UBC Okanagan Universitetinin tələbələri, tibbi diaqnostika və kosmik müşahidələrdə daha dəqiq nəticələr əldə etməyə imkan verən yeni texnologiya hazırlayıblar. Bu texnologiya, şişlərdən tutmuş meşə yanğınlarına qədər bir çox problemi daha erkən mərhələdə aşkar etməyə kömək edə bilər. Tələbələr, UBCO-nun Kompüter Elmləri, Riyaziyyat, Fizika və Statistikalar Departamentinin dosenti Xiaoping Shi-nin rəhbərliyi altında adaptiv çox nöqtəli enerji əsaslı model seqmentasiyası (MEBS) adlanan sistemi dizayn və test ediblər.

MEBS, mürəkkəb və ya səs-küylü görüntülərdəki vacib detalları aşkar etmək üçün qabaqcıl riyazi metodlardan istifadə edir. Bu metod, mövcud diaqnostika vasitələrinin tez-tez çətinlik çəkdiyi görüntülərdə daha dəqiq nəticələr təqdim edir. "Bu layihə, bizim real dünyada fərq yarada biləcək bir şey üzərində işləmək şansı verdi," deyə UBCO magistr tələbəsi və tədqiqatın baş müəllifi Jiatao Zhong bildirib. "Bizim yaratdığımız texnologiyanın həkimlərə xəstəlikləri daha erkən aşkar etməyə və alimlərə meşə yanğınlarını daha effektiv izləməyə kömək edəcəyini bilmək çox həyəcanvericidir."

MEBS-in son uğurları "Scientific Reports" jurnalında dərc edilib. Tədqiqat, MEBS-in tibbi mütəxəssislərə tibbi görüntülərdə xəstəlik əlamətlərini daha erkən aşkar etməyə, bitki hüceyrələrinin böyüməsini izləməyə və kosmosdan meşə yanğınlarının əsas nöqtələrini daha sürətli müəyyən etməyə kömək etdiyini nümayiş etdirir.

"Tələbələrimiz bu modelin yaradılmasında və təkmilləşdirilməsində böyük rol oynadılar. Onlar həmçinin real problemlərə tətbiq edə biləcəkləri proqramlaşdırma, data analizi və tətbiqi riyaziyyat bacarıqları əldə etdilər," deyə Dr. Shi qeyd edib. Dr. Yuejiao Fu bu araşdırmada Dr. Shi ilə əməkdaşlıq edib, tələbə komandası isə kodlaşdırma, test etmə və tibbi görüntülərdən tutmuş peyk görüntülərinə qədər müxtəlif eksperimentlər aparmaq kimi vəzifələri yerinə yetiriblər. Komandaya Jiatao Zhong, Shiyin Du, Canruo Shen, Yiting Chen, Medha Naidu və Min Gao daxil idi.

Araşdırma göstərib ki, MEBS mövcud alətlərin edə bilmədiyi bir şeyi bacarır: görüntü tipik nümunələrə uyğun gəlmədiyi zaman avtomatik adaptasiya olmaq, əlavə əl işlərinə ehtiyac duymadan dəqiqliyi artırmaq. Tibbi görüntülər və peyk məlumatları tez-tez səs-küylü və ya uyğunsuz olur. MEBS-in üstünlüyü, görüntünün özünə uyğunlaşaraq incə dəyişiklikləri aşkar etməsi və mürəkkəb vizualları faydalı hissələrə bölməsidir. Bu isə həkimlər, alimlər və yanğın monitorları üçün daha dəqiq nəticələrə gətirib çıxarır.

Bu araşdırma, MEBS-in tibbi skanlarda şişlər və maye yığılmalarını daha aydın aşkar etməsi, peyk görüntülərində kiçik, lakin kritik yanğın nöqtələrini tapması və bitki tədqiqatlarında hüceyrələri izləməkdə uğur qazandığını sübut edib. Bu texnologiya, həm tibbi diaqnostika, həm də kosmik müşahidə sahələrində böyük irəliləyişlər vəd edir.