Akademik Veri Yönetim Sistemi
TÜBİTAK Projesi, 2209-A - Üniversite Öğrencileri Araştırma Projeleri Destekleme Programı, 2026 - 2027
Bilimsel Nitelik: Antimikrobiyal direnç (AMR), tedavi basarısını
azaltan ve küresel halk saglıgını tehdit eden
kritik bir sorundur. Günümüzde kullanılan kültür tabanlı
Antimikrobiyal Duyarlılık Testleri (AST) 18–24 saat gibi
uzun süreler gerektirmekte, bu da tanısal gecikmeye neden
olmaktadır. Literatürde derin ögrenme temelli hızlı
AST yaklasımları bulunmasına ragmen, bu yöntemlerin hız–dogruluk
dengesi, veri artırma stratejilerinin etkisi ve
son kullanıcıya erisilebilirligi yeterince arastırılmamıstır. Bu proje,
mikroskobik E. coli hücre görüntülerinden
antibiyotik duyarlılıgını hızlı ve dogru biçimde tahmin edebilen,
optimize edilmis bir U-Net (U-Shaped
Convolutional Neural Network) tabanlı analiz yöntemi ve web tabanlı
uygulama prototipi gelistirmeyi
amaçlamaktadır. Çalısma hem teknik optimizasyon hem de
erisilebilirlik açısından literatürdeki bu boslugu
doldurarak derin ögrenme tabanlı hızlı tanı sistemlerine yeni bir katkı
sunmayı hedeflemektedir.