hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Panorama ile üretilen plevral efüzyon sitopatoloji görüntüleri üzerinde yolov3 ile otomatik çekirdek algılama
Automatic nuclei detection with yolov3 algorithm on pleural effusion cytopatology images produced by panorama method
Yazar: BÜŞRANUR KILIÇ
Danışman: PROF. DR. MURAT EKİNCİ
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Plevral efüzyon akciğer dış yüzünü ve göğüs duvarı iç yüzünü saran zarlar arasında kalan boşlukta çeşitli içeriklerde su birikmesine denir. Sitopatolojik değerlendirmede bu duruma çok rastlanmaktadır. Bu nedenle çekirdek algılama, plevral efüzyon teşhisi için sitopatolojik değerlendirmede önemli bir adımdır. Son yıllarda derin öğrenme algoritmaları nesne algılamada önemli başarılar elde etmiştir. Bu çalışmada modern konvolüsyonel nesne algılayıcı, Yolov3, plevral efüzyon sitopatolojik görüntüleri üzerinde çekirdek algılama amacıyla önerilmiştir. Mikroskoptan alınan sitopatolojik görüntülerin panorama yöntemiyle birleştirilmesiyle tanıma için kullanılacak veritabanı elde edilmiştir. Deneyler 11157 çekirdek içeren 80 görüntü üzerinde gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada önerilen yöntem %94,10 kesinlik, %98,98 duyarlılık ve %96,48 F-ölçütü elde etmiştir. Literatürdeki benzer durumlar için kullanılan diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında bu yöntemin 10 kat daha hızlı olduğu sonucu ortaya çıkmıştır. Bu hızlanma dijital patolojideki gerçek zamanlı bilgisayar-destekli tanı (Computer-Aided Diagnosis-CAD) uygulamaları için önemli bir avantaj sağlamaktadır. Dolayısıyla önerilen yöntem dijital patolojide patologlar tarafından tanı aracı olarak kullanılabilecektir.

Abstract:
Pleural effusion is the accumulation of water in various contents in the gap between the membranes surrounding the outer face of the lung and the inner wall of the chest. This case is commonly encountered in cytopathological evaluation. Therefore, the nuclei detection is an important step in the cytopathological evaluation for the diagnosis of pleural effusion. In recent years, deep learning algorithms have achieved significant success in object detection. In this study, the modern convolutional object detection algorithm, Yolov3, was proposed for the purpose of nuclei detection on cytopathological images of pleural effusion. 
For this study by combining the cytopathological images taken from the microscope with panorama method, the database to be used for detection was obtained. Experiments were performed on 80 images containing 11157 nuclei. The proposed method in this study achieved 94.10% accuracy, 98.98% sensitivity and 96.48% F-measure. Compared to other methods used for the similar cases in the literature, this method was found to be 10 times faster. This acceleration provides a significant advantage for real-time computer-aided diagnostic (CAD) applications in digital pathology. Thus, the proposed method can be used as a diagnostic tool by pathologists in digital pathology.
Yoğunlaştırılmış güneş enerjisi ile atık suların damıtılarak arıtılması
Distillation of waste water by concentrated solar energy
Yazar: VEYSEL DEMİRCİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEVDET DEMİRTAŞ
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Damıtma, çözeltideki farklı maddelerin farklı kaynama noktalarına sahip olması bakımından iyi bir ayrıştırma tekniğidir. Damıtmada buharlaşma için gereken enerjinin güneş enerjisinin yoğunlaştırılarak kullanılması ile elde edilmesi enerji gereksinim maliyetlerini azaltacaktır. Bu kapsamda parabolik oluk tipi güneş kolektörü ile bütünleşik damıtma sistemi doğal taşınımlı olarak oluşturularak, az kirli bir atık su olan deniz suyunun
Trabzon koşullarında damıtılarak arıtılması deneysel olarak incelenmiştir. Yapılan çalışmalar neticesinde parabolik oluk tipi güneş kolektörü odağında 321 °C'ye erişildiği, kolektör çıkışında ise akışkanın ortalama 200 °C gibi sıcaklıklara eriştiği gözlemlenmiştir. Sisteme entegre bir buhar seperatörü ile güneş ışınımının yeterli olmadığı
zamanlarda kolektörden gelebilecek sıvı-buhar karışımından buhar ayrıştırılarak sistemin sürekliliği sağlanmıştır. Bu sayede eşanjöre buhar fazında akışkan girişi garanti altına alınmıştır. Elde edilen bulgular sonucunda sistem verimliliğinin farklı gün ve zaman dilimleri için %16,34 ile %21,72 arasında değiştiği, saatlik damıtılan su miktarlarının birbirine yakın değerler izlediği gözlemlenmiştir. En yüksek damıtma miktarı 900 ml/s olarak kaydedilmiştir.

Abstract:
Distillation is a good separation technique in that different substances in the solution have different boiling points. Obtaining the energy required for evaporation in distillation by using concentrated solar energy will reduce energy requirement costs. In this context, the distillation system, which is integrated with the parabolic trough type solar collector, was created as natural convection, and the distillation of sea water, which is a slightly polluted waste water, under Trabzon conditions was experimentally investigated. As a result, it was observed that 321 ° C was reached in the focus of the parabolic trough type solar collector, and the fluid reached an average of 200 ° C at the outlet of the collector. With an integrated steam separator into the system, the continuity of the system is ensured by separating the vapor from the liquid-vapor mixture that may come from the collector when solar radiation is not sufficient. In this way, fluid entry into the exchanger in the vapor phase is guaranteed. As a result of the findings, it was observed that the system efficiency varied between 16.34% and 21.72% for different days and time periods, and the hourly distilled water amounts were close to each other. The highest distillation amount was recorded as 900 ml/h.
Chat-bot kullanarak kural tabanlı hastalık tanısı tahmini
Estimation of rules based disease diagnosis by using chat-bot
Yazar: CEREN YAVUZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR ŞEVİK
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Bilgisayar destekli karar verme = Computer aided decision making ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Teknolojinin hızla ilerlemesi günümüzde Yapay Zekânın gelişimine katkıda bulunmuştur. Bu gelişimle birlikte Yapay Zekânın kendini gösterdiği sektör sayısı artmıştır. Sağlık sektörü de bu sektörlerden biridir. 
Bilgi ve iletişim teknolojilerini kullanarak, kişinin sağlık hizmeti sağlayıcılarla aynı ortamda bulunmadan uzaktan muayene olmasına olanak sağlayan E-Sağlığın, hizmetlere uzaktan erişim sağlarken kullandığı birçok teknoloji vardır. Chatbot uygulamaları da bu teknolojilerden biridir. Yazılı ya da sözlü insan konuşmasını taklit eden chatbotlar, sağlık sektöründe, teşhis ve tedavi, önleyici tedbir, kullanılan ilaçlar hakkında bilgi, tedavi hatırlatıcı, hastalık süreci hakkında bilgi ve destek gibi bir çok alanda hizmet vermektedirler. Bu uygulamalar daha kısa sürede daha kaliteli hizmet almaya, bilgiye daha kolay ulaşmaya yardımcı olmanın yanında doktor-hasta ilişkisini de güçlendirmektedir.
Bu çalışmada "semptom-tanı" sağlık verilerine dayanarak kural çıkarımı yapılmıştır. Çıkarılan kurallar çerçevesinde geliştirilen chatbot hastalık teşhisi konusunda eğitilmiştir.

Abstract:
The rapid advance of technology has contributed to the development of Artificial Intelligence today. With this development, the use of Artificial Intelligence has increased. The field of health is one of them.
There are E-Health services that use information and communication technologies to enable a person to be examined remotely without being in the same environment as health care providers. Chatbot applications are one of these technologies. Chatbots, which mimic human speech in written or oral form, serve in the health sector in many areas such as diagnosis and treatment, preventive measures, information about medications, treatment reminders, information and support about the disease process. These practices help to get quality service and access to information in a shorter period of time, as well as strengthen the doctor-patient relationship.
In this study, rule extraction approach was performed by using health data including symptoms and diagnoses. Chatbot, developed within the framework of the rules, can estimate the diagnosis of disease.
Sert kaya kütlelerinin patlatma ile kazısında unvan yetki ve sorumlulukların incelenmesi
Investigation of title authority and responsibilities in blasting of hard rock masses
Yazar: SÜMEYYE ERTEN KÖSE
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ KADİR KARAMAN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Maden Mühendisliği ve Madencilik = Mining Engineering and Mining

Özet:
Patlatma işlemleri madencilik faaliyetlerinde rutin bir iş olarak yürütülmektedir.   Madencilik çalışmalarının etkili bir şekilde yapılabilmesi iyi bir patlatma tasarımını gerektirmektedir. Öte yandan söz konusu patlatma işlemlerinin gerçekleşmesinden sorumlu teknik elemanın unvanının ne olacağı ile ilgili tam bir netlik bulunmamaktadır. Bu tezin amacı patlatmalı kazı işlemlerinden sorumlu kişilerin unvanları ile ilgili belirsizliklerin giderilmesine yardımcı olmaktır. Bu amaca yönelik olarak öncelikle patlatma tasarımını etkileyen parametreler, patlatmanın çevresel etkileri,  patlayıcı maddelerin depolanması, taşınması ve kullanımı ile ilgili literatür bilgisi verilmiştir. Konu ile ilgili bazı tüzükler de irdelenmiştir. Son olarak ise patlatmadan sorumlu kişi veya kişilerin sorumluluk alanlarına değinilmiştir. Patlatma işlemlerini yapan ateşleyici ile patlatma tasarımından sorumlu olan uzman mühendis arasındaki fark ve görevler ortaya konulmaya çalışılmıştır. Bu kapsamda patlatma tasarımından sorumlu olan kişi veya kişilerin kimler olabileceği ile ilgili çıkarımlar yapılmıştır. Ayrıca, patlatma öncesi ve sonrası alınması gereken önlemlere de bu tez kapsamında değinilmiştir.

Abstract:
Blasting operations are carried out as routine work in mining activities. Effective mining operations require a good blasting design. On the other hand, it is not clear what the title of the technical person responsible for the blasting operations will be. The aim of this thesis to help eliminate the ambiguities regarding the titles of the persons responsible for the blasting excavations. For this purpose, literature information has been given about parameters affecting blasting design, environmental effects of blasting, storage, transportation and use of explosive materials. Some statutes related to the subject have also been examined. Finally, the area of responsibility of the person or persons responsible for the blasting is addressed. The tasks and difference between the blaster and the expert engineer responsible for the blasting design were tried to be determined. In this context, inferences have been made about who may be the person or persons responsible for the blasting design. In addition, the measures to be taken before and after blasting operations are mentioned within the scope of this thesis.
Betonarme binaların hakim doğal titreşim periyodunun hesabı için yeni bir yaklaşım
A new approach for calculation of the fundamental natural vibration period of reinforced concrete buildings
Yazar: ONUR KAVAK
Danışman: PROF. DR. METİN HÜSEM
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Ampirik periyot = Empirical periods

Özet:
Bina hakim doğal titreşim periyodu hesabı, ülkemiz ve dünya çapında yayınlanan yönetmeliklere göre yaklaşık olarak yapılsa da, bulunan büyük periyot değerleri emniyet açısından uygun değillerdir. Gerçek periyotlara en yakın sonuçların elde edilebilmesi maksadıyla hazırlanan bu tez çalışmasında, toplam da 32 farklı kalıp planlı 264 adet betonarme binanın, SAP2000v20 programında Modal Analiz Yöntemi ile doğal titreşim periyotları belirlenmiş ve 2018 yılı Türkiye Bina Deprem Yönetmeliği'nde (TBDY) önerilen bağıntılarla da periyotlar analitik olarak hesaplanmıştır. Ardından çalışmada önerilen bağıntılar yardımıyla da periyotlar hesaplanıp, tüm sonuçların Excel programı ile kolerasyon ve regresyon analizleri yapılmıştır. Çıkan sonuçlara göre çerçeve ve karma sistemlerde %97 ve perdeli sistemlerde %99 kolerasyon katsayıları ile en optimum sonuçlar elde edilmiştir. Yine ortalama hataların da bu sistemlerde sırası ile %17 ve %14 civarında olduğu belirlenmiştir. Mevcut TBDY 2018 yönetmeliğindeki yaklaşık formüllere kıyasla, bulunan daha yüksek kolerasyon katsayısı ve daha düşük ortalama hatalar dikkate alındığında çalışma önerilen bağıntıların, bina hakim doğal titreşim periyodu hesaplamalarında kullanılabileceği belirtilmiştir.

Abstract:
Although Turkey and many countries have proposed some empirical formulae about fundamental ambient vibration period of buildings, the approximate values of these periods are not suitable for safety. In order to obtain period values which are nearly same the exact values, totally 264 reinforced concrete buildings with 32 different plan areas are anlyzed using Modal Anlysis Method by SAP2000v20 programme and found the vibration periods. After that, the ambient periods of mentioned buildings are calculated analytically using empirical formulaes in TBDY 2018 sesimic code and proposed  some empirical equations in this work. Obtained period datas from these formulaes and equations analyzed through regression and coleration anlysises by Microsoft Excel program. As a results, the reinforced concrete frame and combined with shear wall buildings have 97% coleration coifficient and only reinforced shear wall buildings have 99% coleration coifficient. Also these systems have 17% and 14% mean errors simultaniously. In conclusions, according to empirical formulaes in the existing seisimic code TBDY 2018, the equations proposed in this thesis which have higher coleration coifficients and lower main deviations can be used for estimating fundamental ambient vibration periods of reinforced buildings.
Dokunmatik ekranlarda kaydırma biyometrisine dayalı kimlik doğrulama çalışmaları
Authentication studies based on swipe biometrics ontouchscreens
Yazar: ORHAN SİVAZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT AYKUT
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bilgi güvenliğini sağlamak için günümüzde çeşitli biyometrik doğrulama sistemleri kullanılmaktadır. Bunlardan biri de son zamanlarda popüler olan dokunmatik ekran biyometrilerinden kaydırma biyometrisidir. Kaydırma biyometrisi diğer fizyolojik biyometrilerden farklı olarak ek bir donanım gerektirmez ve kullanıcıyı dokunmatik ekranlar üzerinde yaptığı kaydırma hareketlerinden arka planda sürekli olarak tanımayı amaçlar.
Bu çalışmada, kaydırma hareketlerindeki karakteristik farklılıklarını ön plana çıkartacak yaklaşımların geliştirilmesi hedeflenmiştir. İlk olarak, ham kaydırma verilerinden elde edilen istatistiksel özelliklerin arttırılmasının performans üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Daha sonra, ÇYKİ, SR-ÇDA, ÇTBA ve ÇDA gibi  en güncel özellik çıkartma ve EKK-DVM, GKM, ÇKP ve AK-EYK gibi yaygın kullanılan sınıflandırma yöntemlerinin kaydırma biyometrisinin doğrulama çalışmaları üzerindeki etkisi incelenmiştir. Ayrıca, skor seviyesinde sınıflandırma yöntemlerinin birleştirilmesinin; tek bir kaydırma hareketi yerine çoklu kaydırmaya dayalı doğrulamanın ve ham verilerden farklı tekniklerle örüntü oluşturarak ESA ile örüntü bazlı doğrulamanın etkileri incelenmiştir. Performans analizleri için literatürde yaygın kullanılan farklı karakteristiklere sahip 3 farklı veri setinden (Serwadda, JSS18 ve Umdaa) yararlanılmıştır.

Abstract:
Various biometric verification systems are used nowadays to ensure information security. One of them is swipe biometric, which is a recently popular touchscreen biometrics. This biometric, unlike other physiological biometrics, does not require any additional hardware and intends to continuously authenticate the user from the swipe gestures that performed on touch screens in the background.
In this study, it is aimed to develop approaches that will reveal the characteristic differences of swipe gestures between the individuals. Firstly, the effect of increasing the number of statistical features obtained from the raw swipe data on the performance was investigated. After that, state of the art feature extraction methods such as KLPP, SR-KDA, KPCA, and KDA and commonly used classification methods such as LS-SVM, GMM, MLP and WK-NN were implemented to evaluate the efficiency of them on the swipe biometric verification systems. Also, the effect of combining classification methods at the score level; using multiple swipe samples instead of a single swipe sample; and pattern based verifying with CNN from the artificial images generated from raw data with different techniques were examined. For the performance analysis, 3 different data sets (Serwadda, JSS18 and Umdaa) with different characteristics which are widely used in the literature were used.
Çok değişkenli normal dağılım için yeni bir deneysel uyum iyiliği testi
A new empirical goodness of fit test for multivariate normal distribution
Yazar: BUĞRA KAAN TİRYAKİ
Danışman: DOÇ. DR. ORHAN KESEMEN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Doktora tezi olarak sunulan bu çalışmada, çok değişkenli normallik için çok değişkenli Kolmogorov-Smirnov (MVKS) uyum iyiliği testi sunulmuştur. Önerilen test, deneysel dağılım fonksiyonu ile teorik dağılım fonksiyonu arasındaki farka dayanmaktadır. Bu fark hesaplanırken çok değişkenli durumda karşılaşılan sorun, değişkenlerin tek değişkenli durumda olduğu gibi dağılımdan bağımsız olmamasıdır. İlk olarak, bu sorunu çözmek için değişkenler bağımsız hale getirilmiştir ve Rosenblatt dönüşümü değişkenlerin bağımsızlığı için uygulanmıştır. Daha sonra teorik ve deneysel dağılım değerleri hesaplanarak, MVKS test istatistiği hesaplanmıştır. Önerilen bu test, aynı algoritma ve kritik tablo değerlerini kullanarak p boyutlu veriler için kolay hesaplama sağlamaktadır. Ayrıca bu tezde, MVKS testi kritik tablolarının tek değişkenli KS testi kritik tablo ile karşılaştırılmasını ve MVKS'nin (iki değişkenli durum) mevcut iki değişkenli normallik testleri ile güç karşılaştırmalarını da içeren bir simülasyon çalışması MVKS'nin farklı boyutlarında etkinliğini göstermek için sunulmuştur. Son olarak, MVKS testinin tutarlı, kesin ve doğru sonuçlar elde ettiğini göstermek için beş farklı çok değişkenli veri setlerine uygulanmıştır.

Abstract:
This thesis presents a multivariate Kolmogorov-Smirnov (MVKS) goodness of fit test for multivariate normality. The proposed test is based on the difference between the empirical distribution function and the theoretical distribution function. While calculating them in multivariate case, the problem is that the variables cannot be distribution-free as in the univariate case. Firstly, the variables are made independent to solve this problem and the Rosenblatt transform is applied for independence of variates. Then the theoretical and empirical distribution values are calculated, and the MVKS test statistic is computed. It provides an easy calculation for p-dimensional data by using the same algorithm and critical table values. This thesis demonstrates the effectiveness of the MVKS for different dimensions with a simulation study which also includes the comparison of the MVKS critical tables with univariate KS critical table and the power comparisons of the MVKS  (bivariate case) against with the existing bivariate normality tests. Lastly, the MVKS is applied to five different multivariate data sets to confirm that it achieves consistent, accurate and correct results.
Motor hareket hayali görevlerine ait EEG sinyallerinin 2-B öznitelikler ve yarı olasılıksal dağılım modelleri ile sınıflandırılması
Classification of EEG-based motor imagery tasks using 2-D features and quasi-probabilistic distribution models
Yazar: ÇAĞATAY MURAT YILMAZ
Danışman: PROF. DR. CEMAL KÖSE
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Elektroensefalografi = Electroencephalography

Özet:
Beyin makine arayüzlerinin (BMA) geliştirilmesinde sıklıkla başvurulan motor hareket hayalinde (MHH) herhangi bir eylem motor sistem kullanılmadan beyinde simule edilerek yapılır. Tez çalışmasında, MHH görevlerinin sınıflandırılması için bazı örüntü tanıma teknikleri önerilmiştir. Bu amaçla ilk olarak, EEG sinyallerindeki geçiş noktalarına ait 2-B öznitelikler özelleşmiş bir uzayda çıkarılmıştır. Ardından, 2-B yarı olasılıksal dağılım modelleriyle (YODM) öğrenme modelleri oluşturulmuş ve olasılıksal üyeliklerle sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. İlerleyen süreçte veri domaininden faydalanarak YODM temelli alt-sınıflandırıcılar oluşturulmuş ve oylama yaklaşımlarında kombinasyonları da kullanan bazı sınıflandırıcılar önerilmiştir. Dahası sinyal öznitelikleri 2-B modelleme görüntülerine dönüştürülmüş ve EEG sinyalleri transfer öğrenmeyle evrişimli sinir ağlarına uygulanmıştır. Tüm bunlara ek olarak, mobil telefonlarda sık kullanılan el hareketlerine ait MHH'ler ile MHH-BMTA adında yeni bir veri seti oluşturulmuş ve problem domainine beyin-mobil telefon arayüzleri de eklenmiştir. Yöntemlerin performansları MHH-BMTA ve BCI Competition yarışmalarında sunulan birçok veri setinde sınanmıştır.

Abstract:
Motor imagery (MI) is one of the most frequently used ways of designing brain-computer interfaces (BCIs). In this method, motor actions are performed by stimulating the brain without using the neuromuscular system. In this dissertation, new pattern recognition techniques are presented for the classification of MI tasks. For this purpose, firstly, transition points on the signals are detected and 2-D features are extracted in a specialized feature space. After that, learning models are constructed using 2-D quasi-probabilistic distribution models (QPDM) and classification is carried out with probabilistic memberships. In the following, QPDM-based sub-classifiers are designed using data domain and some classifiers that also adopt the combinations in voting methods are proposed. Moreover, 2-D features are transformed into 2-D modelling images, and in this way, EEG signals are given as input to convolutional neural networks with the assistance of transfer learning. In addition to all these studies, a new data set, abbreviated as MI-BMPI, is introduced that contains MIs of most frequently used hand movements on mobile phones, and thus brain-mobile phone interfaces are added to the problem domain. The performances of proposed methods are tested on MI-BMPI and several BCI Competition data sets.