+902322601001
biomedupdate@idu.edu.tr

Alpay ÖZCAN – Biyografi

Update your knowledge

Prof. Dr. Alpay ÖZCAN

D.Sc.

Acıbadem Üniversitesi

 

Tıbbi Görüntüleme Modalitesi Olarak MRI: MR Uyumlu Robotiklerden Modelleme Difüzyonuna ve Kanser Görüntülemede MR tabanlı Yapay Zeka

Seminer Hakkında:

 

MRI’nın dilim konumlandırması ve yönelimiyle üstün yumuşak doku kontrastı, gerçek zamanlı görüntü kılavuzlu müdahaleler için son derece avantajlıdır. Bununla birlikte, CT’den farklı olarak, MR tarayıcının portalı, müdahaleciyi hastanın yakınına yerleştirmek için oldukça kısıtlayıcıdır. Erişim kısıtlamalarını ele alan MR uyumlu robotik sistemimizin prototipi açıklanacaktır.

Genel olarak, başarılı müdahalelerin yanı sıra klinik kararlar için, MR’nin müdahaleler öncesinde, sırasında ve sonrasında maligniteleri doğru bir şekilde belirlemesi ve yerleştirmesi gerekir.

Bu amaçla difüzyon MR, günümüzde çok popüler olan difüzyon tensör görüntüleme (DTI) metodolojisi ile çeşitli patolojiler ve bozukluklar için doğruluğa ulaşmada önemli ilerlemeler sağlamıştır. Seminerin bu bölümünde, difüzyon tensörünü tahmin etmede benzersiz bir çözüm elde etmek için gerekli matematiksel koşullardan, DTI gradyan şemalarında görüntüleme gradyanlarının etkisini en aza indirmeye yönelik stratejiler ve ardından difüzyon MR sinyali için yeni bir modelin geliştirilmesinden başlayarak, Complete Fourier Direct MR (CFD-MR) adı verilen bu ürün tanıtılacak. Dahası, DTI gibi, MRI duyarlılık haritalaması şu anda MR modaliteleri arasında bir dayanak oluşturma sürecindedir. Kantitatif Duyarlılık Haritalamasının (QSM) Türkiye’de ilk kez Temmuz 2017’de uygulanmasının ardından, genetik mutasyonlu bir kohorttan beyin demir birikimi ile nörodejenerasyon üzerine yakın zamanda elde edilen ön sonuçlar sunulacak. Yeni görüntüleme modaliteleri eklemek, doğruluğu artırmak için değerli araçlar oluşturur.

Prostat MR, son on yılda yerleşik T2 ağırlıklı görüntülemeye difüzyon MR eklenmesinin, benign prostat hiperplazisinin agresif tümörlerden ayrılmasını iyileştirdiği iyi bir örnektir. Bununla birlikte, modalitelerin sayısının artırılması, gözlemciler arası ve gözlemciler arası değişkenlik endişesini artırmaktadır. Yakın zamanda geliştirilen İnteraktif Özellik Uzay Gezgini ©, çok boyutlu MR doku özelliklerini ve anatomik konumları ilişkilendirerek bu sorunu çözer ve bunun tersi de geçerlidir.

Bilgi türü değişiklikleri ve / veya boyutsallık artırma ile yapay zeka yöntemleri gerekli hale gelir. Göğüs Görüntüleme Raporlama ve Veri Sisteminden (BIRADS) immünohistokimyasal alt tiplerin belirlenmesi ve ayrıca makine öğrenme yöntemlerini kullanarak anizotropi indekslerinden glioblastomun moleküler gruplarının tahmin edilmesine yönelik son çalışmamız sunulacaktır.

 

Konuşmacı Hakkında:

 

Alpay Özcan, Elektrik-Elektronik Mühendisliği ve Matematik bölümlerinden Boğaziçi Üniversitesi’nden onur derecesiyle mezun olmuştur. Imperial College’da Elektrik Mühendisliği (Kontrol Sistemleri Bölümü) alanında yüksek lisans, St. Louis, ABD’deki Washington Üniversitesi’nden Sistem Bilimi ve Matematik alanında yüksek lisans ve doktora derecesi aldı.

Robotik ve Hesaplama Laboratuvarı’nın eş-direktörlüğünü yaptığı yüksek lisans çalışmaları sırasında Washington Üniversitesi’nde araştırma görevlisi ve sistem yöneticisi olarak çalıştı. Doktora tezinde diferansiyel cebirsel denklemlerle modellenen elektrik güç sistemleri için fizibilite sınırının hesaplanmasını araştırdı. Sıralı oyun teorik yöntemlerini kullanarak askeri operasyonların komuta ve kontrolünü modelleme konusunda DARPA Birleşik Kuvvet Hava Bileşeni ve Komutan programı için çalışan bir araştırma görevlisi olarak Sistem Bilimi ve Matematik bölümünde kaldı. Daha sonra Saint Louis’deki Washington Üniversitesi Biyomedikal MR Laboratuvarı’na katıldı ve daha sonra araştırma yardımcı doçentliğine terfi etti. İdari sorumlulukları laboratuvarın bilgi teknolojisi yapısını kapsıyordu.

Görev süresi boyunca, difüzyon tensör görüntüleme alımlarını optimize eden bir prototip 7 derece özgür MR uyumlu robotik sistemin oluşturulması konusunda işbirliği yaptı.

Difüzyon MR sinyalinin yeni bir modelini yarattı ve çocuk beyin gelişimi ve multipl skleroz üzerine büyük ölçekli araştırma projelerine katılırken prostat kanserine yönelik uygulamalarla multimodal MR görüntüleme için yeni bir metodoloji geliştirdi.

Daha sonra Arlington İnovasyon Merkezi’ne katıldı: Sağlık Araştırmaları, Virginia Politeknik Enstitüsü ve Eyalet Üniversitesi, burada ABD Ordusu tarafından desteklenen çok uluslu (ABD ve Güney Kore) Neuroperformasyon görüntüleme projesi için araştırma yaptı. Aynı zamanda Ulusal Kanser Enstitüsü Moleküler Görüntüleme Programında kendi metodolojisini kullanarak multimodal prostat görüntülemesi üzerinde çalışan ve böbrek kanseri görüntülemeye odaklanan Memorial Sloan Kettering Kanser Merkezi’nde konuk araştırmacı olarak bulundu.

Dr. Özcan, Ocak 2016’da Acıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi’ne doçent olarak katıldı. Biyomedikal Görüntüleme Araştırma ve Geliştirme Merkezi’nin kurucusu ve direktörüdür. Karaciğerde intravoksel uyumsuz hareket görüntüleme dahil olmak üzere difüzyon MR modellemesi üzerine araştırmalarına devam ederken. Ayrıca yapay zeka, kantitatif duyarlılık haritalama MR ile nörodejeneratif beyin demir birikimi, Behçet hastalığının multimodal MRI, multimodal MRI, multimodal MRI, amyotrofik lateral skleroz ve terapötik cihaz geliştirme kullanarak glioblastoma ve meme kanserinin radyojenomiği üzerinde çalışıyor. Ek olarak, sistem teorisini fMRI’ye ve daha geniş olarak sinirbilimine uygulamakla özellikle ilgileniyor.