Algoritmalar
Bu konu başlığı altında 165 tez
İstatistiksel arbitraj: NYSE ve NASDAQ'da işlem gören hisse senetleri ve yatırım fonları için ikili işlem stratejisi
Sayıları gün geçtikçe artan hisse senetleri ve yatırım fonları, riskli arbitraj stratejileri için çok sayıda fırsatı da beraberinde getirmektedir. Algoritma oyuncuları tarafından geliştirilen riskli arbitraj stratejilerinden ikili işlem stratejisi otomatik alım/satım programlarında kullanılan stratejilerin başında gelir. İkili işlem stratejileriyle piyasa nötr portföyler oluşturulduğundan, strateji her türlü ekonomik koşul altında kâr elde etmeyi başarabilir. Bu çalışmada, hedge fonların ve büyük yatırım firmalarının yer aldığı bu oyunda, sınırlı imkan ve kaynakla ikili işlem stratejisi kullanılarak ne ölçüde kâr elde edilebileceği gösterilmiştir. İkili işlem stratejisi geliştirilerek 2011 ile 2015 yılları arası için NYSE ve NASDAQ'da işlem gören hisse senetleri ve yatırım fonları için performans test edilmiştir. İkili işlem stratejisini toplam 17 farklı varlık grubu için test eden algoritma tasarlanmış ve MATLAB'da kodlanmıştır. Verileri Yahoo Finance'dan otomatik çeken, ekonometrik modellere uyumluluğunu test eden, istatiksel olarak uygun seviyelerde pozisyon açan bir alım/satım programı geliştirilmiştir. İkili işlem stratejisinin sonuçları S&P 500 endeksinin yıllık getirisi ve Sharpe oranıyla kıyaslanmıştır. Uygulandığı yıllar ve varlıklar baz alındığında günlük kapanış verisiyle ikili işlem stratejisi kullanılarak kâr elde etmenin oldukça zor bir süreç gerektirdiği ortaya çıkmıştır. Parametrelerin performansı oldukça etkilemesi ve anlık değişebilen ekonomik koşullar nedeniyle, sürekli optimizasyon yapılması gerektiği gösterilmiştir. Buna rağmen ikili işlem stratejisine işlem maliyetleri de dâhil edildiğinde günlük kapanış fiyatları kullanılarak kâr elde etmek mümkün görünmektedir.
Specifying the boundaries of gray zone in diagnostic tests with information criteria
The decision-making process in medicine is a crucial subject due to the classification of subjects as healthy or diseased. Mostly, it concludes with binary outcomes, such as whether the person has a condition or not. The various information from subjects is taken, such as the complaints, family history, symptoms, or laboratory tests (known as diagnostic tests) to rule-in or rule-out the disease. Due to their advantages such as being cost-effective or rapid, even if some diagnostic tests cannot perfectly discriminate subjects they are commonly used in clinics. One method for assessing quantitative diagnostic tests to diagnose subjects is to specify an optimal cut-off point. Yet, this may cause issues on quantitative diagnostic tests with a single cut-off value as the distributions of diseased and healthy subjects overlap. Forcing the subjects in this overlapped area one of the classes causes the false negative or false positive rates. To deal with this issue, there are some approaches called a gray zone or middle inconclusive area in which subjects are classified diseased, non-diseased, and neither diseased nor non-diseased. In this thesis, we aim to propose a new solution to find the boundaries of the gray zone based on the information theory approach. We intend to compare and evaluate the performance of this proposed solution against existing methods ("grey zone" and "uncertain interval" approaches). The proposed algorithm was based on joint entropy. In the simulation scenarios, we considered effect size, sample size, the homogeneity of variance and prevalence of the disease. To compare the results of the proposed methods with existing algorithms, the length of the gray zone was examined under the condition of fixed area under the receiver operating curve in out of the gray zone. In simulations, the suggested approach mostly produced the lowest gray zone length with equal variances. In some simulation scenarios, it outperformed for unequal variances. However, it has the benefit that the suggested algorithm has no previous knowledge.
Boruta ve elastik ağ algoritmalarının gen seçim performanslarının RNA dizileme veri setleri üzerinde karşılaştırılması: Bir monte carlo benzetim çalışması
Kanser Genom Atlası Programından elde edilen farklı kanser türlerine ait sekiz gerçek RNA dizileme veri seti kullanılarak ilgili kanser hastalığına önemli derecede etki eden genlerin seçilmesinde, Boruta Algoritması ve Elastik Ağ Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller İçerisinde Determan'ın Algoritması uygulanmıştır. Boruta Algoritmasının kendi içerisinde bulunan, sınıflandırma yöntemlerine ve önemlilik ölçütlerine göre farklılaşan yöntemlerden yedi tanesine ait algoritmalar, ayrı ayrı olarak uygulanmış ve elde edilen sonuçlar sadece Elastik Ağ Algoritması ile değil aynı zamanda birbirleri ile de kıyaslanmıştır. Gerçek veri setlerine dayalı olarak bir Monte Carlo benzetim çalışması yapılmıştır. Özellik seçiminde kullanılan gen setleri; filtreleme, normalleştirme, dönüşüm ve tek değişkenli analiz olmak üzere dört aşamada ön işleme adımları uygulanarak elde edilmiştir. Özellik seçimi yöntemlerinin performansları Pozitif Kestirim Değeri, Duyarlılık, F1 Ölçüsü gibi ölçüler kullanılarak karşılaştırılmıştır. Çalışmada kullanılan veri setlerinin tümünde Elastik Ağ Algoritması, Pozitif Kestirim Değeri açısından öne çıkmıştır. Boruta Algoritmasının Ekstra Ağaçlar ve Random Ferns tabanlı yöntemleri, Duyarlılık Oranları açısından Elastik Ağ Algoritmasından daha iyi performans göstermiştir.
Amut hareketinin biyomekanik modelinin bir genetik algoritmayla incelenmesi
Spor Biyomekaniği alanının temel yöntemlerinden biri insan hareketinin yakalanması ve bunların matematiksel yöntemlerle analiz edilmesidir. Bu tür yöntemler insan hareketi kinematik verilerinden yola çıkarak ters dinamik analizle kuvvetleri ve/veya torkları kestirmeye yarar. Fakat analiz için gereken kuvvetler bu akış ile elde edilmek yerine harekete yol açan kuvvetler doğrudan bilgisayar aracılığıyla sentezlendiğinde bu deneysel verilere bağımlılığın ortadan kalkması sağlanacaktır. Özellikle henüz nasıl yapılacağı bilinmeyen sporcu hareketleri hakkında fikir sahibi olabilmek, sporun ufkunu genişletebilmek için bu tür bir yaklaşımın gerekli olduğu düşünülmektedir. Bu çalışmanın hedefi amut hareketinin bir genetik algoritmayla sentezlenmesi ve bu sentez sürecinin incelenmesidir. Genetik algoritma ile amut hareketi sentezi gerçekleştirilerek böyle bir sentezin mümkün olduğu belgelenmiş, yöntemin diğer insan hareketleri için de uygulanabilirliğine işaret edilmiştir.
Algorithmic culture and data ethics
This thesis study examines how features of algorithms that run on social networks and on the Internet affect culture and society. Algorithm which was once mainly debated in Computer Sciences has now become a topic of everyday life discussions. Even though, algorithms did exist before, there are new discussions surrounding them about their societal and cultural impact, emerging from their technological capacities and their application on various areas of life. In this respect, the main interest of this research is to find out what makes algorithms a new concern, why they become a part of the debates in social sciences and how they become prominent in the flow and activities of daily life. In modern information societies, the works of culture are increasingly being handed to computational processes which is called as Algorithmic Culture (Striphas, 2015). It is thought that this change has created social, cultural and economic outcomes which are conceptualized as information diet, economy politics of algorithms and surveillance. In order to deal with cultural, social and economic problems emerging from attribution of culture's work to computational processes, this study suggests data ethics. In this regard, an ethics map is created including problems rising from data-driven algorithms and related data practices, features of algorithms and types of algorithms. The map has the purpose to conceptualize ethical problems and to discuss them with case studies empirically. The study suggests regulatory responses for the problems and aims to initiate an ethics discussion before the 'unethical' is stabilized.
IoT yapısına uyumlu akıllı vana cihaz tasarımı ve veri analizi yöntemi ile algoritma oluşturulması
Günümüzde IoT sistemler oldukça yaygın bir biçimde araştırılmakta ve kullanılmaktadır. Akış kontrolünde de IoT yapısına uyumlu vana çeşitleri kullanılmaktadır. Belirli ölçüm ve kontrol algoritmaları barındıran vanalara, Akıllı vanalar denilmektedir. Tezin amacı, akışın kontrolünü, takibini amaçlayan bir otomasyon sistemi oluşturmak ve fark basınç, sıcaklık, debi ölçüm sensörleri ve oransal pozisyonlama yapan küresel vana aktuatör kısımlarını bütünleştirerek, debi, fark sıcaklık, iklimlendirme sistemlerine yönelik enerji ve fark basınca göre kontrol yapabilecek algoritmaları oluşturmaktır. IoT monitörleme ve kontrol özellikleri sayesinde kullanıcısı ile etkileşime geçebilmesi hedeflenmektedir. Bu amaçla, IoT mimarileri, akış hesaplamaları ve vanalar ile ilgili literatür incelenmiş, sistem mimarisi, 3D mekanik modelleme ve elektronik kart tasarımı gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, sistemle bütünleşik çalışacak kontrol hesaplamaları ile algoritmalar oluşturulması yöntemi uygulanmıştır. IoT mimarisi ve kart tasarımları ile vana otomasyonu gerçekleştirilmiş. Fark basınç, sıcaklık, debi ölçümleri yapılmış, vana oransal pozisyonlama kontrolü gerçekleştirilmiş ve söz konusu fonksiyonlara ilişkin algoritmalar oluşturularak, doğrulama testleri uygulanmıştır. Tez çalışmasında önerilen senaryolar yardımıyla ve gerçekleştirilen elektronik kart tasarımı ile ortaya çıkan akıllı vana, tesisat sektöründe çok sayıda uygulama alanı bulacak ve cihaz kontrol ile otomasyonu bakımından önemli bir ihtiyacı karşılayacaktır. Ayrıca gerçekleştirilen akıllı vana tasarımı ve otomasyon özellikleri, saha profesyonellerine ve tasarımcılara önemli bilgiler sunulacaktır. Tez çalışmasıyla tasarlanan akıllı vana cihazı, literatürde elektronik tasarım çalışmaları, algoritmaları ve testleri ile boşluğu dolduracak ve akış kontrol uygulamaları için orijinal bir uygulama olacaktır. Ancak, tasarımda elektrikli aktuatör seçimi yapılmış ve güvenlik ile enerji durum kriterlerine yer verilmemiştir.
Parçacık sürü optimizasyonu algoritması ile 6 eksenli robot kol için yörünge planlaması
Gelişen teknoloji ile birlikte robotik sistemlerin, endüstride ve günlük hayatta farklı birçok alanda problemlerin çözümünde kullanımı giderek artmaktadır. Teknolojinin hızlı gelişimi, endüstriyel alanlardaki üretim sürecinde maliyeti ve üretim süresini azaltmaya; iş hacmini ve üretim kapasitesini artırmaya yönelik çalışmalara hız kazandırmıştır. Bu faktörlere bağlı olarak endüstride kullanımı oldukça tercih edilen robotik kol sistemleri, beraberinde önemli problemlerden biri olan yörünge kontrolünü meydana getirmekte ve gerekli yörünge planlamasının sağlanmasını zorunlu kılmaktadır. Bunun neticesinde robotik sistemlerin, çalışma uzayında başlangıç ve bitiş noktaları arasındaki eylemlerini titreşimsiz, engellere çarpmaksızın ve hareket kapasitesini zorlamaksızın kontrollü bir şekilde gerçekleştirmesi gerekmektedir. Bu amaç doğrultusunda yapılan çalışmada, Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği laboratuvarında yer alan ve Acrome firması tarafından prototipi yapılmış olan 6 serbestlik derecesine sahip robotik kola ait teknik bilgiler kullanılmış ve Matlab Robotik Toolbox kütüphanesi ile simülasyon ortamında robotik kol oluşturulmuştur. Robotik kolun başlangıç ve hedef noktaları arasındaki yörünge planlaması parçacık sürü optimizasyonu (PSO) kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Eklem uzayında yörünge planlaması ile beşinci dereceden polinom kullanılarak başlangıç ve bitiş noktaları arasında pozisyonun, hızın ve ivmenin sürekli olması hedeflenmiştir. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde 6 eksenli robotik kol için engel varlığında ve engelsiz ortamda başlangıç ve bitiş noktaları arasında optimum yörüngelerin oluşturulduğu gözlemlenmiştir.
Parametrik Tasarım Yaklaşımı ile Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi doğu kıyısının düzenlenmesi
PARAMETRİK TASARIM YAKLAŞIMI İLE VAN YÜZÜNCÜ YIL ÜNİVERSİTESİ DOĞU KIYISININ DÜZENLENMESİ ÇANKAYA, Mustafa Cem Yüksek Lisans Tezi, Peyzaj Mimarlığı Anabilim Dalı Tez Danışmanı : Doç. Dr. Onur ŞATIR Temmuz 2019, 69 sayfa Teknolojinin doğa üzerinde hakimiyet kurma düşüncesi 20.yy'da insanoğlunu etkisi altına almış ve 21.yy da ise bu düşünce daha da güçlenerek etkisini göstermiştir. Bir çok bilim dalında, özellikle bilgisayar bilimlerinin gelişmesi ile birlikte ortaya çıkan yazılım kavramı bilimin hem gelişmesini sağlamış hem de bilimi kolaylaştırmıştır. Teknolojinin diğer bilimler gibi Mimarlığı da etkilemesi mimarlık kavramlarını değişime uğratmıştır. Bu değişim Mimarlığı, geleneksel bağlamdan kopararak yeni arayışlara itmiştir. Doğa bilimlerinin odak noktasına konulması ile birlikte Mimarlık, doğada var olan biçimleri araştırmaya başlamış ve bunların tasarımda nasıl uygulanacağına dair fikirler gelişimi üzerine yoğunlaşmıştır. Tezin birinci bölümünde parametrik tasarımın ortaya çıkışı, gelişimi, parametrisizm akımı, parametrik tasarım örnekleri ile tezin amacı ortaya konulmuştur. İkinci bölümde ise parametrik tasarım kavramı ile yapılmış olan çalışmalar taranmış olup bu çalışmalara dair literatür bildirişleri yapılmıştır. Üçüncü bölümde tez kullanılan materyaller açıklanmış ve bu materyallerin hangi metotlar kullanılarak uygulanacağı üzerine bilgi verilmiştir. Dördüncü bölümde tezin konusu olan "Parametrik Tasarım Yaklaşımı ile Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Doğu Kıyısının Düzenlenmesi" ne ait proje önerisi ortaya konulmuş ve bu proje önerisinde elde edilen bulgular belirtilmiştir. Beşinci ve son bölümde ise parametrik tasarım yaklaşımı ile tasarlanmış olan projenin avantajları, dezavantajları geleceği tartışılarak bir çıkarım saptanmıştır. Anahtar kelimeler: Algoritma, Mimari Tasarım, Parametrik Tasarım, Parametrisizm.
İç güvenlik yönetiminde alternatif bir yaklaşım olarak öngörücü polislik
Öngörücü polislik, suçları tahmin etmek ve önlemek için ileri teknoloji ile veri analizi tekniklerini kullanan güvenlik yönetimine ve polisliğine çağdaş bir yaklaşımdır. Öngörücü polisliğin gelişimi, polisliğin etkinliğini artırma ve kamu güvenliğini iyileştirme potansiyeline sahip olduğundan, günlük yaşamlarımız üzerinde önemli bir etkiye sahip olacaktır. Son yıllarda, öngörücü polisliğin kullanımı dünya çapında çeşitli kolluk kuvvetlerinin bu yaklaşımı benimsemesiyle daha yaygın hale gelmiştir. Öngörücü polisliğin amacı, belirli bir alanda veya belirli kişiler arasında artan suç riskini gösterebilecek kalıpları ve eğilimleri belirlemek için veriye dayalı iç görüleri kullanılabilecektir. Öngörücü polislik, makine öğrenimi algoritmaları, coğrafi bilgi sistemleri ve sosyal medya analitiği dahil olmak üzere bir dizi teknolojiye dayanmaktadır. Bu araçlar, kolluk kuvvetlerinin polis kayıtları, sosyal medya gönderileri ve sensör verileri dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan büyük miktarda veriyi işlemesine ve analiz etmesine olanak tanımaktadır. Öngörücü polislik, bu teknolojileri kullanarak, polislik çabalarının verimliliğini ve etkililiğini önemli ölçüde artırma potansiyeline sahiptir. Bununla birlikte, öngörücü polisliğin kullanımı sivil özgürlükler , mahremiyet, ve ceza adaleti sistemi gibi önemli alanlarda önyargı potansiyeli ya da etik ihlaller gibi sorunları da gündeme getirmektedir. Bu nedenle, bu yaklaşımın sonuçlarını dikkatlice değerlendirmek, sorumlu ve şeffaf bir şekilde uygulanmasını sağlamak oldukça önem arz etmektedir. Öngörücü polisliğin gelişiminin günlük yaşam, güvenlik yönetimi ve polislik uygulamaları üzerinde önemli bir etkisi olacağı kabul edilmektedir. Teknoloji ilerlemeye bağlı olarak, kamu güvenliğini sağlama ve adaleti teşvik etmede öngörücü polisliğin rolünü dikkatle değerlendirmek gerekecektir. Bu tezin amacı polislik alanında güncel yaklaşımlardan birisi olan öngürücü polisliği ve bu yaklaşımın etkilerini analiz etmekdir.Bu doğrultuda çalışmada öncelikle güvenlik kavramı tüm yönleriyle ele alınmış ve bu bağlamda güvenlik yönetimi ve polislik ilişkisi ortaya konulmuştur.Ardından Dünya genelinde uygulanmış ve uygulanmaya devam eden polislik yaklaşımları açıklanmaya çalışılmıştır. Devamında öngörücü polisliğin tarihi ve gelişimi incelenmiş ve bu yaklaşımda kullanılan çeşitli teknoloji ve teknikler ele alınmış ve uygulamanın potansiyel etkileri ortaya konulmuştur. Bunun yanında, mahremiyet, sivil özgürlükler ve ceza adaleti sistemindeki önyargı potansiyeli ile ilgili endişeler de dahil olmak üzere öngörücü polisliği çevreleyen etik ve yasal sorunları tartışılacak ve öngörücü polisliğin ülke çapındaki farklı yargı alanlarında nasıl uygulandığını incelenecek ve bu yaklaşımın suçu azaltma ve kamu güvenliğini artırmadaki etkinliği ele alınacaktır. Son olarak, gelişmekte olan teknolojilerin potansiyel etkisini ve bu yaklaşımın önündeki zorlukları ve fırsatları göz önünde bulundurarak öngörücü polisliğin geleceğine yönelik öngörüler ortaya konulmaktadır.
Bilgi erişimde ilgi sıralamalarının artırımlı olarak geliştirilmesi
İlgi sıralaması algoritmaları erişilen belgeleri arama sorgularıyla belgeler arasındaki konusal benzerlik (ilgi) derecelerine göre sıralamaktadır. Fakat bazen sıralamada birbirine çok benzeyen kaynaklara ek olarak sorgulanan konunun çeşitli yönlerini ele alan makalelere de ihtiyaç duyulmaktadır. Bu yüzden özellikle literatür taramalarında erişilen makalelerin konu çeşitliliği de önemlidir. Dahası, ilgi sıralamaları kullanıcıların bilgi ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilebilmelidir. Bu çalışmanın amacı yeni bir ilgi sıralaması yöntemi geliştirmektir. Bu amaçla önce 65 sorgu için arXiv'den alınan iSearch derlemindeki yaklaşık 435 bin fizik makalesinin özetlerine LDA (Latent Dirichlet Allocation – Gizli Dirichlet Ayırımı) olasılıksal konu modelleme algoritması uygulanarak ilgi sıralamaları elde edilmiştir. Daha sonra bu sıralamalar ilgi kuramı, bilgi erişim ve bibliyometriye dayanarak geliştirilen pennant erişim yöntemiyle desteklenerek artırımlı olarak geliştirilmiş yeni ilgi sıralamaları oluşturulmuştur. Bulgular konu modelleme algoritması ile elde edilen ilgi sıralamaları atıf verileriyle bütünleştirildiğinde (1) ilgi düzeyleri daha yüksek ve çeşitli makaleler içeren daha zenginleştirilmiş ilgi sıralamaları oluşturulabileceğini, (2) sıralamaların kullanıcıların ihtiyaçlarına/önceliklerine göre kişiselleştirilerek yeniden sıralanabileceğini ve (3) erişim çıktılarının görselleştirilerek literatürün daha kolay izlenebileceğini göstermektedir. Bu araştırma LDA konu modelleme algoritması ile elde edilen ilgi sıralamalarının atıf verilerine dayanan pennant erişim teknikleriyle artırımlı olarak geliştirilebileceğini gösteren ilk çalışmadır. İlgi sıralamalarını oluşturmak için kullanılan veriler (özet ve başlıklar, toplam atıf ve ortak atıf sayıları) atıf dizinlerinde mevcuttur. Dolayısıyla geliştirdiğimiz yöntem hesaplama, sağlamlık, tekrarlanabilirlik ve ölçeklenebilirlik sorunları çözümlendiğinde yakın gelecekte, örneğin, Web of Science, Scopus ve TR-Dizin'de kullanılabilir.
Dijital toplumda kendilik teknolojileri olarak tavsiye algoritmaları: Bir içerik platformu üzerinden kendiliğin inşası
Bu çalışma Foucault'nun kendilik teknolojileri kavramını dijital toplum çerçevesinde ele alarak, günümüzde yaygın olarak birçok dijital platformda kullanılan tavsiye algoritmaları olarak adlandırılan sistemler aracılığıyla nasıl işlediğinin bir irdelemesini yapmaktadır. Kısaca Foucault'ya göre kendilik teknolojileri, etik olarak kendiliğin oluşturulması amacıyla bireyin kendine eğilerek kendiliğini dönüştürmeyi amaçladığı askesis pratiklerden oluşmaktadır. Bu kuramsal çerçeveden hareketle, tavsiye algoritmaları üzerinden çalışan bir çevrimiçi içerik platformu seçilerek, bu platformun kullanıcılarının deneyimlerinin anlamlandırılması amaçlı bir araştırma yürütülmüştür. Bu çalışmanın ana amacı, dijital toplumun bir parçası haline gelen teknolojik sistemlerin önde gelen temsilcileri olarak tavsiye algoritmalarının kendilik teknolojileri olarak nasıl işlediğine dair sosyolojik bir durum tespitinde bulunmaktır. Bu bağlamda, tavsiye sistemlerinin kendilik teknolojileri olarak işleyerek kendiliğin inşasına ve deneyimine – Foucaultcu anlamda bir özgürleştirme alanına – yönelik bir fırsat alanı oluşturup oluşturmadığı sorgulanmaktadır. Bu kapsamda, yorumcu-inşacı bir yaklaşımla Türkiye bağlamında videokonferans tekniğiyle bu sistemlerin kullanıcılarından oluşan katılımcılarla derinlemesine görüşmeler gerçekleştirilmiştir. Araştırma boyunca çevrimiçi içerik platformları üzerinden bireylerin kendilik teknolojilerine dair deneyimlerine yükledikleri anlamlarla ilgilenilmiştir. Araştırma sonuçları; bireylerin çevrimiçi içerik platformu üzerinden etik içerik seçimlerini kapsayan bir kendilik etiği oluşturduklarını, farklı tekrarlama biçimleriyle bu kendilik etiğini içselleştirdiklerini ve içerik seçiminin kendiliği hedef alan bir uygulamaya dönüştüğünü göstermektedir. Dahası, algoritmanın bilgisine sahip bireylerin, algoritma ve tavsiyelerden beklentisini bu bilgiye göre şekillendirdiği, buna göre tavsiyenin kabulü veya tavsiyeye direnme üzerinden kendiliğin pratik alanının kurulduğu anlaşılmaktadır. Son olarak, bireylerin kendilikleri üzerinde uyguladıkları işlemlerin, bireyler arası ilişkiler vasıtasıyla özneler-arası bir pratik alanı oluşturduğu söylenebilir.
Ventriküler ekstrasistol (VES) ablasyonu yapılan hastaların laboratuvar, klinik, ekokardiyografik ve elektrokardiyografik özellikleri ile uzun dönem takip sonuçlarının değerlendirilmesi
VES, toplumda %1-75 arası değişen sıklıkta görülen bir aritmidir. QRS süresi >120 milisaniye (msn), QRS kompleksi sonrası zıt yönlü T dalgası olan, öncesinde P dalgası olmayan atımlardır. VES'ler kalpte atriyumlar dışında kalan ventriküler dokulardan kaynaklanır. Patofizyolojide idiyopatikse tetiklenmiş aktivite, altta yatan bir hastalık varsa reentry veya artmış otomatisite sorumludur. Tanı; klinik, Elektrokardiyografi (EKG) ve/veya Holter ile konulabilir. Ek olarak etiyolojiyi belirlemek için Ekokardiyografi (EKO) ve gerekirse sintigrafi, bilgisayarlı tomografi veya kardiyak manyetik rezonans görüntüleme kullanılabilir. Tedavide medikal tedavi ve kateter ablasyon seçenekleri vardır. İlaç olarak beta blokör, kalsiyum kanal blokörleri ve anti aritmikler kullanılabilir. Çalışmamızda amaç; Çıkış yolu kaynaklı idiyopatik VES nedeniyle kateter ablasyon yapılan hastaları klinik, EKO ve EKG özellikleri ile uzun dönem takip sonuçları açısından retrospektif olarak incelenmek, VES kaynağını tahmin eden 7 algoritma ve bunlara ait parametreleri ablasyon öncesi alınan 12 derivasyonlu EKG'ler üzerinden karşılaştırmak ve yeni bir algoritma oluşturmaktır. Çalışmaya 1 Ocak 2010-1 Haziran 2020 tarihleri arasında çıkış yolu kaynaklı idiyopatik VES nedeniyle kateter ablasyon yapılan 129 hasta alındı. Hastaların 13(%10,1) tanesi Sağ Dal Bloğu (RBBB), 116(%89,1) tanesi Sol Dal Bloğu (LBBB) görünümünde idi. Hastaların 54(%41,6) tanesi Sağ Ventrikül Çıkış Yolu, 75(%58,4) tanesi Sol Ventrikül Çıkış Yolu kaynaklıydı. Sağ dal bloğu görünümünde olan 13 hastanın 12 (%98,1) tanesi Sol Ventrikül Çıkış Yolu kaynaklıydı. Uzun dönem takip bilgisine ulaşılan 122 hastanın olaysız sağ kalım süresi 57,29 ay (%95 CI;49.08-65.50) olarak bulundu. İncelenen 7 algoritma içinde en yüksek duyarlılık (%90,48) ve negatif tahmin değeri (%85,37) Kombine Transizyon Zonu (TZ) algoritmasında, en yüksek özgüllük (%98,11) ve pozitif tahmin değeri (%94,74) R Dalga Süre İndeksi ve R/S Amplitüt İndeksi algoritmasında izlendi. TZ indeks algoritmasının, R Dalga Süre İndeksi ve R/S Amplitüt İndeksi algoritmasının yanlış negatif sonuç verdiği 44 hastanın 43(%97,7)'ünü doğru tahmin etmesi üzerine bu iki algoritma birleştirildi. Yeni algoritmanın duyarlılığı %98, özgüllüğü %30, pozitif tahmin değeri %63 negatif tahmin değeri %94 olarak hesaplandı. Algoritma bileşenleri ile lojistik regresyon analizi yöntemi kullanarak Y=8,436 – 2,036 x (VES TZ skor)- 0,06 x (VES V2 derivasyonu R dalga süresi) + 4,661 x (VES V3 derivasyonu R dalga amplitüdü)- 1,958 x (VES V2 derivasyonu S dalga amplitüdü) algoritması oluşturuldu. Retrospektif olarak yapılan karşılaştırmada yeni algoritmanın Y>0.5 için LVOT'yi tahmin etmedeki duyarlılığı %84,4, özgüllüğü %/82,7 pozitif tahmin değeri %85,7, negatif tahmin değeri %81,1 olarak hesaplandı. Anahtar kelimeler: Ventriküler Ekstrasistol, İdiyopatik Premature Ventriküler Kompleks, Kateter Ablasyon, EKG Algoritması
Hesaplamalı zeka temelli yeni bir üstsezgisel algoritma: demokrasi optimizasyonu
Demokrasi Optimizasyonu, yüksek güvenirlik ve dayanım odaklı yeni bir Hesaplamalı Zeka temelli üstsezgisel algoritma ve optimizasyon yöntemi olarak kavramsal ve matematiksel tasarımları ve gerçekleştirilen yazılım aracıyla birlikte sunulmuştur. Tasarlanan algoritmada arama ajanları için tanımlanan karakter özellikleri ile ajanlarının hareketlerine kalıcı bir yatay çeşitlendirme getirilmiştir. Yine arama ajanlarına atanan hiyerarşik rol özellikleri ile ajanlarının hareketlerine geçici bir dikey çeşitlendirme getirilmiştir. Bu özelliklerin tasarıma beraber dahil edilmesiyle birlikte, literatürde ilk kez özdeş arama ajanlarının hareketleri dinamik bir matris düzeninde çeşitlendirilmiştir. Hesaplamalı Zeka temelli algoritmada sağlanan bu yenilik ile keşif ve faydalanma işlevlerinin dengelenerek, yöntemin başarım ve güvenirliğinin artırılması sağlanmıştır. Algoritmada olasılıksal ve koşullu olasılıksal verilen kararlar ile arama mekanizmalarına belirli düzeyde rastgelelik dahil edilmiş ve yöntemin dayanımına katkıda bulunulmuştur. Algoritmanın yazılımsal olarak gerçekleştirilmesiyle birlikte optimizasyon yazılım aracı ortaya çıkmıştır. Yöntemin gerçeklenmesi için önce yazılım aracının düzgün çalışırlığı doğrulanmıştır. Sonrasında ise belirlenen 16 gösterge fonksiyonu ile yüzer kez sınanmıştır. Sınamaların sonucunda optimizasyon performansları ölçülmüş ve iyi bilinen bir yöntem ile kıyaslanmıştır. Elde edilen performansların değerlendirilmesiyle, yöntemin tasarım odağı doğrultusunda yüksek güvenirlik ve dayanım ile çalışırlığı gösterilerek geçerliliği ve yeterliliği ortaya konulmuştur. Yöntem ile bir finansal piyasa tahminleme çalışmasında hiper-parametre ayarlaması uygulamıştır ve yöntemin gerçek optimizasyon problemlerinde kullanılabilirliği de gösterilerek, yöntem gerçeklenmiştir. Böylece, matris düzeninde çeşitlendirilen özgün arama mekanizmalarını içeren tasarımıyla Demokrasi Optimizasyonu yöntemi ve algoritması ile Hesaplamalı Zeka ve optimizasyon literatürlerine önemli bir katkı sağlanmıştır.
A simple evolutionary model of invention and growth takeoffs
This thesis studies a simple evolutionary model of invention to understand how different behavioral limitations would have affected the transition to modern growth. In neoclassical models of invention, "entrepreneur-inventor"s are fully informed, fully rational, and able to solve mathematical optimization problems. In contrast, this thesis assumes that they are not fully informed, they are subject to bounded rationality constraints, and they cannot solve mathematical optimization problems. Within this structure, the thesis uses a genetic algorithm to model how a society—where the norm (or the status quo) is initially not to spend valuable resources to invention—can learn that invention is actually optimal. In other words, this thesis studies how a technologically stagnant society can converge to a growth equilibrium. Three exogenous factors are mutation (how tolerant the society is to deviant entrepreneurs), elite persistence (how effective the knowledge transmission is across generations), and the size of population. These potentially affect two model outcomes, i.e., how long the transition is and whether the society can converge to the neoclassical benchmark exactly. Results show the following: (i) Mutation is not very strongly correlated with the model outcomes, but higher mutation rates are observed along with faster convergence in some specifications. (ii) Elite persistence does not have a monotone effect on the duration of convergence. (iii) Societies generally exhibit variation around the neoclassical optimum in terms of equilibrium values. (iv) There is a very strong scale effect of population size; larger populations converge significantly faster, and the degree of variation around the neoclassical equilibrium is much smaller for larger populations. Even in the best-case scenario—i.e., high mutation rates, high elite counts, and large populations—the evolutionary model converges to the neoclassical equilibrium in 51 generations.
Hacettepe Üniversitesi merkez laboratuvarı biyokimya analizlerinde onay destek sistemi geliştirilmesi ve validasyonu
Tıbbi laboratuvarlarda onay destek sistemi (ODS), önceden tanımlanmış kurallar çerçevesinde laboratuvar çalışanları tarafından manuel müdahaleye ihtiyaç duyulmadan, bilgisayar tabanlı algoritmaların laboratuvar test sonuçları üzerinde otomatik olarak eylemler gerçekleştirdiği bir süreç ya da daha gelişmiş algoritmalar ile sonuçların değerlendirilmesini sağlayan sistemdir. Uzun süredir üzerinde tartışılan bir konu olmasına rağmen, ODS standardizasyonunda eksiklikler bulunmaktadır. Literatürde de ODS'ler ile ilgili kuralların ve algoritmaların nasıl uygulanacağını detaylandıran çalışma sayısı çok azdır. Bu nedenlerle bu tez çalışmasında, laboratuvarımızda bir ODS kurulması, geliştirilmesi ve validasyonu süreciyle ilgili verilerin ortaya konması hedeflendi. Hacettepe Üniversitesi Hastaneleri Merkez ve Acil Laboratuvarlarında Laboratuvar Bilgi Yönetim Sistemi içinde tasarlanan, laboratuvar modülü ile entegre çalışan Laboratuvar Sonuç Validasyon Modülü içinde ODS yazılımı geliştirildi. Toplam 29 biyokimya testi için tanımlanan kurallar, simülasyon ve gerçek hasta sonuçları ile değerlendirilerek geliştirilen ODS'nin validasyonu yapıldı. Hacettepe Üniversitesi Hastaneleri Laboratuvarlarında 1 Mayıs 2020 – 1 Temmuz 2020 tarihleri arasında çalışılan 24 115 hastaya ait sonuçlar ODS tarafından değerlendirildi. Toplam 793 300 test sonucundan 676 083 (% 85.22) sonuç ODS tarafından onaylanırken 117 217 (% 14.78) test sonucu onaylanmadı. ODS kuralları içinde 59 413 test sonucu ile (%7.49) "Beklenmeyen sonuç" kriterinin en yüksek onaylanmama oranı olduğu saptandı. Toplam 138 029 adet ODS kaldı uyarısının içinde, ayaktan başvurularda beklenmeyen sonuç (%24.89) ile delta kontrol (%14.08) ve yatan hastalarda beklenmeyen sonuç (%18,15) ile serum indeks değerlendirmesi (%18.15) sonuçlarının en yüksek oranda olduğu belirlendi. Uzman ve ODS onaylarının karşılaştırılması için 4 710 test sonucu 2 kullanıcı ve ODS tarafından değerlendirildi. ODS onay sürecinin standardizasyonunun sağlanması ve sonuçların güvenilirliğinin artırılması için önemli bir araçtır. Çalışma kapsamında belirlenen kurallarla başlangıç için iyi düzeyde onay oranları elde edilmiştir. ODS'nin geniş test panellerinde verimli olarak kullanılması, detaylı kuralların ve algoritmalarının geliştirilmesi ve yaygın olarak kullanılması için daha fazla çalışmaya ihtiyaç vardır.
Generatif sanat yöntemiyle video oyunları için karakter tasarımı
Algoritmalarla sanat üretimi geleneksel sanatın karşısında kodlar evreninde matematiğe sıkı sıkıya bağlı son derece kontrollü bir ortamdır. Fikirlerin şekil ve renklere elektronik algoritmaların aracılığıyla dönüşmesini ifade eder. Generatif Art taraftarları, bu yönteme sanat ve tasarımda fikir üretme aşamalarının atlanmasının ekonomisi olarak yaklaşmaktadır. Her yöntemde olduğu gibi Generatif yöntem de sanat ve tasarım görselleri açısından kendine özgü şaşırtıcı sonuçlara yol açabilir. Bu çalışmada amaç, video oyunları gibi endüstriyel olarak çoğaltılan ve görsel tasarımın ağırlığının önemli ölçüde geliştirilen ürünü değiştirdiği bir alanda, generatif yöntemden yararlanarak oluşturulan deneysel görselleştirmenin video oyun alanı için uygunluğunu araştırmak ve bir oyun karakterinin konseptini oluştururken bilgisayar sistemlerinden ne ölçüde yararlanılabileceği bulgusunu elde etmektir. Çalışma kapsamında, birinci bölümde öncelikle generatif sanatın tanımı yapılmış ve çalışma boyunca her şeyin daha iyi anlaşılabilmesi için rastgelelik kavramı ve algoritmalar gibi konseptler açıklanmıştır. İkinci bölümde generatif sanatın şu ana kadarki ilerleyişi örnekler verilerek incelenmiş, generatif modellerin kullanıldığı ve sanat ile alakası olan film, video oyunları, mimari gibi bazı endüstriyel alanlardaki kullanımları ve faydalı yanları da anlatılmıştır. Bu kapsamda, algoritmalar yardımıyla oluşturulan dijital bir görüntü, ekran üzerinde teste tabi tutulmuştur. Tasarımcı denetimindeki algoritmanın orjinal tasarımlara dönüşebilme ve video oyunlarında kullanım kapasitesi sorgulanmıştır. Sonuçlar algoritma yardımıyla tasarım için bir yol haritası olarak kullanılabilir. Aynı zamanda tasarımcının generatif art yöntemindeki rolünü belirleme üzerinde de durulmuştur.
Algoritmik biyomimikri yöntemi ile dijital tasarım
21. yüzyılın başlarında yaşanan Dördüncü Sanayi Devrimi: Endüstri 4.0 ile yeni bir çağ başlamıştır ve yeni bir yaşam modeli şekillenmektedir. Dijital atmosfer fiziksel atmosferin üzerini kaplamakta ve insan yaşamının yeni yuvası olarak belirmektedir. İnsanlık; dijital atmosferde yeni bir kimlik edinmekte, gündelik yaşantısını oraya göç ettirmektedir. Yeni çağda, bütün bilimsel alanlarda olduğu gibi, tasarım disiplinlerinin teorisinde ve uygulamasında köklü değişimler olmuştur. Bilgisayım yeni metodolojidir. Algoritma yeni teknik dildir. Veri yeni maddedir. Tasarım uygulaması; sonuç-odaklı olmaktan süreç-odaklı olmaya doğru ilerlemektedir. Tasarım süreci; inşa edilen ve montajlanan formlardan büyüyen formlara doğru ilerlemektedir. Dijital atmosferdeki yaşantının fenomenlerini, kanunlarını, sistemlerini, mekânlarını, ürünlerini ve hizmetlerini tasarlama sorumluluğunu yüklenen tasarım disiplinlerinin, referans alabileceği tek örnek model 3,8 milyar yıllık evrimsel deneyim birikimi ile doğadır. Bu olgu, tasarımda biyomimikri yöntemini gündeme getirmektedir. Yeni çağın bilgisayımsal metodolojisi, güncel ve daha derin bir yaklaşım olan algoritmik biyomimikri terimini açığa çıkarmaktadır. Algoritmik biyomimikri, tasarım problemlerini çözmek üzere doğayı anlamak ve doğadan yararlanmak için doğal fenomenleri dijital atmosferde simüle etmektedir. Bu tez kapsamında sunulan uygulama çalışması, algoritmik biyomimikri yaklaşımı ile tasarlanmış bir dijital morfogenez örnekleridir. Tasarım sürecinde, "Doğa kendi bünyesindeki nice canlının formunu ve desenini tasarladığı yöntemleri ile insanlığın ürün ve hizmetlerini tasarlasaydı ne gibi sonuçlar ile karşılaşırdık?" sorusuna cevap aranmıştır. Evrim serüvenine dijital atmosferde devam eden insanın kültürel varlıklarının, dijital atmosferin kanunları olan algoritmalar ile nasıl şekillendiği araştırılmıştır. Dijital atmosferdeki evriminin başında olan ve dijital yaşantısındaki takdimi için kimlik arayan insana, çeşitliliğe sahip ve etno-fütüristik nitelikte bir görsel kültür tasarlanmıştır.
Gen ifadesi zaman serisi verileri için hizalama algoritmaları
Biyolojik bir sürece ait gen ifadesi zaman serilerinin örnekleme zamanları veya ilerleme hızları farklı koşullarda veya bireylerde değişebilmektedir. Bu nedenle zaman serilerinin uygun bir şekilde karşılaştırması, kümelenmesi ve sınıflandırılması gibi problemlerde genellikle serilerin hizalanması gerekmektedir. Bu çalışmada, gen ifadesi zaman serilerinin hizalanmasında kullanılan çeşitli metodolojik yaklaşımlara genel bir bakışın sunulması ve literatürde başlıca kullanılan algoritmaların ayrıntılı olarak incelenmesi amaçlanmıştır. Ayrıca yaygın olarak kullanılan dinamik zaman bükmesi algoritması, insan ve fare akciğer gelişim sürecine uygulanarak bu iki süreç arasındaki benzerlik ve farklılıkların ortaya konulması hedeflenmiştir. İlk olarak, hizalama algoritmalarını gen ifadesi zaman serilerine uygulamadan önce; modelleme, gen seçimi ve gürültü giderme gibi ön işleme adımlarına neden ihtiyaç duyulduğu açıklanmış ve her bir ön işleme adımına ait literatürde kullanılan yaklaşımlar özetlenmiştir. Ardından gen ifadesi zaman serileri için geliştirilmiş olan hizalama algoritmaları; dinamik zaman bükmesi, parametrik zaman bükmesi, üretici zaman bükmesi ve korelasyon zaman bükmesi algoritmaları ayrıntılı olarak anlatılmıştır. Son olarak, bu hizalama algoritmalarının performansları, uygulama alanlarındaki etkinlikleri ve yapılarından kaynaklanan kısıtlılıkları değerlendirilmiştir. Tezin uygulama kısmında ise, insan ve fare fetal akciğer gelişimine ait zamansal farklar, dinamik zaman bükmesi algoritmasıyla tahminlenmiş ve bir simülasyon prosedürü yardımıyla bu farkların istatistiksel olarak anlamlılığı değerlendirilmiştir. Gen ifadesi zaman serilerinin hizalanmasında kullanılan algoritmalar, değişik hızlarda seyreden biyolojik olaylardaki benzerliklerin ve farklılıkların genom düzeyinde aydınlatılmasında büyük kolaylıklar sağlamaktadır.
Monte carlo algoritması kullanılan tedavi planlama sisteminde yoğunluk ayarlı radyoterapi ile tüm kemik iliği ışınlaması
Bu çalışmanın amacı; tüm kemik iliği ışınlaması (TKİ) için yoğunluk ayarlı radyoterapi (YART) etkinliğinin uygulanabilirliğinin değerlendirilmesidir. Kemik iliği kanseri, vücutta bağışıklık sisteminin en önemli parçası olan plazma hücrelerinde başlar. Kanserleşme sonucunda plazma hücreleri faydalı işlevi olmayan paraprotein denilen tek tip antikor üretir. Bu anormal hücreler kendilerini kopyalamak için bölünerek çoğalırlar. Bu sayede anormal hücrelerin sayısı fazlalaşır. Bunlara miyelom hücreler de denilmektedir (1). Kemik iliği kanserinin tedavisi genel olarak kemoterapi ve kemik iliği (kök hücre) naklidir. Bu işlemler genellikle radyoterapi ile birlikte uygulanmaktadır. Günümüzde bunlara ek olarak akıllı moleküller de kullanılmaktadır. Bahsi geçen bu moleküller akıllı moleküllerdir ve akıllı moleküller hedefe odaklanarak sadece kanser hücresine ulaşan ve o hücreyi yok eden bir tedavi şeklidir (1). Çalışmamızda Beyin Tümörü tanısı konan 10 hastanın YART tedavi planları oluşturulmuştur. YART planları tüm vücudu kapsayacak şekilde (alt ve üst ekstremite kemikleri yarısına kadar) 6 MV foton enerjisi ile oluşturulan 3 tedavi alanında (baş ve boyun, göğüs ve pelvis) olmak üzere 3 parsiyal ark (baş ve boyun planı için çift ark) ışınlamasından oluşmuştur. Tedavi dozları günlük fraksiyon başına 2 Gy'den 12 Gy olarak tanımlanmıştır. YART tekniği ile elde ettiğimiz tedavi sonuçları; risk altındaki organların dozları ve tedavinin uygulanabilirliği açısından değerlendirilmiştir. Planlama sonunda PTV hacminin tanımlanan dozun %95'ini alması sağlanmıştır. 3 PTV için de ölçülen D99, D1, Dmean, Dmax ve Dmin değerlerimiz belirlenmiştir. Bu değerlerin ortalamaları sırası ile değerlerinin ortalamaları sırası ile 11.4, 13.6, 12.9, 14.2 ve 7.1 olarak bulunmuştur. Bu verilerin sonucu olarak çalışmamızda belirlenen PTV'lerde ideale yakın bir DVH elde elde edilmiştir. Risk altındaki dozların Dmean, D1 ve D99 değerlerine bakıldığında 12 Gy'lik ışınlamada Dmeanler için beyin 9.7, kalp 8.7, gözler 11, böbrekler 9.2, akciğerler 9.2, karaciğer 8.9, bağırsaklar 8.9, lensler 8.7 ve ağızboşluğu 8.9 Gy değerlerinde dozları, D1'lerine bakıldığında beyinin 13.1, kalbin 12.9, gözlerin 12.8, böbreklerin 12.8, akciğerlerin 13.1, karaciğerin 13, bağırsaklerın 13.0, lenslerin 10.2 ve ağızboşluğunun 12.8 Gy değerinde dozları, D99'larına bakıldığı zaman ise beyinin 3.7, kalbin 4.1, gözlerin 7.4, böbreklerin 5.6, akciğerlerin 3.9, karaciğerin 4.5, bağırsaklerın 4.2, lenslerin 6.1 ve ağızboşluğunun 4.4 Gy değerlerinde dozları aldıkları bulunmuştur. Bu durum verilen 12 Gy'lik dozun 3 boyutlu konformal radyoterapi uygulaması yapıldığı zaman, bu dozun iki yan sahadan verilmesi sonucunda risk altındaki organların dozun tamamını alması YART tekniğinin alınan dozlar bakımından üstün olduğunu kanıtlamaktadır. Çalışmamızda hesaplanan homojenite indeks değerlerinin 1'e yakın bulunması PTV'nin tanımlanan doz tarafından ne kadar homojen sarıldığının bir göstergesi ve konformite indekslerinin de 0'a yakın bulunması tedavi dozuna ait izodozun hedef hacmi ne kadar iyi sardığının bir göstergesi olmuştur. Çalışmamızda elde edilen sonuçlar, kliniğimizde bulunan tedavi planlama sistemleri kullanılarak hazırlanan YART planlarının uygulanabilir olduğunu göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Kemikiliği; Radyoterapi; YART; TKİ
Sevkiyat süreçlerinde araç yükleme probleminin genetik algoritma yaklaşımı ile çözümü ve bir uygulama
Günümüzde rekabetin pek çok farklı boyutundan bahsedilebilmektedir ve bu yoğun rekabetçi ortamda rakipler arasındaki benzer süreçlerde yaratılan küçük farklılıklar olumlu sonuçları beraberinde getirebilmektedir. Üretim işletmelerinde gerçekleşen üretim maliyetlerinin birbirine yakın olması bu işletmeleri üretimin haricindeki süreçlerde de iyileştirme yapma zorunluluğuna itmektedir. Bu süreçler içerisinde ise lojistik temelli stratejiler önemli yer tutmaktadır. Lojistik yönetiminde kullanılan modern strateji ya da yöntemler ele alındığında ise sevkiyat yönetimi kavramı öne çıkmaktadır. Bu nedenle bu çalışmada lojistik süreçlerinde ciddi maliyet avantajları sağlayabilecek sevkiyat yönetimi uygulamalarından araç yükleme problemi ile bu problemin çözümünde önemli bir optimizasyon yeteneği sağlayan genetik algoritma yöntemi bir arada ele alınmıştır.
Telsiz duyarga ve aktör ağları için dağıtık k-bağlılık denetleme ve restorasyon algoritmaları
Telsiz Duyarga ve Aktör Ağlarında (TDAA'nda) bazı düğümlerin bozulması ağın bağlantısını koparır ve diğer aktif düğümlerin iletişimlerini engeller. k-bağlı ağlarda herhangi k-1 düğümün bozulması ağın bağlantısını zedelemez. Genel olarak, bu tezde iki problemin üzerine odaklanıp, problemlerin çözümü için verimli algoritmalar önerdik. Birinci problem, TDAA için k değerinin tespitidir. Bu tezde bağlılık durumunu daha iyi tahmin eden üç farklı algoritma ve k'yı kesin bulan bir algoritma önerdik. Önerdiğimiz CDSCUT algoritmasında bağlı hakim kümeler için yeni kurallar tanımlayarak ağın kesim düğümleri daha etkin bir şekilde tespit edildi. DEV isimli algoritmamızda bir evrimsel arama metodu kullanılarak en küçük kesim kümeler bulunundu. Önerdiğimiz PACK isimli algoritma düğümlerin arasındaki patikaları boyayarak k'yı yüksek oranda doğru buldu. Önerdiğimiz son dağıtık algoritma olan DECK algoritmasında k değeri her zaman doğru bulundu. Üzerinde çalıştığımız ikinci problem düğümleri hareket ettirilerek ağın k-bağlılığının restorasyonunun yapılmasıdır. Bu probleme yeni hareket modelleri tanımlayarak üç hareket tabanlı merkezi algoritma ve üç dağıtık algoritma önerdik. Önerdiğimiz merkezi TAPU1, TAPU2 ve PINC algoritmalarında pozisyon kısıtlı ve pozisyon-kenar kısıtlı hareket modellerinde k-bağlı restorasyon işlemi en iyi şekilde yapılabilir. Dağıtık L-PINC, LINAR ve DKR algoritmalarında restorasyon işlemi her düğümün lokal bilgilerinin üzerinden yapılmaktadır. Önerilen algoritmaların uzay, zaman, bit ve hesaplama karmaşıklık analizleri yapılmıştır. Önerilen algoritmalar TOSSIM benzetim ortamı üzerinde uygulanmıştır. Ayrıca IRIS düğümleri ve Kobuki robotlarından oluşan test yatağı üzerinde uygulanmıştır ve literatürdeki diğer algoritmalarla karşılaştırmıştır.
Genomik veritabanlarında indeksleme ve arama yöntemleri üzerine
Biyoenformatiğin en önemli konularından iki tanesi büyük genomik veritabanlarında gen dizilimleri arama ve genomik verilerin kümelenmesidir. Genomik veri tabanlarında milyarlarca nükleotit yer almaktadır ve bu veritabanlarında hızlı arama yapabilmek ve elde edilen sonuçları doğru analiz edebilmek araştırmacılar için çok önemlidir. Bu konuda yapılan çalışmalar verilerin etkin şekilde indekslenmesi gerekliliğini ortaya koymaktadır. Ayrıca gen dizilerinin fonksiyonel işlevlerinin belirlenmesi, genetik hastalıkların anlaşılması ve tedavi yöntemlerinin geliştirilmesi için bu verilerin kümelenmesi gen analizlerinde büyük kolaylık sağlamaktadır. Genomik verilerin kümelenmesi için de literatürde yapılan birçok çalışma mevcuttur. Bu tez çalışmasında, genomik veriler için geliştirilen arama, indeksleme ve kümeleme yöntemleri araştırılmıştır. Genomik verilerin kümelenmesi için yeni kümeleme yöntemleri önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin sonuçları literatürdeki diğer kümeleme algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin literatürdeki diğer algoritmalardan daha iyi kümeleme yaptığını göstermiştir. Son olarak bu tez çalışmasında arama ve indeksleme teknolojilerinden yararlanan yazılım programları geliştirilmiştir.
Bitewing radyografilerde interproksimal, okluzal ve sekonder çürüklerin yapay zekâ ile otomatik tespiti: klinik kullanım için arayüz tasarımı
Diş çürüklerinin erken tespiti, invaziv tedaviyi önleyebilir ve böylece sağlık bakım maliyetlerinden tasarruf sağlayabilir; ancak interproksimal çürüklerin yalnızca klinik muayene ile tespit edilmesi zordur ve bitewing radyografisi demineralize interproksimal çürüklerin teşhisinde altın standarttır. YOLO algoritması, evrişimli sinir ağı (CNN) tabanlı bir derin öğrenme modelidir ve YOLOv8, nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve örnek segmentasyon görevleri için kullanılabilecek en yeni YOLO modelidir. Bu çalışmada, bitewing radyograflarda sekonder, okluzal ve interproksimal (d1-d2-d3) çürüklerin tespitinde YOLOv8 algoritmasının başarısının belirlenmesi amaçlandı. Bu çalışmada fakülte veri tabanından 860 adet bitewing radyograf toplandı. Augmentasyon yöntemleriyle bitewing görüntü sayısı 3440'a çıkarıldı. Oral radyologlar, bitewing radyograflardaki çürük lezyonlarını d1, d2, d3, sekonder ve okluzal olarak etiketlediler. Veriler rastgele olarak %80 eğitim, %10 doğrulama ve %10 test olarak bölündü. Diş çürüklerine ilişkin ağırlık dosyası, YOLOv8 algoritmasının transfer öğrenme yöntemiyle eğitilmesiyle elde edildi. Elde edilen ağırlıklar kullanılarak test radyograflarında algoritmanın daha önce görmediği diş çürükleri otomatik olarak tespit edildi. Test sonuçları iki oral radyolog tarafından değerlendirildi ve performans kriterleri hesaplandı. Test görüntülerinde sekonder, okluzal ve interproksimal çürükler için ortalama kesinlik, ortalama duyarlılık ve ortalama F1 skoru değerleri sırasıyla 0,977, 0,932 ve 0,954 olarak elde edildi. Bitewing radyograflarla eğitilen YOLOv8 algoritması, yüksek başarı oranlarıyla farklı diş çürüğü lezyonlarını tespit etti.
Motor imagery based mobile brain computer interface design using machine learning techniques
Brain Computer Interface (BCI) is a fast growing area where brain signals are translated into reasonable commands bridging the gap between human and machines. On one hand, it is used as a game equipment or lie detection etc. for healthy people. On the other hand, it is a promising development more than anything for disabled people regaining their movement and spelling ability partially. Most of the motor imagery BCI applications rely on electroencephalography (EEG) due to its compactness, inexpensiveness and high temporal resolution. However, low spatial resolution due to volume conduction effect makes classification task tedious. In this study, mobile brain computer interface is designed using commercially available, portable EEG headset (Emotiv Epoc). The thesis begins with EEG method introduction and its comparison with brain imaging techniques. Next, several BCI types depending on different neurophysiological phenomenon has been presented. Among these methods, BCI based on oscillatory activity (i.e motor imagery) with its specific signals (µ and β rhythms) is described. Spatial filtering techniques, especially common spatial patterns, originally developed for two class problems, are mentioned with its extension technique to multi-class case; one versus one technique and one versus the rest technique. Most popular machine learning algorithms such as Linear discriminant analysis (LDA), Support vector machines (SVM) and K-nearest neighbour classifier (KNN) were elaborated with the main idea behind. Popular competition dataset in BCI academics and its paradigm are carefully examined and dataset is processed with written code in Matlab not only in order to assess the accuracy of the code, but also to develop a baseline for comparison at the end. Similar paradigm is created in Openvibe program, both off-line and on-line classification has been made through acquired signals from mobile Emotiv Epoc headset. Off-line results of Emotiv headset data showed similar performance with BCI competition dataset using the same electrode locations. The same configuration files such as CSP filter and classifier coefficients are used in on-line demonstration for two and three class classification. The importance of electrode location placed on motor cortex is once more understood by comparing the results of Competition dataset using all electrode samples that is covering motor cortex region with the results of Competition dataset using samples from reduced number of electrodes that are around the motor cortex. In the future, new portable headset designs utilizing motor cortex electrodes may exploit the accuracy of the motor imagery classification further.