890
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Archived Theses
Derin öğrenme kullanilarak cilt kanserinin tespiti ve siniflandirilmasi
One of the worst malignancies is skin cancer. It is expected to spread to other parts of the body if it is not identified and treated at the outset. The method for successfully treating skin cancer uses both image processing and deep learning. In this research, three different kinds of skin cancer, including melanoma, pigmented benign keratoses, and basal cell carcinoma are introduced for detection and classification using efficient methods in Machine Learning (ML) such as K-Mean clustering and Multi-class support vector machine (M-SVM) algorithm, and then Deep Learning (DL) techniques such as AlexNet and ResNet are used. Additionally, deep convolutional neural networks (CNN) effectiveness and capacity are seen. The data set contains 1176 images of skin cancer with different classes of disease, this data set is used in both ML and DL. In ML the data set is divided into training and testing sets, these sets are pass through a few steps of enhancement using a canny edge detection filter and extracting the features using the Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) method. Then, these images are segmented into three clustering using K-mean clustering algorithms. In DL two models are used AlexNet and ResNet, in these models the data sets are divided into training and testing sets. Then, an augmentation technique has been proposed, it's very useful for small data sets, and the results show changes in accuracy result. The results show an accuracy of 99.03%, and 97.02% for AlexNet, and ResNet respectively.
Elektrik akıllı şebeke stabilitesi için yapay zeka modellerinin uygulanması
This study does a comparative analysis of several models, including XGBoost, SVM, Random Forest, KNN, Logistic Regression, Decision Tree, Neural Network, SimpleRNN, LSTM, and GRU. The performance of these models is evaluated based on metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score. The XGBoost Classifier is considered the optimal model due to its superior combination of precision, computational effectiveness, and interpretability. The findings presented in this study underscore the considerable capacity of machine learning in facilitating predictive analytics within the context of smart grids. Moreover, these results establish a robust basis for further research endeavours in this domain. Nevertheless, the literature highlights some challenges, such as the intricate nature of models, their limited interpretability, and the substantial computational demands they impose. These issues underscore the necessity for more research and enhancements in this field. As the study concludes, this paper offers strategic recommendations for effectively integrating the findings into actual applications of smart grids. Additionally, it outlines potential avenues for future research in this field.
Yüksek hızlı insansız hava aracı modellemesi ve simülasyonu
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have appeared as a pivotal industry in contemporary times, attributed to their adeptness at executing intricate tasks in both civilian and military domains without endangered human lives. Consequently, numerous researchers have passionately studied these aircraft. Especially under stringent and challenging conditions, to ascertain their structural integrity post-manufacture. The focal point of this thesis is an in-depth analysis of the Boeing X-45C aircraft, with particular emphasis on its fuselage. The aircraft will be meticulously designed and rendered using the SOLIDWORKS software, adhering to its authentic dimensions. After this design phase, the aircraft will be positioned within a precisely defined fluidic environment to facilitate a comprehensive CFD simulation using the ANSYS Fluent software, simulating the aircraft's flight at peak velocities. This will be followed by an FSI simulation, intertwining the insights gleaned from the CFD analysis with the potential ramifications on the aircraft's aluminium structure. The culmination of the thesis will present a thorough commentary on the results, evaluating the success and efficacy of the simulations and analyses conducted. The findings underscored the robustness of the aircraft, confirming its resilience under the tested conditions. Keywords: FSI,
Kullanilan iot cihazlarinda kullanici gizliliğimakine ve derin öğrenme yaklaşimlar
The swift expansion of Internet of Things (IoT) technology has sparked concerns regarding the privacy of users, since these devices often collect and transmit vast amounts of personal information. To address these issues, this thesis will look at the use of machine and deep learning technologies to improve user privacy on IoT devices. First, the research will examine the existing state of user privacy on IoT devices, as well as the issues associated with protecting privacy. This will include a discussion of the many types of data gathered and communicated by IoT devices, as well as the numerous ways in which this data might be exploited or hacked. The research will also look at current legislative frameworks and best practices in the sector for preserving user privacy on IoT devices. The thesis will then investigate the application of machine learning approaches to improve user privacy on IoT devices. This will take a look at the many machine learning techniques that may be used for this, such as decision tree algorithms and ANNs. The research will also look at the possible benefits and drawbacks of utilizing these algorithms for privacy protection, such as the trade-offs between privacy and other objectives like performance or accuracy. Besides machine learning, the project will look into the use of deep learning technologies for improving user privacy on IoT devices. Deep learning models, a specific category of machine learning techniques, have demonstrated significant potential across various applications. The research will examine the potential benefits and challenges of applying deep learning algorithms for privacy protection on IoT devices, as well as the present related works in this field. Finally, the dissertation will conclude with a discussion of the potential future direction of research in this area, including the potential for integrating machine and deep learning approaches with other privacy-enhancing technologies and the potential for additional regulatory or industry-led efforts to improve user privacy on IoT devices. This dissertation intends to offer a complete assessment of the present status of user privacy on IoT devices, as well as the possibilities for enhancing privacy via the application of machine and deep learning technologies. The study intends to contribute to continuing efforts to secure user privacy in the rapidly developing realm of IoT by addressing these challenges.
Santrifüj pompalarda iki fazlı akış özelliklerinin sayısal incelenmesi
Due to its important applications, particularly in the oil and gas industry, two-phase pumping has been the subject of several studies. This study includes a numerical investigation of two-phase flow inside a centrifugal impeller with seven blades, at a rotational speed of 2500 rpm and an inlet pressure of 100000 Pa. The simulation includes investigating the effect of flow rate, gas volume fraction GVF, and bubble sizes on the pump performance curves and also on the phase distribution through the impeller. Four flow rate values of 2.4, 3.1, 3.9, and 4.6 kg/s, four GVF values of 0.1, 0.15, 0.2, and 0.3, and four bubble sizes of 0.1, 0.2, 0.3, and 0.5 mm are considered in the simulation. The governing equation and the turbulent kinetic energy dissipation (k - ε) model are solved using ANSYS software. The results show that increasing the flow rate leads to a decrease in the pump head and hydraulic efficiency under single- and two-phase operations, with reduced performance in the case of the two-phase condition. The head and efficiency are also significantly affected by increasing the GVF and bubble diameter. Increasing the GVF from 0.1 to 0.3 causes the head to decrease by about 26% and hydraulic efficiency by up to 25%. The impact of bubble size, on the other hand, depends on the flow rate and bubble diameter. A significant reduction in pump performance by increasing bubble diameter has been reported for low flow rates, while only a limited impact has been observed for high flow rates, particularly at large bubble sizes. Gas pocket formation has been visualized at the inlet upper pressure side of the impeller blade in cases of high GVF and bubble diameters.
Türk-Rus ilişkileri Suriye İç Savaşı
This thesis seeks to examine and make sense of the evolving nature of Turkish-Russian ties since 2011. Moreover, the thesis uses qualitative research design to explore and analyses Turkish-Russian relations in the aftermath of the Syrian Civil War, through the utilization of document analysis and thematic analysis. Consequently, the thesis concluded that Turkish-Russian relations can benefit from different opportunities in the future. Nevertheless, there are still a number of obstacles that challenge the future of cooperation between Turkey and Russia.
Üniversite öğrencilerinde dijital oyun bağımlılığı ile algılanan stres arasındaki ilişki: Bilinçli farkındalık düzeyinin aracı rolü
Bu araştırma, beliren yetişkinlik dönemindeki üniversite öğrencileri arasında algılanan stres düzeyi, dijital oyun bağımlılığı ve bilinçli farkındalık düzeyi arasındaki ilişkileri incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırmanın temel hipotezi, algılanan stres düzeyi ile dijital oyun bağımlılığı arasında pozitif ilişkide bilinçli farkındalık düzeyinin aracı bir rol oynamasıdır. İlgili araştırma 554 katılımcı ile Yapısal Eşitlik Modellemesi üzerinden incelenmiştir. Araştırmanın amacı doğrultusunda 18-25 yaş aralığındaki üniversite öğrencileriyle çalışma yapılmış ve katılımcılara "Algılanan Stres, Dijital Oyun Bağımlılığı ve Farkındalık Farkındalığı" ölçekleri üzerinden anket uygulanmıştır. Araştırma sonucunda, bilinçli farkındalığın algılanan stres düzeyi ile dijital oyun bağımlılığı arasında aracı bir etkisi olduğu bulunmuştur. Sonuç olarak, bu araştırma beliren yetişkinlik dönemindeki üniversite öğrencilerinde dijital oyun bağımlılığı, algılanan stres ve bilinçli farkındalık arasındaki ilişkileri ortaya koymaktadır. Bu bulgular, literatür ışığında tartışılmış olup üniversite öğrencileri üzerinde dijital oyun bağımlılığı açısından etkili olabilecek önleyici ve destekleyici stratejilerin geliştirilmesine katkı sağlamaktadır.
Depreme bağlı travma sonrası stres belirtilerine müdahalede yeni bir uygulama: Film tekniği
Araştırma EMDR temeline dayalı tek seanslık Film Tekniği müdahale protokolünün, depreme bağlı gelişen travma sonrası stres belirtilerini düşürmedeki etkililiğini ölçmeyi hedeflemiştir. Araştırma 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş merkezli depremden 7 ay sonra, Hatay şehrinde 64 kişiyle gerçekleştirilmiştir. 31 kişilik deney grubuna Film Tekniği müdahale protokolü uygulanmış, kontrol grubunda ise 33 kişiye yer verilmiştir. Katılımcıların TSSB düzeyi PCL-5 ölçeği ile ölçülmüş, toplam puanı 47 ve üzerindeki katılımcılar araştırmaya dahil edilmiştir. Müdahale öncesinde, müdahaleden 1 hafta ve 1 ay sonra PCL-5 ölçeği ile TSSB düzeyleri değerlendirilmiştir. Araştırma sonucunda Film Tekniği müdahale protokolünün, depremden sonra ortaya çıkan travma sonrası stres belirtilerini anlamlı düzeyde azalttığı kanıtlanmıştır. Buna göre Film Tekniği müdahale protokolü, depreme bağlı ortaya çıkan travma sonrası stres belirtilerini düşürmede etkili bir yöntem sunmakta, zaman ve maliyet bakımından da tasarruf sağlamaktadır.
Değiştirilmiş SVM iş akışı kullanılarak meme kanserinin yerleştirilmesi ve tespiti
Mammography is the most effective method in the early detection of breast cancer, which can detect up to 90% of cases. mammography was used in only 24% of cases in 2017, which is below the 70% expected by the World Health Organization (WHO). This explains one of the causes of late diagnosis and the increase in mortality. According to WHO data, the average time to start treatment is 120 days after the first appointments. This situation is due to the delay in scheduling consultations, in addition to the fact that many times excessive tests are requested, which slow down the diagnostic process. In this paper, we Propose a medical decision support model in breast cancer to help diagnose more quickly, using prototype selection associated with (Support Vector Classifier (SVC), K-Nearest Neighbor (KNN), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR)). In this way, we expect to obtain robust results with agility and efficiency.
3-5 yaş grubu çocuklara maket ve video yöntemiyle verilen ağız ve diş sağlığıeğitiminin dental alışkanlıklara ve çürük insidansına etkisinindeğerlendirilmesi
AMAÇ: Bu araştırmanın amacı, 3-5 yaş aralığındaki çocukların ağız ve diş sağlığı durumlarını tespit etmek, dental sağlıklarına ilişkin davranışlarını incelemek ve var olan ağız bakım alışkanlıklarını maket ve video eğitimi yöntemini kullanarak geliştirip bu yöntemleri karşılaştırmaktır. GEREÇ VE YÖNTEM: Bu çalışma İstanbul ilindeki Kartal, Pendik, Tuzla İlçe Milli Eğitim Müdürlük'lerine bağlı altı özel anaokuluna giden 3 gruba randomize edilen 3-5 yaş grubu 282 çocuk üzerinde yürütülmüştür. Öncelikle velilere çocuklarının ağız ve diş sağlığı hakkındaki bilgilerini öğrenmek için bir anket uygulanmıştır. Tüm çocukların ağız içi muayeneleri yapılmış, diş ve dişeti sağlığı durumları ICDAS II, plak ve gingival indeksler kullanılarak incelenmiştir. Altı ay süren çalışmamızda; 1.gruptaki öğrencilere maket ile, 2. gruptaki öğrencilere video ile eğitim verilmiş, 3. grup kontrol grubu olarak belirlenerek o öğrencilere eğitim verilmemiştir. Altı ay sonra veli anketleri ve ağız içi muayeneleri yeniden yapılarak çocukların ağız ve diş sağlığı bilgileri ile ilgili değişikleri ve kazanımları değerlendirilmiştir. BULGULAR: Yaptığımız çalışmanın sonunda maket ve video eğitimi alan gruptaki çocukların ağız ve diş sağlığı ile ilgili davranışlarında olumlu derecede anlamlı değişiklikler gözlenmiştir. Özellikle eğitim alan çocukların, ebeveyn desteği alarak düzenli ve doğru diş fırçalama, diş ipi kullanımı ve florlu çocuk diş macunu kullanımı, dil temizliği, sağlıksız atıştırmalık tüketimini azaltma ve düzenli diş hekimi ziyaretine gidilmesi gerektiği bilgilerinde, eğitim sonrasında istatistiksel açıdan anlamlı biçimde pozitif bir değişiklik görülmüştür (p <0,05). Maket ve video eğitimi verilen grupların plak indeksi skorları, istatiksel açıdan azaldığı için anlamlı bir değişiklik görülürken (p<0,05); gingival indekste istatiksel yönden anlamlı bir değişiklik bulunmamıştır (p>0,05). Verilen oral hijyen eğitimleriyle maket yöntemi ile video yöntemi arasında anlamlı bir fark bulunmazken, çürük insidansına etkisi açısından ICDAS II ve plak indeksleri değerlendirildiğinde maket ile eğitim daha başarılı bulunmuştur. SONUÇ: Maket ve video ile eğitim yöntemlerinin her ikisi de çocukların ağız ve diş sağlığıyla ilgili bilgilerini artırmaktadır. Maket eğitimi çürük insidansının azaltılmasında daha etkili bulunduğundan 3-5 yaş arası çocuklarda ağız diş sağlığı eğitimi verilirken maketlerden yararlanılabilir. Anahtar Kelimeler: Anaokulu Çocukları, Oral Hijyen Eğitimi, Maket Eğitimi, Video Eğitimi, Koruyucu Diş Hekimliği.