Published Theses
indexedOpen AccessTRGöğüs röntgeni görüntülerinden zatürre tanısında derin öğrenme tabanlı yaklaşımların performans analizi
Göğüs röntgeni görüntülerinden zatürre tanısı, düşük maliyetli ve yaygın kullanılabilir olması nedeniyle klinik uygulamalarda önemli bir yere sahiptir. Bununla birlikte derin öğrenme tabanlı yöntemlerin yüksek performans elde edebilmesi genellikle büyük miktarda etiketli veriye ihtiyaç duymakta, bu durum ise tıbbi görüntü analizinde önemli bir kısıt oluşturmaktadır. Bu tezde, az etiketli veri koşullarında göğüs röntgeni görüntülerinden zatürre tanısına yönelik derin öğrenme ve geleneksel makine öğrenmesi yaklaşımlarının performansları kapsamlı olarak değerlendirilmiştir. Bu amaçla ConvNeXt-Tiny mimarisi temel alınarak geliştirilen Hibrit Prototip Füzyon Ağı (Hybrid Prototype Fusion Network-HPFN) önerilmiş ve derin öznitelik temsili ile prototip tabanlı benzerlik hesaplaması tek bir karar mekanizmasında birleştirilmiştir. Ayrıca önerilen model; Xception, VGG16 ve ResNet50 mimarileri ile karşılaştırılmış, bunun yanında SIFT, KAZE ve HOG öznitelikleri kullanılarak Destek Vektör Makineleri, Lojistik Regresyon ve Aşırı Gradyan Artırma sınıflandırıcılarından oluşan geleneksel yaklaşımlar da aynı veri seti üzerinde analiz edilmiştir. Tüm deneyler Chest X-Ray (Pneumonia) veri seti kullanılarak gerçekleştirilmiş ve modeller doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1-Skoru ölçütleri ile değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen HPFN modelinin %96,38 doğruluk, %96,23 kesinlik, %97,95 duyarlılık ve %97,08 F1-Skoru elde ederek hem karşılaştırılan derin öğrenme mimarilerinden hem de geleneksel öznitelik tabanlı yöntemlerden daha başarılı performans sergilediğini göstermiştir. Literatür karşılaştırmaları da önerilen yaklaşımın az etiketli veri koşullarında güvenilir, dengeli ve yüksek doğruluk sağlayan etkili bir bilgisayar destekli tanı yöntemi olduğunu ortaya koymuştur.
indexedOpen AccessTRCovid-19 döneminde kamu spotu reklamlarının bireylerin davranışlarına etkisi: Erzincan ili örneği
Günümüzde teknolojinin hayatın her alanına yayılması ile birlikte insanlara ulaşılabilecek mecralar da çok fazla çeşitlilik göstermeye başlamıştır. İnsanlara ürün ya da fikirlerin pazarlanması için ise bütün bu mecralarda reklamlar sıklıkla kullanılmaktadır. Kamu Spotu Reklamları ise özellikle kriz dönemlerinde toplumun doğru yönlendirilebilmesi için sık olarak kullanılmaktadır. Bu çalışma ile Kamu Spotu Reklamlarının toplumun davranışları üzerinde etkisinin belirlenmesi hedeflenmektedir. Araştırmanın ana kütlesini Erzincan İl Merkezinde ikamet eden 18 yaş üzeri bireyler oluşturmaktadır. Anketlerin eksik ve hatalı cevapları elendikten sonra 461 anket formu değerlendirmeye alınmış, buradan elde edilen veriler ile analizler yapılmıştır. Literatürde Kamu Spotu Reklamları ile ilgili farklı çalışmalar bulunmasına rağmen Covid-19 salgınına ilişkin yayınlanan Kamu Spotu Reklamlarının insanların davranışlarına etkisini inceleyen bir çalışma bulunmamaktadır. Çalışmamız bu konuyu incelemesi ve sonraki çalışmalara yol göstererek katkıda bulunulabilmesi açısından önem taşımaktadır. International Business Machines (IBM) Statistics 25 programı aracılığıyla yapılan analizler sonucunda Kamu Spotu Reklamlarına karşı insanların davranışlarının genel olarak olumlu olduğu, bilgi verme özellikleri ile ilgili ifadelere katılım düzeyinin genel olarak yüksek olduğu sonuçlarına ulaşılmıştır. Ancak katılımcıların maske, mesafe ve temizlik ile ilgili davranışlarının yüksek düzeyde değişmediği saptanmıştır.