Problem

Bir üniversite hastanesinde radyoloji ve onkoloji bölümü, MR ve BT görüntülerinden tümör boyutlarının düzenli olarak ölçülmesi ve tedaviye verilen yanıtın nicel olarak takip edilmesini istemektedir.

Mevcut süreçte:

• Ölçümler manuel yapılmaktadır

• Farklı doktorlar arasında sonuçlar değişebilmektedir

• Küçük hacim değişimleri fark edilememektedir

• Tedavi etkinliği sayısal olarak yeterince raporlanamamaktadır

Bu durum hem klinik kararları zorlaştırmakta hem de bilimsel yayınlar için veri güvenilirliğini düşürmektedir.

Wolfram ile Çözüm Yaklaşımı

Wolfram kullanılarak uçtan uca bir görüntü analiz ve modelleme altyapısı kurulmuştur.

Uygulanan adımlar:

1. MR / BT DICOM verilerinin Wolfram ortamına aktarılması

2. Görüntü ön işleme (gürültü azaltma, kontrast artırma)

3. Derin öğrenme destekli segmentasyon modeli kurulması

4. Tümör sınırlarının otomatik tespiti

5. Hacimsel ölçüm algoritması geliştirilmesi

6. Zaman serisi karşılaştırması ile büyüme/küçülme analizi

7. İnteraktif görselleştirme dashboard’ı oluşturulması

Teknik Bileşenler

• ImageSegmentation

• MorphologicalComponents

• RegionMeasure

• TimeSeriesModelFit

• NeuralNetworks

• 3D Visualization

Kazanımlar

• Ölçüm hatası %60 oranında azaltıldı

• Raporlama süresi saatlerden dakikalara indi

• Tedavi etkinliği objektif olarak ölçülebilir hale geldi

• Klinik araştırmalar için standartlaştırılmış veri üretildi

• Akademik yayınlarda tekrar edilebilirlik sağlandı

Hedeflenen Kullanıcı Profili

• Radyoloji bölümleri

• Onkoloji klinikleri

• Biyomedikal mühendisliği araştırma grupları

• Tıp fakülteleri