süreçte prototip geliştirme ve ticarileştirme çalışmalarının planlandığı ifade edildi.
Gümüşhane’nin Gururu Oldu
Bilimsel çalışmalarıyla adından söz ettiren Gümüşhaneli akademisyen Dr. Hasan Keleş’in geliştirdiği bu yenilikçi yaklaşım, hem sağlık teknolojilerinin geleceğine katkı sunması hem de Gümüşhane’den çıkan önemli bir bilimsel başarı olması bakımından dikkat çekiyor. Eğer çalışmalar beklendiği şekilde sonuçlanırsa, bu yöntem gelecekte dünya genelinde milyonlarca hastanın daha hızlı, daha sessiz ve daha güvenli MRG hizmeti almasına katkı sağlayabilecek önemli teknolojiler arasında yer alabilir.
