Burkan Medikal Kosgeb Arge Innovasyon Projesi ile dünyada ilk defa ikizden ikize transfüzyon sendromunu tedavisi için geliştirdiği özel bir yazılım ile kolay ulaşılabilir , kolay kullanılabilir tedavi olanakları sumaktadır
TTTS
Özel tip on chip kamera teknolojisi ve processor ile yüksek çözünürlüklü görüntü
Yapay zeka ile damar tanıma
Öğrenen algoritma ile dünya çapında çalışma
Fetoskop sistemleri içinde en yüksek hareket kabiliyeti
Monokoryonik - Tek Plasentaya sahip ikiz gebeliklerde görülen bir hastalıktır. İki bebek tek plasentadan beslenir. Plasentada oluşan damarsal anastomozlar ile bir bebekten diğerine kan akışı olur. Bebeklerden biri verici diğeri alıcı konumuna gelir. • Verici olan bebekte gelişme geriliği, anemi, oligohidramnios (bebeğin suyunun az olması) izlenir. • Alıcı olan bebekte kan hacmindeki artış nedeniyle polisitemi (kandaki kırmızı kan hücre artışı), kalp yetmezliği, polihidramnios (bebeğin suyunun fazla olması) ve hidrops fetalis (fetal dokularda ve vücut boşluklarında sıvı toplanması) gelişir.
• Erken doğum
• Bebeklerde solunum, kalp, böbrek, beyin ve sindirim sistem problemleri
• Verici bebekte anemi
• Bebeklerde ölüm görülebilir
DETAYLAR
1 ayda ölüm sebebi; genelde verici bebekteki yaşama kabiliyetini kazanmadan doğum, ileri derecede gelişme geriliği, ve akciğerlerin olgunlaşmamasına bağlıdır. Alıcı bebeğin kaybedilmesindeki en büyük neden ise fazla miktardaki kana bağlı kalp yetmezliğidir.
Laser ile plasentadaki anastomozların ortadan kaldırılması en başarılı tedavi yöntemi olarak görülmektedir.
Diğer yöntemlerden biri önlem olarak bebeğin sıvısının gebelik süresince zaman zaman alınmasıdır. İki bebek arasında bulunan amniyon zarında küçük bir yırtık açılarak, amniyon sıvısına ihtiyacı olan bebeğe akış sağlanmaya çalışılır..
Yazılımın amacı, verilen bir görüntüyü görüntü işleme algoritmalarından geçirerek sonucu kullanıcıya sunmaktadır. Elimizdeki göz ve perinataloji görüntüleri ile eğitilmiş model ile kullanıcıya yüksek görüntü hasasiyeti ve doğru damara erişimi sağlamaktayız.
Derin Öğrenme Modelimiz: Kullanılan derin öğrenme modeli, biyomedikal bölütleme yöntemlerinde sıklıkla kullanılan U-Net modelidir. Bu modelde, girdi imge evrişimsel katmanlarla önce daha kompakt bir gösterime aktarılır, ardından devrik evrişim (transposed convolution) katmanları ile tekrar girdi imge boyutuna getirilmektedir. Bu esnada girdi ve çıktı blokları arasında bağlantılar (skip-connections) da mevcuttur.
