hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
LSTM-ESA HİBRİT MODELİ İLE MR GÖRÜNTÜLERİNDEN BEYİN TÜMÖRÜNÜN SINIFLANDIRILMASI
CLASSIFICATION OF BRAIN TUMOR FROM MR IMAGES WITH LSTM-CNN HYBRID MODEL
Yazar: Aslan, Emrah
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 11 No. 22, 2023
Anahtar kelimeler: Image Processing ; Görüntü İşleme ; LSTM,Tümör,MR,ESA ; CNN,LSTM,Tumour,MRI

Beyin tümörlerinin erken teşhisi, etkili bir tedavi için hayati öneme sahiptir. Manyetik rezonans (MR)  görüntüleme, beyin tümörlerini tespit etmede temel bir araç olarak öne çıkmaktadır. Glioma, meningioma, pituitary gibi birçok tümör türü bulunmaktadır. Tümör türünü doğru bir şekilde belirlemek ve bu tespiti yapmak, beyin tümörlerini sınıflandırmanın en zorlu yönlerinden biridir.  Geleneksel yöntemlerle hastalık tespiti yerine, yapay zekâ temelli bilgisayar uygulamalarının kullanılması, beyin tümörlerinin tespitinde uzmanlara önemli katkılar sağlayabilir. Özellikle derin öğrenme yöntemleri, medikal görüntülerin işlenmesine dayalı hastalık tespitinde etkili olmaktadır. Literatürde, beyin tümörlerini kategorize etmek için birçok derin öğrenme tabanlı yaklaşım bulunmaktadır. Bu çalışmada, MR görüntüleri ile beyin tümörlerini tespit etmek için bir ESA (Evrişimli Sinir Ağı) ve bir LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) derin öğrenme katmanının birleştirilmiş olduğu bir model sunulmaktadır.  LSTM'nin, ESA'nın özellik çıkarma yeteneklerini destekleyebileceği öne sürülmektedir. Yapılan deneylerde, önerilen LSTM-ESA modelinin standart ESA modelinden daha iyi performans gösterdiği belirlenmiştir. Bu modelin kullanılmasıyla, beyin tümörlerinin tespitinde %98,1 doğruluk skoru elde edilmiştir. Bu sonuç, literatürdeki benzer çalışmalarla karşılaştırıldığında daha yüksek bir başarı elde ettiğini göstermektedir.

Early detection of brain tumours is vital for effective treatment. Magnetic resonance imaging (MRI) is a fundamental tool for detecting brain tumours. There are many types of tumours such as glioma, meningioma, pituitary. Accurately determining the tumour type and making this determination is one of the most challenging aspects of classifying brain tumours.  The use of artificial intelligence-based computer applications instead of traditional methods of disease detection can make significant contributions to experts in the detection of brain tumours. Especially deep learning methods are effective in disease detection based on the processing of medical images. In the literature, there are many deep learning-based approaches for categorising brain tumours. In this study, a model combining a CNN (Convolutional Neural Network) and a LSTM (Long Short Term Memory) deep learning layer is presented to detect brain tumours with MRI images.  It is suggested that LSTM can support the feature extraction capabilities of CNN. In the experiments, it is found that the proposed LSTM-CNN model outperforms the standard CNN model. Using this model, an accuracy score of 98.1% was obtained in the detection of brain tumours. This result shows that it achieves a higher success compared to similar studies in the literature.
BURÇ, CONTA VE RULMAN UYGULAMALARI İÇİN SAF POLİ-TETRA-FLOR-ETİLEN VE BRONZ TAKVİYELİ POLİ-TETRA-FLOR-ETİLEN KOMPOZİTİN TRİBOLOJİK PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI
COMPARISON OF TRIBOLOGICAL PERFORMANCES OF PURE POLY-TETRA-FLUORO-ETHYLENE AND BRONZE REINFORCED POLY-TETRA-FLUORO-ETHYLENE COMPOSITE FOR BUSHING, GASKET AND BEARING APPLICATIONS
Yazar: Maslavi, Ahmet; Ünal, Hüseyin; Yetgin, Salih Hakan
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 11 No. 22, 2023
Anahtar kelimeler: Tribology ; Triboloji ; PTFE,Bronze,Composite,Wear rate,Friction coefficient ; PTFE,Bronz,Kompozit,Aşınma oranı,Sürtünme katsayısı

Bu çalışmada, endüstrinin çeşitli sektörlerinde makinelerde sıkça kullanılan hidrolik piston contaları, salmastra ve keçeler gibi polimerlerden üretilen malzemelerin tribolojik performansları incelenmiştir. Tribolojik çalışmada saf poli-tetra-flor-etilen (PTFE) polimeri ile ağırlık olarak %25 oranında bronz takviyeli poli-tetra-flor-etilen (PTFE/25bronz) kompozit kullanılmış ve her iki malzemenin tribolojik performansları karşılaştırılmıştır. Tribojik deneyler disk üzerinde pim olacak şekilde dizayn edilmiş aşınma cihazında gerçekleştirilmiştir. Tribolojik deneyler 30N-150N yük aralığında ve 1.0 m/s kayma hızında yapılmıştır. Deneylerde sürtünme katsayısı, aşınma hacmi, pim/disk yüzey sıcaklıkları ve spesifik aşınma oranı ölçülmüştür. Çalışma sonucunda PTFE/25 bronze kompozitin sürtünme katsayısı, pim/disk yüzey sıcaklığı ve aşınma oranı saf PTFE’ye daha düşük olduğu tespit edilmiştir. PTFE polimerine %25 bronz ilavesi kompozitin spesifik aşınma oranında önemli oranda azalmaya sebep olmuştur. Taramalı elektron mikroskobu ve optik mikroskop kullanılarak numunelerin aşınma yüzey mikroyapı incelemeleri gerçekleştirilmiştir. Saf PTFE polimerinde abrazif aşınma, PTFE/bronz kompozitinde ise adhezif aşınma mekanizması gözlenmiştir.

In this study, the tribological performances of materials produced from polymers such as hydraulic piston seals, glands and seals, which are frequently used in machines in various sectors of the industry, were investigated. In the tribological study, pure poly-tetra-fluoro-ethylene (PTFE) and 25wt.% bronze reinforced poly-tetra-fluoro-ethylene (PTFE/25bronze) were used and the tribological performances of both materials were compared. Tribological tests were realised on a pin-on-disc wear test rig. Tribological experiments were performed in the load range of 30N-150N and sliding speed of 1.0 m/s. Friction coefficient (µ), wear volume, pin/disk surface temperatures and specific wear rate (SWR) were measured. As a result, it was observed that the µ, pin/disc surface temperature and SWR of PTFE/25bronze composite were lower than pure PTFE. The addition of 25wt.% bronze to the PTFE caused a significant reduction in the SWR of the composite. Optical and scanning electron microscopy were used to examine the wear surface microstructure of the samples. Abrasive wear mechanism was observed in pure PTFE and adhesive wear mechanism in PTFE/bronze composite.
TRANSFER ÖĞRENME KULLANILARAK DERİ LEZYON GÖRÜNTÜLERİNDEN MAYMUN ÇİÇEĞİ HASTALIĞININ TESPİTİ
MONKEYPOX DISEASE DETECTION FROM SKIN LESION IMAGES USING TRANSFER LEARNING
Yazar: Fırat, Hüseyin; Üzen, Hüseyin
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 11 No. 22, 2023
Anahtar kelimeler: Deep Learning ; Derin Öğrenme ; Derin öğrenme,Maymun çiçeği hastalığı,Transfer öğrenimi,Sınıflandırma ; Deep learning,Monkeypox disease,Transfer learning,Classification

Maymun çiçeği, ağırlıklı olarak Orta ve Batı Afrika'da bulunan ve maymun çiçeği virüsü enfeksiyonundan kaynaklanan viral bir hastalıktır. Bulaşma, enfeksiyon kapmış kişilerle yakın temas yoluyla meydana gelmektedir. Grip benzeri semptomlar ve deri döküntüleri şeklinde kendini göstermektedir. Çoğunlukla su çiçeği veya kızamığa benzer ve dolayısıyla yanlış teşhis riskini arttırmaktadır. Etkili tıbbi müdahale için zamanında ve kesin tanı çok önemlidir. Son zamanlarda, derin öğrenmeye dayalı transfer öğrenme yöntemleri, maymun çiçeğini benzer hastalıklardan doğru bir şekilde ayırt etmek için umut verici bir araç olarak ortaya çıkmıştır. Bu çalışma, tıbbi görüntülerden ilgili özellikleri çıkararak sağlam teşhis modelleri oluşturmak için VGG16, ResNet modelleri, Xception, Inception modelleri, DenseNet121 ve DenseNet201 dahil olmak üzere önceden eğitilmiş evrişimsel sinir ağlarından yararlanmaktadır. Bu modelleri değerlendirmek için Kaggle'daki iki sınıftan (MaymunÇiçeği ve diğerleri) oluşan "Maymun Çiçeği Cilt Lezyonu Veri Seti" kullanılmıştır. Deneysel bulgular, DenseNet201 modelinin %95.56'ya ulaşarak en yüksek sınıflandırma doğruluğuna ulaştığını ve mevcut literatürle karşılaştırıldığında etkinliğini öne çıkardığını ortaya koymaktadır.

Monkeypox is a viral disease predominantly found in Central and West Africa, resulting from infection with the monkeypox virus.  Its transmission occurs through close contact with infected individuals, manifesting as flu-like symptoms and skin rashes, often resembling chickenpox or measles, thus increasing the risk of misdiagnosis. Timely and precise diagnosis is crucial for effective medical intervention. Recently, deep learning-based transfer learning methods have emerged as a promising means to accurately differentiate monkeypox from similar diseases. This study leverages pre-trained convolutional neural networks, including VGG16, ResNet models, Xception, Inception models, DenseNet121, and DenseNet201, to create robust diagnostic models by extracting pertinent features from medical images. The "Monkeypox Skin Lesion Dataset" on Kaggle, comprising two classes (Monkeypox and others), was employed to assess these models. Experimental findings revealed that the DenseNet201 model achieved the highest classification accuracy, reaching 95.56%, highlighting its effectiveness when compared to existing literature.
VERMİKULİTİN ÇİMENTODA PUZOLANİK KATKI MADDESİ OLARAK KULLANILMASI
USAGE OF VERMICULITE IN CEMENT AS A POZZOLANIC ADDITIVE
Yazar: Oymael, Sabit
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 11 No. 23, 2024
Anahtar kelimeler: Construction Materials ; Yapı Malzemeleri ; Portland Çimentosu,Vermikülit,Puzolan,Fiziksel ve Kimyasal Özellikler ; Portland Cement,vermiculite,pozzolan,physical and chemical properties

Vermikülit, genleşebilen mika sınıfından bir malzeme olup magnezyum alümina silikat kil esaslı esaslı bir malzemedir. Vermikülit mika mineralleri ve kloritin değişikliğe uğramış halidir. Vermikülitin bu özelliği çimento üretiminde puzolanik katkı maddesi olarak kullanım için umut vermektedir. Nitekim vermikülitin hafif beton üretiminde agrega ve çimentolarda puzolanik katkı maddesi olarak kullanıldığı da görülmektedir. Bu çalışmada, 1200 ℃’de pişirilerek elde edilen vermikülitin öğütülerek PÇ42.5 R çimentolarında puzolanik katkı maddesi olarak kullanılması durumunda özellikleri araştırılmıştır.  Sonuç olarak, %0, %10, %15 ve %20 oranlarında pişirilerek öğütülen vermikülitin %20 oranında katılmasıyla 28 günlük basınç dayanımı 50,6 N/mm2 çıkmıştır ki, bu değer CEM I 42,5R çimentolarının 42,5 N/mm2 lik limit değerinin üzerindedir.

Vermiculite is a magnesium alumina silicate clay-based material with the property of expansion. Vermiculite is a stratified silicate mineral formed as a result of the exchange of mica minerals and chlorite. This property of vermiculite gives hope for use as a pozolanic additive in cement production. As a matter of fact, it is also observed that vermiculite is used as a pozolanic additive in aggregates and cements in the production of lightweight concrete. In this study, the properties of vermiculite obtained by cooking at 1200 ℃ were investigated if it is used as a pozolanic additive in OP42.5 R cements by grinding. As a result, with the addition of 0%, 10%, 15% and 20% of the vermiculite cooked and ground at 20%, the 28-day compressive strength increased to 50.6 N/mm2, which is above the limit value of 42.5 N/mm2 of CEM I 42.5R cements.
BAMBU LİFİNİN TAKIM ELBİSELİK KUMAŞLARDA KULLANILABİLİRLİĞİNİN VE PERFORMANSININ ARAŞTIRILMASI
INVESTIGATION OF THE USABILITY AND PERFORMANCE OF BAMBOO FIBER IN SUIT FABRICS
Yazar: Zervent Ünal, Belkıs; Kutgi, Mert
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 11 No. 23, 2024
Anahtar kelimeler: Fabric Technologies ; Kumaş Teknolojisi ; Bamboo fiber,Suiting fabric,Performance properties,Sustainability,Chemical fiber ; Bambu lifi,Takım elbiselik kumaş,Performans özellikleri,Sürdürülebilirlik,Kimyasal lif

Çalışma kapsamında, takım elbiselik kumaşlarda doğal liflerle (pamuk, yün, keten, ipek vb.) karışım olarak kullanılan sentetik (polyester, Poliamid vb.) ve rejenere selülozik (viskon vb.) liflerin yerine alternatif olarak bambu lifinin kullanılabilirliğinin araştırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla aynı konstrüksiyona sahip viskon/yün/elastan, bambu/yün/elastan ve PES/yün/elastan karışımlı kumaşların seçilmiş parametrelere göre temel performans özellikleri (mukavemet, boncuklanma, haslıklar v.b) karşılaştırılmıştır. Elde edilen verilere göre bambu lifinin tek başına veya yün ile karışım halinde kullanıldığı kumaşların seçilmiş performans özelliklerinin klasik takım elbiselik kumaşlarla benzer değerler aldığı ve bambu kullanımının herhangi bir olumsuz duruma neden olmadığı sonucuna varılmıştır. Başka bir ifadeyle bambu lifinin takım elbiselik kumaşlarda kullanılabilir olduğu tespit edilmiştir.

Within the scope of the study, it was aimed to investigate the usability of bamboo fiber as an alternative to synthetic (polyester, polyamide, etc.) and regenerated cellulosic (viscose, etc.) fibers used as a mixture with natural fibers (cotton, wool, linen, silk, etc.) in suit fabrics. For this purpose, basic performance properties (strength, pilling, fastness etc.) of viscose/wool/elastane, bamboo/wool/elastane and PES/wool/elastane blended fabrics with the same construction were compared. According to the data obtained, it was concluded that the selected performance properties of the fabrics in which bamboo fiber is used alone or in a mixture with wool are similar to those of classical suit fabrics, and the use of bamboo does not cause any negative situation. In other words, it has been determined that bamboo fiber can be used in suit fabrics.
FARKLI EN/BOY ORANINA SAHİP DÖRTGENSEL KESİTLİ BİR KİRAL ÖKZETİK HÜCRESEL YAPININ TASARIM VE OPTİMİZASYONU
DESIGN AND OPTIMISATION OF A CHIRAL EUXETIC LATTICE STRUCTURE WITH RECTANGULAR CROSS-SECTION HAVING VARIOUS ASPECT RATIO
Yazar: Yılmaz, Cem; Kacar, İlyas
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 11 No. 23, 2024
Anahtar kelimeler: Optimization Techniques in Mechanical Engineering ; Makine Mühendisliğinde Optimizasyon Teknikleri ; Machine Design and Machine Equipment ; Makine Tasarımı ve Makine Elemanları ; Material Design and Behaviors ; Malzeme Tasarım ve Davranışları ; Sonlu elaman simülasyonu,Kompozit panel,optimizasyon,3B kiral ökzetik kafes ; Finite element simulations,Composite panel,optimization,3D chiral auxetic lattice

Bu çalışmada kübik formda bir kiral kafes yapısı tasarlanmıştır. Kesit dörtgenseldir. Malzeme olarak polietilen, Ti6Al4V, AlSi10Mg, 316 paslanmaz çelik, polyamid-6, polipropilen ve reçine polyamid/Naylon-66 kullanılmıştır. Yapının bir ucu ankastre mesnet ile sabitlenmişken serbest ucu ise eksenel yer değiştirmeye maruz bırakılmıştır. Yapısal analiz için sonlu eleman esaslı simülasyon kullanılmıştır. Simülasyon sonucunda gerilme, deformasyon, Poisson oranı değerleri elde edilmiştir. Bu parametreler genetik algoritma esaslı optimizasyona tabi tutulmuştur. Optimizasyonun amacı, minimum boyuta sahip yapıda, maksimum dayanım elde edebilmektir. Zira hafif yapılar hem inşa hem de malzeme maliyetleri açısından tercih edilmektedir. Amaca uyan en iyi boyutlar tespit edilmiştir. Ayrıca parametreler arasındaki ilişkiyi gösteren bir cevap fonksiyonu elde edilmiştir. Optimum kesit 0,5x0,2 mm olup bu durumda yapı -0,9 mm'lik bir yer değiştirmeye dayanabilmiştir. Yapıda en fazla 23,636 MPa çekme ve  1,3266 MPa basma gerilmesi oluşmuştur. Bu değer malzemenin akma dayanımının altındadır. Bu hâli ile yapı kütlesi 0,298 gramdır.

In this study, a chiral lattice is designed in a cubic form. The cross-section is rectangular. Polyethylene, Ti6Al4V, AlSi10Mg, 316 stainless steel, polyamide-6, polypropylene, and resin polyamide/Nylon-66 were used as materials. One end of the structure is fixed with an anchored support while the free end is subjected to axial displacement. Finite element based simulations were used for structural analysis. As a result of the simulation, stress, deformation and Poisson's ratio values were obtained. These parameters were subjected to genetic algorithm based optimisation. The aim of the optimisation is to obtain maximum strength in the structure with minimum size. Because lightweight structures are preferred in terms of both construction and material costs. As a result, the best-fit-for-purpose dimensions were determined. In addition, a response function showing the relationship between the parameters was obtained. The optimum cross section is 0.5x0.2 mm and in this case the structure could withstand a displacement of -0.9 mm A stress of 23.636 MPa occurred on the structure. This value is far below the yield strength of the material. In this case, the mass of the structure is 0.298 grams.
DERİN ÖĞRENME İLE ASFALT ÇATLAKLARININ TESPİTİNDE VERİ ARTIRIMI VE EVRİŞİMSEL BLOK SEÇİMİNİN ETKİSİ
THE EFFECT OF DATA AUGMENTATION AND CONVOLUTIONAL BLOCK SELECTION ON THE DETECTION OF ASPHALT CRACKS WITH DEEP LEARNING
Yazar: Topbaş, Zahide; Erdaş Çiçek, Özlem; Gülcü, Şaban
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 11 No. 23, 2024
Anahtar kelimeler: Deep Learning ; Derin Öğrenme ; Deep learning,image classification,convolutional neural networks,asphalt crack detection,data augmentation ; Derin öğrenme,görüntü sınıflandırma,evrişimli sinir ağları,asfalt çatlağı tespiti,veri arttırım

Petrolün rafine işlemi sonucu yan bir ürün olarak oluşan asfalt, yol çalışmalarında kullanılan en önemli malzemelerdendir. Asfalt yollarda trafik, iklim ve çevre, yapım ve tasarım hataları, malzeme hataları gibi etkenlerden dolayı deformasyonlar, ayrışmalar ve çatlaklar meydana gelmektedir. Bu bozulmalar asfalt yolun kalitesini düşürmekte ve kazalara sebep olmaktadır. Bu çalışma, onarım ve altyapı iyileştirmelerinin sağlanması için çatlaklar gibi asfalt hasarlarının tespitini iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Çalışma kapsamında, Mendeley Data'nın "Asfalt Çatlak Veri Seti" üzerinde eğitilmiş bir derin öğrenme modelini kullanarak, çatlak görüntüleri %96'yı aşan bir doğruluk oranıyla sınıflandırılmıştır. Bu araştırma, derin sinir ağlarının endüstriyel uygulamalarda kullanımının ürün kalitesini iyileştirme potansiyelini ortaya koymaktadır.

Asphalt, formed as a byproduct through the refining process of oil, is one of the most crucial materials used in road construction. Deformations, separations, and cracks occur in asphalt roads due to factors such as traffic, climate and environment, construction and design errors, and material defects. These deteriorations reduce the quality of asphalt roads and lead to accidents. This study aims to improve the detection of asphalt damages such as cracks to enable repairs and infrastructure improvements. Within the scope of the study, crack images were classified with an accuracy rate exceeding 96% using a deep learning model trained on Mendeley Data's "Asphalt Crack Data Set". This research demonstrates the potential of using deep neural networks in industrial applications to improve product quality.
FARKLI ORANLARDA İZOOKTAN-DİZEL YAKITI İLE BESLENEN BİR RCCI MOTORUNUN MOTOR PERFORMANSI VE EMİSYONLARI ÜZERİNE DENEYSEL BİR ÇALIŞMA
AN EXPERIMENTAL STUDY ON ENGINE PERFORMANCE AND EMISSIONS OF A RCCI ENGINE FUELLED WITH DIFFERENT RATIOS OF ISOOCTANE-DIESEL FUEL
Yazar: Fırat, Müjdat; Okcu, Mutlu; Varol, Yasin
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 11 No. 23, 2024
Anahtar kelimeler: Mechanical Engineering (Other) ; Makine Mühendisliği (Diğer) ; RCCI,Isooctane,Emissions,Diesel engine,High octane fuel ; RCCI,Emisyon,İzooktan,Yüksek oktanlı yakıt,Dizel motor

Yapılan çalışmada deney motoru, modifiye edilerek RCCI konseptine göre çalışır hale getirilmiş tek silindirli dizel motordur. HRF olarak dizel ve LRF olarak ta izooktan (%15, %30, %45 ve %60 karışım oranlarında) kullanılmıştır. Deneyler üç farklı yükte (%20, %40 ve %60) ve 2400 (d/d) sabit motor devrinde gerçekleştirilmiştir. %20 yükte basınç pik değerinde LRF kullanımı ile önemli bir değişim olmamakla birlikte, motor yükü ve LRF karışım oranı arttıkça basınç ve HRR pik değeri artmış, bu değerlerin oluştuğu krank açısı ilerlemiştir. Motor performansı için önemli olan OİB’de LRF oranına bağlı olarak kısmi azalmalar görülmesine rağmen, %15 LRF oranı kullanımının tüm yüklerde OİB’nin dizel yakıtlı deneyde oluşan değerle hemen hemen aynı seviyede oluştuğu belirlenmiştir. LRF kullanımı ile düşük yükte NOx emisyonu, yüksek yükte CO emisyonu başarılı bir şekilde azaltılırken, HC emisyonu tüm deneylerde artış göstermiştir. Duman opaklığı tüm yük deneylerinde LRF ile azaltılırken, en büyük azalma %60 yükte yaklaşık olarak %97 oranında gerçekleşmiştir.

In the conducted study, a single-cylinder diesel engine was modified to operate according to the RCCI concept. Diesel was used as HRF and isooctane (in mixture ratios of 15%, 30%, 45%, and 60%) as LRF. Experiments were conducted at three different loads (20%, 40%, and 60%) and at a constant engine speed of 2400 rpm. While there was no significant change in the peak pressure value with the use of LRF at 20% load, as the engine load and LRF mixture ratio increased, both pressure and HRR peak value increased, and these values occurred at an advanced crank angle. Although partial decreases depending on the LRF ratio were observed in the IMEP, which is important for engine performance, it was determined that the use of 15% LRF ratio resulted in IMEP levels almost similar to those obtained in diesel-fueled experiments at all loads. With the use of LRF, NOx emissions were successfully reduced at low loads, and CO emissions were reduced at high loads, while HC emissions increased in all experiments. Smoke opacity was reduced with LRF at all load experiments, with the greatest reduction occurring at 60% load, approximately by 97%.
VERİ ÖN İŞLEME TEKNİKLERİNİN SAĞLIK VERİLERİNİN SINIFLANDIRMA BAŞARISINA ETKİSİNİN İNCELENMESİ
INVESTIGATION OF THE EFFECT OF DATA PRE-PROCESSING TECHNIQUES ON THE CLASSIFICATION SUCCESS OF HEALTH DATA
Yazar: Erdoğan, Feyza; Tongur, Vahit; Uzbaş, Betül
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 11 No. 24, 2024
Anahtar kelimeler: Machine Learning (Other) ; Makine Öğrenme (Diğer) ; Health Dataset,Hepatitis,Machine Learning,Data Preprocessing ; Sağlık Veri Kümesi,Hepatit,Makine Öğrenmesi,Veri Ön İşleme

Veri madenciliği sürecinin en temel adımlarından biri olan veri ön işleme teknikleri, literatürde sıklıkla başvurulan bir süreçtir. Bu çalışmada Hepatit hastalığına ait veri kümesi üzerinde sağlık alanında sık kullanılan veri ön işleme tekniklerinin etkinliği incelenmiştir. Sırasıyla eksik veri, dengesiz veri kümesi, aykırı veri, normalizasyon ve özellik seçimi işlemleri uygulanmıştır. Veri kümesinin her adımda elde edilen yeni versiyonu için literatürde sıklıkla kullanılan beş makine öğrenmesi yöntemi (KNN, LR, RF, SVM, ANN) ile sınıflandırma yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, doğru ve gerekli veri ön işleme tekniklerinin seçimi ile model başarısına olumlu katkısını desteklemektedir. Tüm aşama sonunda elde edilen model performansları %85 ve üzerinde olup, tüm performans belirleme ölçütleri bazında tutarlı sonuçlar göstermektedir. Her bir veri ön işleme model performansına kademeli olarak katkıda bulunmuş, en yüksek katkı ise son aşamada uygulanan özellik seçimi ile sağlanmıştır. Özellik seçimi, modelin performansını belirgin şekilde iyileştirerek sınıflandırma başarısına önemli ölçüde katkı sağlamıştır.

Data preprocessing techniques, one of the most fundamental steps in the data mining process, are frequently referenced in the literature. In this study, the effectiveness of commonly used data preprocessing techniques in the health field was examined on a dataset related to Hepatitis disease. The processes of handling missing data, managing imbalanced datasets, outlier detection, normalization, and feature selection were applied in sequence. For each new version of the dataset obtained at every step, classification was performed using five machine learning methods commonly used in the literature (KNN, LR, RF, SVM, ANN). The results obtained support the positive contribution of correctly selecting the appropriate data preprocessing techniques to model success. The model performances achieved in all steps are above 85%, showing consistent results across all performance evaluation metrics. Each data preprocessing step contributed gradually to model performance, with the highest contribution provided by the feature selection applied in the final stage. Feature selection significantly enhanced the model's performance, making a substantial contribution to classification success.