Meme kanseri taramasında kullanılan en önemli görüntüleme modalitesi olan mamografilerde önceki yıllara ait görüntüler ile kıyaslamalı değerlendirmeler çok önemlidir. Yeni gelişen asimetri, mikrokalsifikasyonları, kitleleri önceki mamografiler ile kıyaslamak tanı doğruluğunu artırdığı gibi gereksiz ileri incelemelerin de önüne geçmektedir. Hibrit derin öğrenme, topluluk öğrenmesi ve semantik segmentasyon gibi yöntemler kullanılarak, mamografileri gerçekleştirilen olgularda eski incelemelerle kıyaslamalı değerlendirmeler yapacak, özgün bir klinik karar destek sistemi tasarlanacaktır. Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği ve Tıp Fakültesi öğretim üyeleri ve öğrencilerinden oluşan bir ekiple TEKNOFEST 2023 Sağlıkta Yapay Zeka Yarışması hazırlıklarına başlamış olan ekibe başarılar diliyoruz.