Theses supervised by Prof. Dr. Bülent Yılmaz
17 theses · İnönü University, Hacettepe University, Abdullah Gül University
Kentsel dokuda avlu kullanımının Malatya kenti örneğinde incelenmesi
İnsanoğlu var oluşundan itibaren barınma ihtiyacını karşılamak amacıyla arayışlara girmiştir. Bu arayışlar doğrultusunda iklimsel ve sosyal etkilerden korunmak için konut anlayışı ortaya çıkmıştır. Konut anlayışı gelişirken açık mekanlar ile ilişkilendirilme esas ilke olmuş ve böylece korunaklı açık mekan olgusu gelişmiştir. Avlu konutlarda genelde orta kısımda yer alan ve dış etkilerden soyutlanmış korunaklı açık mekan olarak tanımlanmaktadır. İlk avlu örnekleri Mezopotamya ve Mısır uygarlıklarında karşımıza çıkmaktadır. Sadece konut alanında değil manastır, şato, tapınak gibi farklı işlevlere sahip yapılarda da kullanılmıştır. Fiziksel faktörlerin yanı sıra Uzak Doğu ve Hint-İslam kültürü gibi kültürel etkilerle de kullanılmaya başlanmıştır. Geleneksel Türk Evlerinde avlu kullanımı incelendiği zaman mahremiyet olgusunun ön planda olduğu görülmüştür. Sıcak kuru iklim bölgelerinde mikroklimatik alan oluşturmak için diğer bölgelerde ise mahremiyet sağlamak amacı ile kullanılmıştır. Malatya İlinde bulunan geleneksel evler incelendiğinde bütün evlerde avlu bulunmadığı bazı bölgelerde kullanıldığı, bunun sonucu olarak iklimsel faktörlerden daha çok kültürel etkiler neticesinde oluştuğu sonucuna varılmaktadır. İncelenen evlerin avluları planlamada ev ile sokak arasında yada ev ile bahçe arasındaki geçişi sağlamaktadır. Geleneksel dokunun sürdürülebilirliği üzerinde durulduğunda ise avlunun mekan olarak sürdürülebilirliğinin gerek iklimin olumsuz etkilerinden korunma gerekse dönemin ihtiyaçlarını karşılayacak bir mekan olarak tasarımlara dahil edilmesine yönelik öneriler geliştirilmiştir.
Elazığ kenti ve yakın çevresi için yerleşimaçısından en uygun alanların belirlenmesi
Kentlerdeki aşırı büyüme hızı yerleşim alanları ve çevresindeki arazilere olan talebi arttırmıştır. Kentsel alanlarda yerleşim için yeterli alan kalmayınca eğimli yamaçlara, ovalara, ormanlara, sulak alanlara, vadi tabanlarına ve fay hatlarının çevrelerine yerleşim yerleri kurulmaya başlanmıştır. Yerleşim yerlerinin yerleşime uygun olmayan alanlara kayması doğal ortam ile ilgili birçok problemi beraberinde getirmiştir. Verimli tarım arazileri konutlar ile dolmuş, akarsuların yatakları değişmiş, barajlar kuruma noktasına gelmiştir. Doğal afet riski gözetilmeksizin yeni yerleşim alanları kurulmasıyla da afetlerde meydana gelen can ve mal kayıpları artmıştır. Ortaya çıkan bu ve bunun gibi problemlerin çözümü için uygun yer seçimi çalışmalarının yapılması gerekmektedir. Bu çalışmada Elazığ kentinin yerleşime uygunluk açısından analizinin yapılması amaçlanmıştır. Özellikle 24 Ocak 2020'de 6.8 büyüklüğünde meydana gelen depremde yaşanan büyük can ve mal kayıpları, Elazığ kentinin yerleşim durumunun irdelenmesi ve yeni yerleşime açılacak alanların analiz edilmesini zorunlu hale getirmiştir. Bu bağlamda depremden en fazla zarar gören merkez ilçe çalışma alanı olarak seçilmiş, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) kullanılarak alanın yerleşime uygunluğu analiz edilmiştir. Yapılan analizler sonucunda çalışma alanı sınırlarında yerleşime en uygun dokuz bölge tespit edilmiştir. Bu bölgeler yorumlanmış, bölgeler için yerleşme tipi ve bölgenin gelişimi için ekonomik faaliyetler önerilmiştir.
Malatya ili karakaya baraj gölü ve yakın çevresi rekreasyon potansiyelinin incelenmesi
Çalışma hayatı ile ilgili stresleri ve zihinsel yorgunluğu azaltmanın bir yolu, boş zaman aktiviteleridir. Kentte yaşayan bireyler için gürültü ve hava kirliliği ile boğuşan kentsel çevrelerin koşuşturmacasından uzakta, fiziksel dinlenme ve zihinsel rahatlama fırsatını yaratan mekanlar, kentsel gelişimin temel bileşenleri olarak hizmet eden, açık hava rekreasyon alanlarıdır. Özellikle, su kütlelerinin varlığı karayla çevrili bölgelerde, bu rekreasyon alanlarının cazibesini daha da arttırmaktadır. Açık hava rekreasyon alanlarının geliştirilmesi, çevrelerinde dinlenme arayışında olan sakinlerin beklenti ve taleplerini karşılamaya yönelik bir önlem işlevi görmektedir. Bu çalışma, Karakaya Baraj Gölü ve yakın çevresine odaklanmakta ve baraj gölünün kent için hayati bir su kaynağı olarak önemini kabul etmektedir. Bu arazideki rekreasyon potansiyellerinin değerlendirilmesi, Su ve Arazi Temelli Rekreasyon Fırsatlarının Belirlenmesi (SAROS) çerçevesinin kullanılmasıyla gerçekleştirilir. SAROS, belirli bir konumdaki rekreasyon olanaklarının envanterinin toplanması, değerlendirilmesi, planlanması ve yönetimi için kapsamlı bir araç olarak hizmet etmektedir. Bu çalışma, envanter toplamanın üç farklı seviyesini kapsayan SAROS'un 1.düzey kaba seviye ölçeği kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Rekreasyon potansiyellerini belirlemek için kullanılan SAROS yaklaşımı, SAROS ortam parametrelerini, alan kullanımını ve arazi örtüsü birimlerini kullanan parametre sınıflandırmasını içermektedir. Bu sınıflandırmanın sonuçları, çalışma alanının gelişmiş bir kırsal alan SAROS sınıfının karakteriyle uyumlu olduğunu ortaya koymuştur. Bu bulgular, peyzaj planlamasının daha geniş bir şekilde anlaşılmasına katkıda bulunarak, sakinlerin refahı ve keyfi için kentsel ortamlarda rekreasyon alanlarının birleştirilmesinin önemini vurgulamaktadır. Ayrıca boş zaman etkinlikleri için sakin bir ortam sağlanması açısından potansiyeli yüksek alanların önemini açıkça ortaya koymaktadır. Anahtar Kelimeler: Suya Dayalı Rekreasyon, SAROS, Karakaya Barajı, ROS, Gelişmiş Kırsal Alan, Kırsal Alan, Malatya
Malatya Şiro Çayı althavzası erozyon riskinin yenilenmiş evrensel toprak kaybı eşitliği (YETKE) ile tespit edilmesi
daha sonra doldurulacaktır
Kentsel tasarım kapsamında yaya bölgelerinin incelenmesi: Malatya Kanal Boyu Caddesi örneği
Kentlerin hızlı büyümesi ile motorlu araç kullanımı artmış, çevre kalitesi bozulmuş, nüfus yoğunluğu ve gürültü kirliliği artmıştır. Bu sonuçlar kentsel yaşam kalitesinin düşmesini beraberinde getirmiştir. Kent merkezlerinin canlılığını sürdürebilmesi ve yaşam kalitesinin iyileştirebilmesi için yaya alanlarına gereksinim artmıştır. Bu anlayış doğrultusunda bir kentteki yaya mekânlarında, hareket, hız, yön değiştirme, yürüme ve durma, diğer kullanıcılarla iletişim kurma, çevreyi algılama ya da çevreden algılanma, oturma, dinlenme, buluşma, oyalanma gibi işlevlerin gerçekleştirilebilmesi için uygun düzenlemelerin yapılmasının gerekliliği üzerinde durulmaktadır. Bu çalışma kapsamında "yaya", "yayalaştırma", "yaya bölgesi" ve "kamusal alan" kavramları irdelenerek yayalaştırmanın kent içindeki önemine değinilmiş, Dünya'da ve Türkiye' de başarılı olmuş yayalaştırma yaklaşımlarının tasarım, planlama, nedenleri ve sonuçları incelenmiş ve örnekler verilmiştir. Bu bağlamda kanal boyu caddesinde arazi çalışması yapılarak yaya bölgesi olarak potansiyeli değerlendirilmiş geçmişten bugüne alanın kullanım şekli ve fiziksel değişimi incelemiştir. Kanal boyu caddesi gözlem ve anket yöntemiyle kullanıcıların beklenti, istekleri ve sorunları eğilimleri tartışılmıştır. Tüm sonuçlar değerlendirilip Malatya için önemli olan kanal boyu caddesini ve çevresini kapsayan tasarım önerileri sunulmuştur.
Çankırı Karatekin Üniversitesi araştırma görevlilerinin intihal algısı
Etik, genelde tüm toplumlar ve zamanlar için geçerli olan, doğru davranmayı ve yaşamayı sağlayan ilkeler bütünüdür. Buna göre mesleki etik de, kişileri ilgili meslek ve bilim alanının doğruları çerçevesinde hareket etmeye yönlendiren değerlerdir. Her alanda düzenleyici nitelik taşıyan etik ilkeler, akademik hayat ve araştırma sürecinden ayrı düşünülemez. Bilim, etik ilkelere uyularak, doğru ve güvenilir bir şekilde yapıldığı sürece toplumların gelişimine katkı sağlayacaktır. Bu anlamda bilim etiği kavramı akademik dünyanın bir parçasıdır. Sürekli olarak bilimsel araştırma etkinlikleri yürütecek olan akademisyenlerin mesleklerinin en başında bu etik ilke ve değerlerin farkında olmaları önemlidir. Bu nedenle akademisyenliğin ilk basamağında olan araştırma görevlilerinin bilim etiği konusunda doğru bir algı ve bilince sahip olmaları beklenir. İntihal, bilimsel araştırma yaparken etik ilkelerin göz ardı edilmesi sonucu ortaya çıkan ancak aynı zamanda bilim etiğinin ihlali gibi etik dışı akademik davranışa neden olan bir durumdur. En yaygın akademik sahtekârlık türlerinden birisi olan intihalin engellenebilmesi için içerik ve kapsamının özellikle akademisyenler tarafından tam olarak bilinmesi ve doğru algılanması gerekmektedir. Bu çalışma Çankırı Karatekin Üniversitesi'ndeki araştırma görevlilerinin intihal konusundaki algı, bilinç ve yaklaşımlarını belirlemek amacıyla yapılmıştır. Bu bağlamda, araştırmanın kapsamını Çankırı Karatekin Üniversitesi'nde araştırma görevlisi kadrosunda görev yapmakta olan toplam 210 akademisyen oluşturmaktadır. Betimleme yöntemi çerçevesinde gerçekleştirilen araştırmada veri toplama aracı olarak kullanılan ankete 116 araştırma görevlisi yanıt vermiştir. Araştırmada elde edilen sonuçlara göre, araştırma görevlilerinin intihalin kapsamı konusunda tam bir bilince ve doğru bir yaklaşıma sahip olmadıkları anlaşılmıştır. Araştırma sonucunda "İntihal konusunda bilinç eksikliği ve yaklaşım yanlışlıkları bulunan Çankırı Karatekin Üniversitesi araştırma görevlileri bilim etiği eğitimine gereksinim duymaktadırlar" şeklinde belirlenen hipotez doğrulanmıştır. Araştırmada elde edilen sonuçlar doğrultusunda "bilim etiği", "araştırma etiği" gibi derslerin lisansüstü programlarda zorunlu olarak yer alması, gerekli eğitim ve cezai yaptırımların uygulanması ve aynı zamanda üniversite kütüphanesinin de intihal ve akademik sahtekârlıklar konusunda eğitim vermesi gerektiği önerilerinde bulunulmuştur.
Karamanoğlu Mehmetbey üniversitesi Türk dili ve edebiyatı bölümü ile Bakü devlet üniversitesi Azerbaycan dili ve edebiyatı bölümü öğrencilerinin okuma alışkanlıkları üzerine karşılaştırmalı bir inceleme
Hem kitap okuma hem de kütüphane kullanma alışkanlığına sahip olmak gençlerin eğitim hayatını olumlu etkilemektedir. Bu nedenle lisans düzeyinde öğrenim gören, ayrıca kısa bir süre sonra öğretmenlik mesleğini icra edecek olan genç öğretmen adaylarının kitap okuma ve kütüphane kullanma alışkanlıklarının incelenmesi, bu konuda eğitim aldıkları bölümün etkileri, aynı zamanda konuyla ilgili mevcut olan eksikliklerin giderilmesi açısından önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi (KMÜ) Türk Dili ve Edebiyatı (TDE) ile Bakü Devlet Üniversitesi (BDÜ) Azerbaycan Dili ve Edebiyatı (ADE) Bölümünde eğitim alan son sınıf öğrencilerinin okuma ve kütüphane kullanma alışkanlıklarına ilişkin düşünce, tutum ve davranışları incelenmiştir. Bu bağlamda araştırmanın temel amacı; farklı coğrafyalarda yer almasına rağmen ortak bir kültüre sahip iki ülkede (Türkiye ve Azerbaycan) bulunan KMÜ TDE Bölümü ile BDÜ ADE Bölümü son sınıf öğrencilerinin okuma alışkanlığı konusunda benzer ve farklı özelliklerinin hangi etkenlerden kaynaklandığını ortaya koymaktır. Araştırmaya her iki üniversiteden toplam 187 öğrenci katılmıştır. Bu araştırmada betimleme ve karşılaştırma yöntemleri kullanılmış ve sonuçlar SPSS 21 programında değerlendirilmiştir. Araştırmada elde edilen bulgulara göre, Azerbaycan Dili/Edebiyatı ve Türk Dili/Edebiyatı Bölümü öğrencilerinin sosyo-ekonomik durumu ortadır. Her iki bölüm öğrencileri ayda ortalama bir kitap okumaktadırlar. Öğrenciler okuma alışkanlığı kazanmada çocukluk ve gençlik dönemlerini önemli bulmaktadırlar. Her iki bölüm öğrencileri okuma alışkanlığı kazanmada öğretmenler, en az ise kütüphaneciler tarafından teşvik edilmişler. Genel olarak, karşılaştırılan iki bölüm öğrencilerinin okuma ve kütüphane kullanma alışkanlıkları açısından benzer özellikleri farklılıklarına göre daha fazladır.
Lazer ile oluşturulan kabarcıkların göziçi basınç ölçümünde kullanımı
There are different methods of measuring intraocular pressure in clinics, but those methods fail to measure intraocular pressure under certain conditions. Most common problem of these methods are that they are inapplicable to patients who had eye surgery. In this study laser induced bubble characteristics are investigated in order to develop a new method to measure intraocular eye pressure with lasers. For this purpose, first, intraocular environment is imitated to perform laser experiments. Then imaging system is developed to digitally visualize laser induced bubbles that are created in intraocular- like environment. Digital image processing algorithms were developed to detect and measure bubble features. Different fluid pressure levels were configured to investigate the pressure effect on laser induced bubbles. Results showed that volume of laser induced bubbles are higher in lower fluid pressure and bubble volume decrease with the increased fluid pressure. In light of these findings, it can be concluded that the change in volume can be used to estimate fluid pressure. Thus, this study proposes a new technique for measuring intraocular pressure by using volume feature of laser induced bubbles that are created in the anterior chamber of the eye.
Anormallik tespiti için veri madenciliği
Detection of colon abnormalities is one of the most challenging tasks for gastroenterologists. Colonoscopy is the most common method to record videos and frames from the colon to monitor any abnormality. However, the frames or videos obtained during the procedure are exposed to the significant amount of unwanted artifacts such as motion artifact due to the fast movement of the colonoscopy probe or the capsule, specular reflection (SR) due to the light source used at the probe or in the capsule, improper contrast levels due to insufficient or excessive illumination inside the colon, gastric juice and bubbles, or residuals. The images with such artifacts are called non-informative frames. Disease detection process should be conducted using clear or informative frames. In the first study we investigated the effect of SR and use of image interpolation to remove SR in texture-based automatic polyp detection. For this purpose, we obtained texture features from colonoscopic images with no SR and interpolated images on synthetically added SR with various sizes. We tested whether nearest neighbors, bilinear and bicubic interpolation methods caused any differences in terms of texture features and classification performance to discriminate polyps from the colon background. In the second study the main aim was to compare the performance of conventional machine learning and transfer learning methodologies in detecting non-informative frames. In the machine learning part, we used gray level co-occurrence matrix, gray level run length matrix, neighborhood gray tone difference matrix, focus measure operators and three first order statistics, such as kurtosis, standard deviation, and skewness as features, and random forest, support vector machines and decision tree approaches were used in the classification phase. In the transfer learning part we employed deep neural network architectures like AlexNet, SqueezeNet, GoogleNet, ShuffleNet, ResNet-18, ResNet-50, NasNetMobile, and MobileNet. The last study included the detection of colon abnormalities such as Crohn's, ulcerative colitis, cancer and polyp diseases on informative frames. The aim of this study was first to discriminate healthy frames from diseased ones, and to determine the disease types using both conventional machine learning and transfer learning approaches. We used the same texture features, classification approaches and transfer learning methods as they were employed in the second study.
Medikal termal görüntülerin otomatik olarak işlenmesi ve sınıflandırılması
The aim of this dissertation is to develop computer aided methods for processing and evaluating medical infrared thermal images. Throughout this study three problems were evaluated. The first problem was to automatically classify the body part and pose in the thermal images. In this study there were four classes; upper-lower body parts with back-front views. The first step included the segmentation of the background with Otsu's thresholding method applying histogram equalization. Next, DarkNet-19 architecture was used to extract features from images and these features were reduced using PCA and t-SNE methods. Finally reduced feature sets were used for classification. The second problem was to automatically classify liver steatosis from using thermal images. In this study, the classification problem was tested on an anatomical region of interest from abdominal images corresponding to the liver. Deep learning and texture analysis methods were employed for feature extraction, and then the selected feature sets were used for classification. The third problem was to quantify thermograms of multiple sclerosis (MS) patients for better assessment of the disease and monitoring the therapy. Thermal images of two patients and a healthy control from lower limbs were evaluated during experiments, and localized quantification of the effect of MS on the feet of the patients using thermal images method was proposed. The proposed method was fully correlated with the evaluations of physician. It is shown that medical thermal imaging has high potential in many fields of medicine as a non-invasive method for pre-diagnosis and follow-up.
FDG-PET görüntülerindeki tümörlerin makine ve derin öğrenme tabanlı analizi
Analysis of a tumor is essential in treatment planning and evaluation of treatment response. Positron Emission Tomography (PET) is a vital imaging device for clinical oncology in understanding the metabolic structure of the tumor. In this thesis, three separate studies investigating the application of machine, deep learning and statistical approaches on FDG-PET images from patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) and pancreatic cancer. The first study aimed at performing a survey on subtype classification of NSCLC by using different texture features, feature selection methods and classifiers. Images from 92 patients and several clinical and metabolic features for each case were used in this study along with histopathological validation for the tumor subtype labeling. Stacking classifier resulted in 76% accuracy. The aim of our second study was to adapt an atrous (dilated) convolution-based tumor segmentation approach (DeepLabV3) on FDG-PET slices with maximum standard uptake value (SUVmax). MobileNet-v2 pretrained on ImageNet served as the backbone to DeepLabV3. The classification layer was interchanged with the Tversky loss layer which helped improve model's performance while the dataset was imbalanced. Images from 141 patients were employed and augmentation was performed in each training phase. Dice similarity index was obtained as 0.76 without preprocessing and 0.85 with preprocessing. The last study focused on determining the features to be used in the prognosis of pancreatic adenocarcinoma on FDG-PET images from 72 patients. Well-known texture, metabolic and physical features were extracted from tumor region that was determined with the help of random walk segmentation algorithm. On these features time-dependent ROC curve analysis was performed for 2-year overall survival (OS) prediction, and, in the univariable analyses, tumor size, energy, entropy, and strength were found to be significant predictors of OS. Keywords: PET/CT, NSCLC, Machine learning, Deep learning, Radiomics, Semantic segmentation
Derin öğrenme yöntemleri kullanarak dermatoskopik görüntülerden otomatik cilt kanseri tespiti ve sınıflandırılması
Early detection of skin cancer is crucial for successful treatment and improved patient outcomes. The most prevalent form of cancer is skin cancer and if left undetected, it can spread and become more difficult to treat. A dangerous and frequently fatal type of skin cancer is melanoma. Regular skin examinations and self-examinations can help identify suspicious moles or lesions, which can then be evaluated by a dermatologist. In addition, advances in technology and artificial intelligence have enabled the development of tools for automated skin cancer screening, providing a convenient and efficient means of early detection. This can lead to more efficient diagnosis, reduced healthcare costs and improved patient care. By evaluating skin lesions from images, deep learning techniques have shown considerable potential in increasing the precision of melanoma detection. By using large datasets and complex neural networks, deep learning algorithms can effectively distinguish between benign and malignant skin lesions with high accuracy. Ensemble of CNN models helps improve the performance and reliability of the classification task. By combining the predictions of multiple CNN models lead to more accurate and robust predictions. In this thesis, for melanoma classification problem, many different data augmentations techniques applied and different convolutional neural networks architectures evaluated, applied vignetting effect filter and hair noise in accordance with the dataset and results of ensemble of the best CNN models are promising. This thesis attempts to produce a reliable model for the classification of melanoma by conducting experiments on two combined publically accessible data sets, ISIC 2019 and ISIC 2020. On the testing sets in our studies, the proposed solution attained 95.75% AUC.
Kolon polipleri için kolonoskopi ve histopatoloji görüntülerinden yapay zekâ destekli prognostik belirteç tespiti
According to World Health Organization statistics for 2023, colorectal cancer is the third most common type of cancer worldwide, accounting for approximately 10% of all cancer cases. Most colon cancer begins with polyps that form as a result of abnormal cell proliferation in the colon mucosa. There are two types of colon polyps: neoplastic and non-neoplastic. Neoplastic polyps have malignant potential. Colonoscopy is the most common method for detecting polyps. It is possible to detect and remove polyps (polypectomy) with the tool at the end of the colonoscopy. Pathologists prepare and examine almost all removed polyps under a microscope using hematoxylin and eosin (H&E)-stained tissue slides. When uncertainty arises, pathologists perform immunohistochemical (IHC) analyses to demonstrate significant expressions of cancer-specific antigens (proteins). This thesis achieved four main outcomes: First, the automatic determination of polyp type or subtype, stage, and malignant potential using colonoscopy videos, images, and frames and using pathology reports and IHC analysis results as labels were investigated. Secondly, the automatic characterization of colon polyps from histopathology images using features obtained from colonoscopy images, pathology reports, and IHC analysis results were examined. Statistical approaches were used to analyze polyp type or subtype, stage, and possible prognostic features (biomarkers) that may indicate malignant potential. Finally, we created a comprehensive database and shared it with the scientific community as an open-source repository. The database contains colonoscopy and histopathology images of more than 400 polyps, along with information on polyp type, location, stage, and IHC analysis results of Ki-67 (clone 30-9), CD34 (clone QBend/10), p53 (clone bp53-11), BRAF (clone V600E), VEGF (clone SP125), and PD-L1 (clone SP142) markers.
MRG taramalarında alzheimer hastalığının zaman dağılımlı sınıflandırılması
This thesis presents a comprehensive framework for studying Alzheimer's Disease (AD) progression by focusing on the classification of AD, Mild Cognitive Impairment (MCI), and Cognitively Normal (CN) individuals using advanced machine learning models that analyze changes in brain volumetrics over time through MRI scans. In the first phase of the research, MR images from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative database were utilized, which included sequences of 3-4 scans taken annually from 22 CN, 18 AD, and 20 MCI subjects. Key volumetric parameters such as cortical thickness and intracranial volumes were extracted using the CAT12 toolbox in SPM software. A novel classification method based on the rate of volumetric changes over time was employed, effectively capturing the progressive nature of neurological changes. This approach achieved accuracies of 82.5% in distinguishing AD from CN, 71% in differentiating MCI from AD, and 69% in separating MCI from CN, alongside a 55% accuracy in a three-way classification using random forest and support vector machines. Building on these initial insights, the second phase of the study significantly advanced the methodology by integrating a pre-trained 3D ResNet 101 CNN algorithm for initial spatial categorization of MRI scans, followed by the use of Long Short-Term Memory (LSTM) networks. These LSTMs processed the same sequences of 3-4 annual scans for each patient, enhancing the model's ability to analyze and interpret the temporal progression of volumetric changes. This sophisticated approach led to marked improvements in classification accuracy: 96.7% in differentiating AD from CN, 87.5% in distinguishing AD from MCI, and 86.4% in separating MCI from CN. The study effectively demonstrates a significant enhancement in capturing the temporal dynamics of AD progression.
El protezleri için EEG ve EMG sinyalleriyle algı kestirimi ve tork kontrolü
Upper extremity prostheses vary based on patients' articulation levels and movement methods. They can be cosmetic, operate mechanically with shoulder movement, or be controlled by myoelectronic and electroencephalography (EEG) signals. However, unnatural prosthesis control burdens users mentally. This thesis seeks to enhance bionic hand prosthesis control using EEG and electromyography (EMG) signals, coupled with users' visual weight perception, aiming to reduce physical and mental discomfort associated with mechanical prostheses. The prototype hand's preconditioning evaluates objects' weight visually, aiming to reduce shoulder force and mental load while holding an object. EEG and EMG signals from subjects were processed for real-time implementation. In the first stage, a study focused on operating the prosthesis using the motor intention waves of prosthesis users, and the machine learning approaches' classification success (detection of the intention to activate the prosthesis) was examined using EEG data from 30 healthy participants. The second stage recorded EEG and EMG signals from 31 participants during reaching, lifting, and placing an object, employing various classifications for object weight. In the real-time classification of multi-channel EEG signals from 20 healthy individuals using Fourier-based synchrosequeezing transform (FSST) and singular value decomposition (SVD) approaches, the system aimed to control the stiffness of the wrist part of the prosthesis. Consequently, the system could detect the weight of the object perceived by the user while using the prosthesis, allowing for the preconditioning of the prosthesis based on this weight when the user wants to hold and move the object.
Peyzajda kullanılan bazı süs çalılarının kuraklık stresi ve sonrası iyileşme performanslarının araştırılması
Bu çalışma estetik değerleri bakımından önemli türlerden olan altı farklı süs çalısı Berberis thunbergii DC. var. atropurpurea, Cotoneaster franchetti Bois, Euonymus japonicus 'Aurea', Euonymus japonicus Thunb. 'Bravo', Viburnum opulus 'Sterile' ve Viburnum tinus L.' ile sera koşullarında yürütülmüştür. Bitkilerin iki yıl boyunca tekrarlamalı kuraklık stresi takibi yapılmış ve sonrasında iyileşme dönemindeki tepkilerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda uygulamaların başlayacağı yılın 1 yıl öncesinden bitkiler 1 yaşlı ve 2-3 litrelik saksılarda temin edilmiştir. 4 Mayıs 2023 ve 8 Mayıs 2024 tarihlerinde kuraklık uygulaması başlatılmıştır. Bitkilerde ilk solgunluk görülünceye kadar sulama yapılmamıştır. Kontrol grubunda ise tarla kapasitesinde olacak şekilde sulamaya devam edilmiştir. İyileşme çalışmaları kuraklık uygulaması tamamlanan bitkilerin tarla kapasitesine kadar sulama yapılmış olup 15 gün tarla kapasitesinde tutularak gözlemlenmesinden sonra sonlandırılmıştır. Sonuçlar morfolojik parametrelerden sürgün uzunluğunda en iyi C. franchetti'nin birinci yıl uygulaması P<0.01 ve ikinci yılda P<0.05 ile kontrole göre azaldığı bu türün iyi bir kaçınma mekanizması sergilediği, iyileşme uygulamasında da bu bitki en iyi iyileşmeyi göstermiştir. Yaprak alanı B. thunbergii var. atropurpurea birinci yıl uygulamasında P<0.01 önem seviyesinde kontrole göre azaltarak iyi bir kaçınma göstermiş en iyi iyileşme C. franchetti'nin birinci yıl uygulamasında görülmüştür. Fizyolojik parametrelerden yaprak nispi su içeriğini en iyi B. thunbergii var. atropurpurea'nın birinci yıl uygulamasında C. franchetti nin birinci yıl uygulaması hariç tüm türler iyileşme uygulamasında kontrolle aynı seviyelere ulaşmış B. thunbergii var. atropurpurea birinci yıl iyileşmede kontrole oranla %66 daha fazla yaprak su potansiyeli içermiştir. Stoma iletkenliği ve fotosentez de tüm türler kaçınma mekanizması sergilediği birinci ve ikinci yıl uygulamalarında istatistiksel olarak anlamlı bir azalma tüm türlerde görülmüş, en iyi iyileşmeyi B. thunbergii var. atropurpurea'nın birinci yıl uygulaması göstermiş ve fotosentezde de benzer sonuçlar bulunmuştur. C. franchetti'nin ikinci yıl kuraklık uygulamasında, biyokimyasal parametrelerden karbonhidrat kontrole oranla %261 artarak en yüksek değere ulaşmıştır. Kuraklık stresinden korunmada önemli bir gösterge olan prolin miktarı V. opulus 'Sterile'nin birinci yıl ve V. tinus'un ikinci yıl uygulaması hariç kontrol grubuna göre diğer bitki ve uygulamalarda arttığı görülmüştür. MDA miktarı sadece E. japonicus 'Bravo'da P<0.1 önem seviyesinde kontrole göre arttığı bu da bitkilerimizde xi stresten zarar görmedikleri ile ilgili önemli bir parametredir. Antioksidan enzim aktiviteleri SOD, KAT, APX, GR ve POD'da C. franchetti ve V. tinus bitkilerinde stres sonrasında tüm antioksidanların kontrole oranla iki yıl uygulamasında da artmış diğer türlerde bu artış görülmemiştir. Anahtar Kelimeler: Süs Bitkileri, İklim Değişimi, Kuraklık, İyileşme, Antioksidan Enzim Aktivitesi
Elazığ kenti açık ve yeşil alanlarının mahalle düzeyinde irdelenmesi
Kentlerdeki yapılaşmaların artmasıyla açık ve yeşil alanlara ihtiyaç duyulmaktadır. Açık ve yeşil alanlar bir kentin gelişmişlik seviyesini ve yaşam kalitesini belirlemektedir. Kentte yaşayan bireylerin rekreasyon ihtiyaçlarını, fiziki aktivitelerini gidermekte ve doğayla etkileşmelerini sağlamaktadır. Araştırma kapsamı kentsel alanlardaki açık ve yeşil alanların önemini vurgulamaktır. Bu çalışmanın amacı, Elazığ kenti açık ve yeşil alanlarının mahalle düzeyinde bir araştırma uygulanarak sayısal veriler ve gözlemler yapılmıştır. Elazığ kent merkezindeki önemli açık yeşil alanların ve mahalle düzeyinde açık yeşil alanların kişi başına düşen yeşil alan miktarı, bölgeye erişim ve parsel büyüklükleri dahilinde incelemeler yapılmıştır. Elazığ kentinin kişi başına düşen yeşil alan miktarı 2,6 m2 alan olarak belirlemiştir. Kentin önemli alanlar için kişi başına düşen yeşil alan miktarı aralığı 2575 m2 ile 0.4 m2 arasında, mahalle bazında bu değer 0 m2 ile 28 m2 olarak sonuçlanmıştır. Açık ve yeşil alanlara erişim parklar ve meydanlara kolay sağlanırken yeşil alan miktarı fazla olan mesire alanlarına erişim kolay sağlanmamaktadır. Meydanlar ve cadde boyu devam eden parklar parsel alan miktarı standartlarının altında kalmaktadır. Elazığ kentinin açık ve yeşil alanlarının varlığının iyileştirilmesi ve standart değerlere ulaşması için kentin açık yeşil alan yönetmeliklere göre sürdürülebilir planlamalar ve uygulamalar yapılmalıdır. Açık ve yeşil alanların kentsel alanlardaki öneminin farkına varılmalıdır. Kentin gelişmişliği, refah düzeyi ve yaşam kalitesinin artırılması için önem taşımaktadır. Yeşil alan miktarının fazla olması yeşil alanların yeterli olduğu anlamına gelmez bölgedeki nüfus miktarı, bölgeye ulaşım ve yeşil alanların homojen bir şekilde dağılımı önemli faktörler arasındadır.