#20220210 Sağlık alanında GANs

Projenin amacı, GEANT4 üstünde yapılan simülasyonların (Gamma Knife özelinde) çok uzun sürmesinden dolayı GAN(Generative Adversarial Network – Derin öğrenme Algoritması) ile çok daha kısa sürede yakın sonuçlara ulaşmak. Yaklaşık olarak 45-50 dakika süren uzun simülasyon sürelerini, GPU desteğiyle GAN’ı çalıştırarak 2-3 dakika gibi kısa sürelere indirmek. Öncelikle Projenin başında GEANT4'dan elde edilen verilerin GAN için uygun yapıya getirilebilmesi adına HDF5 yapısına, Daha sonra da GAN mimarisinin gerçek veri boyutlarına uygun veriler üretebilmesi adına GAN da bulunan generator ve discriminator yapılarının boyutlarının ayarlanması sağlanmıştır. Bunlar tamamlandıktan sonra eğitim kısmına geçilmiş orada da mimari eğitildikten sonra belli değerler döndürülmesi sağlanmıştır. Kaydedilen bu verilerin uygunlukları ve doğruluğu test edildikten sonra hiper parametre optimizasyonu ile doğruluğun daha yukarılara çekilmesi hedeflenmiş ve son olarakta optimizasyondan sonra gerçek verilerle üretilmiş veriler karşılaştırılmıştır.

Proje GAN ile gamma knife'ı bir araya getiren GEANT4 ve benzeri simülasyon uygulamaları üzerinde yapılan simülasyonların uzun süren simülasyon zamanlarından kurtulmak, zamanı daha iyi yönetebilmek ve daha hızlı gelişim aşamalarına geçmek adına derin öğrenme altyapısı kullanılarak geliştirilmiş bir projedir.

GAN yapısı daha çok hazır bir mimariye sahip olan ve resimler için kullanılan bir yapıdadır. Bu projede yapıyı veriye uygun şekilde modifiye edip, veriyi metin şeklinde GAN'a yükledim. Ayrıca sağlık alanında yaygın bir kullanıma çok geçilmeyen GAN yapısını sağlık alanında kullanmayı hedefledim.

Projenin uygulanabilirliği mümkün olmakla birlikte, Proje GAN'ın bir alternatifi olan DC-GAN mimarisini kullanmaktadır.

0

Toplumsal bir etkisinden daha çok spesifik olarak araştırmacıları ve sağlık alanında ilerlemek isteyen insanların işlerini kolaylaştırıp, zamandan tasarruf sağlayacaktır.