Yaşar Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Doktora Programı öğrencisi Çağla Sarvan Cibil, bir kalp ritim bozukluğu olan Atriyal Fibrilasyonun yüksek doğrulukla tespitini sağlayan ve yapay sinir ağları ile hızlı analiz yapabilen cihaz geliştirdi. Faydalı model başvurusu yapılan cihazın geliştirilme aşamasında, Ege Üniversitesi Kardiyoloji Anabilim Dalı'ndan Atriyal Fibrilasyona sahip hastaların kayıtları üzerinden yapılan testlerde, ön tanı başarısının yüzde 95'i aştığı görüldü. Proje Danışmanı Yaşar Üniversitesi Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı Başkanı Doç. Dr. Nalan Özkurt, "Bu yöntem, giyilebilir teknolojilere entegre edilerek, özellikle evde bakım gören yaşlı hastaların yaşam kalitesini artıracak" dedi.Yaşar Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Doktora Programı öğrencisi Çağla Sarvan Cibil, danışmanı Yaşar Üniversitesi Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı Başkanı Doç. Dr. Nalan Özkurt yürütücülüğünde, Ege Üniversitesi Kardiyoloji Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Doç. Dr. Evrim Şimşek'in katkılarıyla iki proje geliştirdi. TÜBİTAK 1001 Programı kapsamında desteklenen "Uzaktan Hasta Takip Cihazları için Dalgacık Dönüşümü ve Derin Öğrenme Tabanlı Kalp Aritmi Tespit Yöntemi ve FPGA Gerçeklemesi" ve Yaşar Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri desteğiyle yürütülen "Evrişimsel Otomatik Kodlayıcı Tabanlı Kalp Aritmi Tespit Sistemi ve FPGA Gerçeklemesi" projeleri başarıyla tamamlandı. Bu projeler sonucunda "Biyomedikal Sinyaller için Temel Dalgacık Üretim Yöntemi ve Biyomedikal Sinyaller için Bir Cihaz" başlıklı patent başvurusu gerçekleştirildi. Patent kapsamında sunulan yenilikçi sinyal işleme yöntemi sayesinde biyomedikal sinyaller daha hızlı ve verimli analiz edilebilecek, yapay zeka teknikleriyle desteklenerek hastalık tespitinde yüksek başarı sağlayabilecek.Kalp hastalığına hızlı analiz yapabilen cihazProjenin farklı bir ayağında ise sinyal işleme yöntemlerinde önemli bir yeri olan dalgacık analizine farklı bakış sunan yöntemle, kalp ritim bozukluklarından biri olan Atriyal Fibrilasyon ön tanısı üzerine çalışmalar yapıldı. Ege Üniversitesi Kardiyoloji Anabilim Dalı'ndan Atriyal Fibrilasyon aritmisine sahip hastaların kayıtları üzerinden yöntemin testleri gerçekleştirildi. Sinyale özgü üretilen dalgacık filtreleri gerçek hastalardan elde edilen kayıtlarda yüzde 95 oranını aşan ön tanı başarısı sağladı. Çalışma sonunda, Atriyal Fibrilasyonun yüksek doğrulukla tespitini sağlayan ve yapay sinir ağları ile hızlı analiz yapabilen bir cihaz geliştirilerek "Sinyale Özgü Dalgacık Tabanlı Atriyal Fibrilasyon Tespit Cihazı" adıyla faydalı model başvurusu yapıldı.Geleceğe yön veren çözümlerProjenin sonuçlarıyla ilgili bilgi veren Çağla Sarvan Cibil, "Sadece biyomedikal alanda değil, farklı sensörlerden ve ölçüm cihazlarından elde edilen sinyallerde de uygulanabilen bu yöntem, endüstriyel ve bilimsel birçok alanda kullanılabilecek potansiyele sahiptir. Bu çalışmalar, sinyal işleme ve biyomedikal alanında geleceğe yön veren yenilikçi çözümler sunuyor" diye konuştu.Proje Danışmanı Doç. Dr. Nalan Özkurt ise "Önerilen yöntem ve çalışmalar, mühendislik yaklaşımlarını doktor bakış açısı ile birleştirdi. Böylelikle yapılan analizlerin sonuçları anlam kazandı. Yöntem, giyilebilir teknolojilere entegre edilerek, özellikle evde bakım gören yaşlı hastaların yaşam kalitesini artıracak" şeklinde konuştu.
