TÜBİTAK 1001 - Yürütücü (Proje No: 123E280)
Adı: Kafa Örgüsü Örtüştürme Tabanlı Yeni Bir Robotik Çerçevesiz Beyin Biyopsi Sisteminin Geliştirilmesi Ve Uygulaması
Başlangıç tarihi, süresi, bütçesi: 15.10.2023, 18 ay, 874666.0 TL
İçeriği: Bu projede çerçeve ve işaretçi kullanmayan yeni bir stereotaktik biyopsi sistemi önerilmektedir. Önerilen sistemin ilk oturumu çerçevesiz MR çekimiyle başlar. Planlama aşamasında, MR verisinden kafa örgüsü (MRKÖ) çıkarılır, örgünün 3d çıktısı alınarak Prototip Kafa (PK) elde edilir. Ayrıca bu aşamada cerrah, biyopsi yörünge noktalarını (giriş ve hedef) belirler. Önerilen sistemin ikinci oturumunda, yeni bir görüntüleme prosedürüne ihtiyaç duyulmaz. Burada robot kol üzerindeki derinlik kamerasıyla PK taranarak örgüsü (PKÖ) elde edilir. Daha sonra MRKÖ ve PKÖ’nün örtüşüm matrisi hesaplanır. Böylece çerçeve veya işaretçi kullanımı ortadan kaldırılarak hasta konforu iyileştirilecek, iki görüntüleme yerine tek görüntüleme prosedürü uygulanacağı için zaman ve iş gücünden tasarruf sağlanacak, planlama aşamasında işaretlenen nokta sayısı azaldığı için süreç kısaltılacaktır.
TÜBİTAK 1001 - Yürütücü (Proje No: 122E495)
Adı: Otomatik Stereotaktik Beyin Biyopsi Sistemi
Başlangıç ve Bitiş tarihi: 15.02.2023-15.02.2025
İçeriği: Önerilen biyopsi sistemi, görüntüleme ve planlama aşamasına sahiptir. Görüntüleme aşamasında, MRI ve MRA verileri elde edilirken, planlama aşamasında, en düşük risk skoruna sahip yörünge (Giriş-Hedef doğrusu) otomatik hesaplanacaktır. Bir yörüngenin risk skoru, iki risk değerinin (geometrik ve yapı) belirli oranda birleşimiyle elde edilecektir. Geometrik risk, yörünge uzunluğu, kafatası kemik kalınlığı ve tümörün temel eksenine benzerlik bilgileriyle hesaplanacaktır. Yapı riski ise yörüngenin bağımsız beyin yapılarına olan yakınlığıyla ilişkilidir. Bu nedenle beyin yapılarının (damar ağacı, ventrikül,beyin sıvıları vefonksiyonel alanlar) bölümlenme faaliyetleri gerçekleştirilecektir. Kafatası kalınlık bilgisinin yörünge tespitinde ilk defa kullanılacak olması, risk skoru hesabının özgün yaklaşımlar içermesi, birçok güncel yapay zekâ mimarilerinin tek çatı altında birlikte kullanılması ve biyopsi işleminin tek oturumda yapılacak olması projeyi mevcut benzerlerinden öne çıkaran noktalardır.
TÜSEB 2022 - Araştırmacı (Proje No: 2022-B-02)
Adı: Robot destekli yeni bir çerçevesiz stereotaktik beyin biyopsi sisteminin geliştirilmesi
Başlangıç ve Bitiş tarihi: 1.06.2023-31.05.2024
İçeriği: Bu projede, robot destekli yeni bir çerçevesiz stereotaktik beyin biyopsi sistemi önerilmektedir. Önerilen sistemde, kafa sabitleyiciyle ameliyat masasına sabitlenen hastadan sırayla MRI ve MRA çekimleri alınacak ve hasta direk ameliyathaneye sevk edilerek robotik biyopsisi yapılabilecektir. MRI/MRA inceleme ve işaretleme süreçlerinin geleneksel yöntemlere göre oldukça hızlı (yaklaşık 20 dakika) olacağı bu sistemde, dört alt yazılımın (kafatası kalınlık haritası yazılımı, beyin damar ağacı segmentasyon yazılımı, giriş noktası bulma yazılımı ve robotik operasyon yazılımı) “Robotik Biyopsi” adlı tek bir çatı yazılım altında birlikte çalışması sağlanacaktır. Çerçeve kullanılmaması, MRI-CT örtüştürmesi gibi kayıplı operasyonlara gerek duymaması, tek aşamalı olması, cerraha yardımcı yazılımlar sayesinde Giriş-Hedef ekseninin kısa ve damar girişi içermemesi, iğne çapından birkaç mm genişlikteki bir kesiden girilmesi ve Robotik sistemle hedef noktaya hassas ulaşılması önerilen sistemin avantajlarındandır.
TÜBİTAK 1505 - Yürütücü (Proje No: 5180054)
Adı: Dokuma Tezgâhları Üzerinde Otomatik Kumaş Hatası Tespit Sistemi Tasarlanması Ve Prototip Geliştirilmesi
Başlangıç ve Bitiş tarihi: 01.02.2019 - 30.03.2021
İçeriği: Proje kapsamında, daha önce yuvarlak örme makineleri için yapılmış kumaş hatası tespit sisteminden edinilen tecrübe ve derlenen kullanıcı talepleri doğrultusunda, kumaş deseni ve hata çeşidine bağlı olmaksızın, üretim tezgâhına konulacak mikroişlemciler üzerinde ham görüntülerin işlendiği; merkeze sadece hataya ilişkin görüntü verisinin iletildiği bir hata tespit sistemi geliştirilecektir. Proje kapsamında, tecrübeler ışığında mevcut sisteme yeni bir konsept kazandırılırken diğer yandan akıllı (desen algılayabilen) ve işletme zararlarını (kumaş, işçilik ve enerji) en aza indirecek bir yapı geliştirilecektir. Raylı mekanizma üzerindeki kamerayla dokuma tezgahını izleyen, kumaş desenini otomatik algılayan, desen türü ve hata çeşidine bağlı kalmadan hatayı tespit eden ve alarm üreten gömülü yazılımlar gerçekleştirilecektir.
Tübitak 3501 - Yürütücü (Proje No: 215E075)
Adı: Su Borularındaki Sızıntının Tespiti İçin Orta-Ölçekli Kapsül Robot Prototipinin Üretilmesi
Başlangıç ve Bitiş tarihi: 01.05.2016 - 01.11.2017
İçeriği: Bu projenin amacı, tek yönlü su akışının olduğu, çatal bağlantıları olmayan su borularında sızıntıya neden olan boruçatlaklarının konumunu doğru ve ucuz tespit edebilecek orta-ölçekli bir kapsül robot prototipini üretmektir. Bu robot, toprağın 1-3m altına döşenen ve =<200m bağlantı bölgelerine sahip kilometrelerce uzunluktaki >4”=101.6mm çapındaki su borularında çatlak olan yerleri tespit edebilecektir. Böylece yaşanan su kaybının engellenmesi ve boru denetim prosedürlerindeki arama/kazı gibi işlemler için harcanan emek, zaman ve paranın daha az bir seviyeye çekilmesi hedeflenmektedir.
Sanayi Tezleri Programı - Yürütücü (Proje No: SANTEZ-0127.STZ.2013-1)
Adı: Örgü Makineleri İçin Gömülü Görüntü İşleme Yeteneğine Sahip Online Kumaş Hatası Tespit ve Görüntüleme Sistemi
Başlangıç ve Bitiş tarihi: 01.06.2014 - 01.06.2016
İçeriği: Bu projenin temel amacı, örgü makinelerinde kumaş üretimi esnasında meydana gelebilecek hataları online tespit edebilen, gömülü görüntü işleme yeteneğine sahip bir kumaş hatası algılama sistemi prototipi üretmektir. Projenin yan amacı, işletmelerdeki örgü makinelerinin üretim durumlarını tek bir sunucu bilgisayarda görüntüleyen, hatanın algılanmasıyla operatörü ikaz eden, problemli makine bilgisini ve hatalı kumaş görüntüsünü sunucu ekranında gösteren ve internetten yayınlayan nitelikli bir kumaş üretim sistemi geliştirmektir.
Tübitak 3001- Yürütücü Arge Başlangıç Desteği Programı (Proje No: 114E916)
Adı: Malatya’daki kayısı rekoltesinin bilgisayar görmesi teknikleriyle hesaplanması
Başlangıç ve Bitiş tarihi: 15.01.2015 - 01.07.2016
İçeriği: Bu projede, İHA kullanılarak kayısı bahçelerinin üsten videoları elde edilmiş ve kayısı rekoltesi otomatik tespit edilmiştir. Geliştirilen sistem ana hatlarıyla veri toplama, veri işleme (bilgisayar görmesi ve yapay öğrenme teknikleri) ve test/analiz aşamalarını içermektedir. İHA'nın belirli koordinatlarda gezinti yapabilmesi özelliği kullanılarak kayısı bahçelerinden videolar elde edilmiştir. Veri işleme aşamasında, çim ve gölge eleme, ağaç/kayısı bölütleme, NN ile rekolte öğrenme işlemleri yapılmıştır. Düzgün ve ayrık ağaç yerleşimine sahip bahçelerdeki rekolte tahmin doğruluğunun %95 seviyelerinde olduğu görülmüştür.
Oregon Health and Science University (OHSU), Computer Science, ABD, (2008). TÜBİTAK BİDEP (1 yıl)
Tennessee State University (TSU), Computer Science, ABD, (2013), TÜBİTAK BİDEP (1 yıl)
123O399 numaralı 1001 projesinde araştırmacı
123E254 numaralı 1001 projesinde danışman