Fen Bilimleri Enstitüsü

Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/192

Browse

Now showing 1 - 20 of 223

Micro Manyetik ve Parçacıklarının Manipülasyonuna Yönelik Sistem Tasarımı
(Abdullah Gül Üniversitesi, 2018) BÖYÜK, MUSTAFA; Böyük, Mustafa; İçöz, Kutay; Ablay, Günyaz
Manyetik cımbızlar çeşitli uygulamalar ve ölçümler için hücreleri veya biyomolekülleri manipüle edebilir. Tek moleküllü manipülasyonlar için bir elektromanyetik mikro manipülatör tasarlandı, modellendi ve kontrol edildi. Elektromanyetik cımbız mikron boyutlu süperparamanyetik parçacıkları uygun kontrol mekanizması yardımıyla kontrol edebilir. Bu parçacıklar, hedef biyomoleküllerin yakalanması için reseptörler ile fonksiyonel hale getirilebildiğinden dolayı yüklü partiküller harici bir manyetik alan kullanılarak belirli bir yere taşınabilirler. Manyetik tek kutup ve manyetik devre yaklaşımları, manyetik sistemin dinamik denklemini modellemek için bu çalışmada kullanıldı. Ofset akım tabanlı geri besleme ile doğrusallaştırma yaklaşımı bir kontrolör tasarlanarak, sıfır kararlı-durum hatasıyla geniş çalışma koşulları sağlandı. Tek parçacığın konumunu bulmak için görüntü tabanlı algoritma geliştirilmiştir. Türetilmiş model ve kontrol sistemini doğrulamak için sayısal simülasyonlar yapılır. Tasarlanan manyetik sistem, 1 ila 10 mikrometre çapındaki manyetik bir parçacığı 1 amperden az bir akımla kontrol etmek için 1-100 pN arasında kuvvet uygulayabilmektedir. Manyetik yönlendirici sistemi, tek hücre ayrımı, ve biyosensör gelişmeleri için kullanılabilir.
Hastalık Tahmini ve Biyobelirteçlerin Tespiti için Makine Öğrenim Modellerinin Tasarımı ve Geliştirilmesi
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2024) Temiz, Mustafa; Güngör, Burcu; Yousef, Malik
In medical science, the prediction of diseases and the identification of biomarkers play an important role in the diagnosis and treatment of various health conditions. The recent proliferation of data mining techniques has accelerated the development of disease prediction systems. In particular, machine learning methods are an effective way to analyze medical data and identify patterns to predict the likelihood of the disease development. Machine learning methods also help to identify biomarkers. Recently, the increasing incidence and mortality rates of inflammatory bowel disease, colorectal cancer and type 2 diabetes have drawn researchers' attention to these research areas. The aim of this thesis is to reduce the number of features and improve the prediction performance of machine learning based on complex biological datasets with a large number of disease-related features, as well as to identify potential biomarkers. In this thesis, three different studies are presented. The first study predicts eleven different cancer subgroups using miRNA data and biological domain knowledge and identifies potential biomarkers for these diseases. The second study predicts three different diseases using metagenomic data and biological domain knowledge and identifies potential biomarkers. The third study uses metagenomic data related to colorectal cancer to conduct global and population-based comprehensive experiments with traditional feature selection methods to identify potential biomarkers. This thesis presents a promising avenue for early disease detection, facilitating expedited treatment protocols, improving human survival rates, and potentially alleviating economic burdens within these critical research domains.
A reliable and secure communication design for underwater sensor networks concerning energy efficiency
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2023) UYAN, Osman Gökhan
Underwater Acoustic Sensor Networks (UASNs) recently attract scientists because of its wide range of applications and emerging technology. A design challenge in UASN's is the limited network lifetime and poor reliability caused by limited battery supply of sensors and harsh channel conditions in underwater environment. Moreover, sensors might transmit sensitive data that must be disguised against eavesdropping attacks. To maintain a reliability level, packet-duplication and multi-path routing method are suggested, which renders eavesdropping attacks easier. For data security, cryptographic encryption is the most acclaimed method. However, encryption needs extra computations, which consume extra energy and cause a decrease in the network lifetime. As a countermeasure along with encryption against silent listening, fragmenting data and transmitting in pieces over different paths has been proposed. To address these challenges, an optimization framework has been developed to analyze the effects of multi-path routing, packet duplication, encryption, and data fragmentation on network lifetime. However, the solution time of the proposed optimization model is quite high, and sometimes it cannot come up with feasible solutions. To this end, in this study, different regression and neural network methods have been proposed to predict the energy consumptions of underwater nodes as supplementary methods to optimization models. Performance evaluations show that the proposed methods yield remarkably accurate predictions and can be used for energy consumption prediction in UASNs.
FDG-PET Görüntülerindeki Tümörlerin Makine ve Derin Öğrenme Tabanlı Analizi
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2022) Ayyıldız, Oğuzhan; Yılmaz, Bülent
Analysis of a tumor is essential in treatment planning and evaluation of treatment response. Positron Emission Tomography (PET) is a vital imaging device for clinical oncology in understanding the metabolic structure of the tumor. In this thesis, three separate studies investigating the application of machine, deep learning and statistical approaches on FDG-PET images from patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) and pancreatic cancer. The first study aimed at performing a survey on subtype classification of NSCLC by using different texture features, feature selection methods and classifiers. Images from 92 patients and several clinical and metabolic features for each case were used in this study along with histopathological validation for the tumor subtype labeling. Stacking classifier resulted in 76% accuracy. The aim of our second study was to adapt an atrous (dilated) convolution-based tumor segmentation approach (DeepLabV3) on FDG-PET slices with maximum standard uptake value (SUVmax). MobileNet-v2 pretrained on ImageNet served as the backbone to DeepLabV3. The classification layer was interchanged with the Tversky loss layer which helped improve model's performance while the dataset was imbalanced. Images from 141 patients were employed and augmentation was performed in each training phase. Dice similarity index was obtained as 0.76 without preprocessing and 0.85 with preprocessing. The last study focused on determining the features to be used in the prognosis of pancreatic adenocarcinoma on FDG-PET images from 72 patients. Well-known texture, metabolic and physical features were extracted from tumor region that was determined with the help of random walk segmentation algorithm. On these features time-dependent ROC curve analysis was performed for 2-year overall survival (OS) prediction, and, in the univariable analyses, tumor size, energy, entropy, and strength were found to be significant predictors of OS. Keywords: PET/CT, NSCLC, Machine learning, Deep learning, Radiomics, Semantic segmentation
Görüntü İşleme ve Makine Öğrenmesi Yöntemiyle Erken Meme Kanseri Teşhisi
(Abdullah Gül Üniversitesi, 2018) TAŞDEMİR, SENA BÜŞRA YENGEÇ; Taşdemir, Sena Büşra Yengeç; Aydın, Zafer
Kadınlarda, kanser ölümünün önde gelen nedeni ve en sık görülen kanser türü meme kanseridir. Erken teşhisi ölüm oranını azaltır, bu nedenle erken teşhis çok önemlidir. Dijital mamografi, meme kanserinin erken teşhisi ve tanısında kullanılan yaygın bir tıbbi görüntüleme tekniğidir. İlgili bölgenin (ROI) otomatik olarak saptanması, bir radyolog tarafından daha fazla analiz edilebilecek şekilde anormal alanları işaretlenmesine yardımcı olur. ROI'nin otomatik algılanması, özellik çıkarımı ve sınıflandırılması olmak üzere iki ana aşamaya sahiptir. Öznitelik çıkarma, görüntüyü bir bilgisayar için daha anlaşılır olan başka bir boyuta dönüştürür. İkinci adım, sınıflandırıcı tarafından yapılan kararı (normal veya ROI) içerir. Bu çalışmada, 2D-DWT, HOG, Haralick'in dokusal özellikleri, TAS, LBP, Zernike ve GLCM gibi farklı öznitelik çıkarma yöntemleri kullanılmıştır. Sistemin performansını değerlendirmek için, gerçeklenen sınıflandırıcılar; rastgele orman, lojistik regresyon, k-en yakın komşular (k-NN), naïve Bayes, karar ağacı, destek vektör makinesi (SVM), Adaboost, radyal temelli fonksiyon ağı (RBF-NN), çok katmanlı algılayıcı (MLP), konvolüsyonel sinir ağı (CNN) kullanılmıştır. Kapsamlı deneyler neticesinde, optimum başarıyı veren özellik çıkarma, özellik seçimi ve sınıflandırma yöntemleri tespit edilmiştir. Önerilen yeni ROI tanıma yönteminde görüntü ön işleme aracı olarak CLAHE, öznitelik çıkarmak için 2D-DWT, HOG, Haralick, özellik seçim yöntemi olarak wrapper ve sınıflandırıcı olarak rastgele orman yöntemi kullanılmış ve % 87.5'lik bir doğruluk oranı elde edilmiştir.
Anormallik Tespiti için Veri Madenciliği
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Kaçmaz, Rukiye Nur; Yılmaz, Bülent
Gastroentereloji uzmanları için kolon anormalliklerinin tespit edilmesi en zor görevlerden birisidir. Kolonoskopi herhangi bir anormalliği izlemek için kolondan video veya görüntüler kaydetmenin en yaygın yöntemidir. Bununla birlikte işlem sırasında elde edilen görüntü veya videolar, kolonoskopi probunun ya da kapsülün hızlı hareketinden kaynaklanan hareket gürültüsü, kapsülde ve probda ışık kaynağından kaynaklanan yansıma gürültüsü (YG), yetersiz veya aşırı aydınlatmadan kaynaklanan uygun olmayan kontrast gürültüsü, mide öz suyu, baloncuklar veya kalıntılar içermektedir. Bu tarz gürültüler içeren görüntülere bilgi taşımayan çerçeveler adı verilmektedir. Hastalık tespiti işlemi ise bilgi içeren olarak adlandırılan temiz görüntüler ile yürütülmektedir. İlk çalışmada tekstür tabanlı otomatik polip tespitinde YG'nin etkisini ve YG'yi ortadan kaldırmak için kullanılan görüntü enterpolasyonunun kullanımı araştırıldı. Bu amaçla, çeşitli boyutlarda sonradan YG eklenen ve interpolasyon uygulanan görüntülerden ve YG içermeyen görüntülerden çeşitli tekstür özellikleri elde edildi. Polipleri kolon arka planından ayırt etmek için, uygulanan en yakın komşular, bilineer ve bikübik interpolasyon yöntemlerinin, tekstür özellikleri ve sınıflandırma performansı açısından herhangi bir farklılığa neden olup olmadığı test edildi. İkinci çalışmada temel amaç, bilgi taşımayan çerçeveleri tespit etmede geleneksel makine öğrenmesi ve transfer öğrenme yaklaşımlarının performanslarının karşılaştırılmasıydı. Makine öğrenmesi bölümünde, gri seviye eş oluşum matrisi, gri seviye koşu uzunluğu matrisi, komşuluk gri ton farkı matrisi, odak ölçüm operatörleri ve basıklık, standart sapma ve çarpıklık olarak üç adet birinci derece istatistik kullanıldı. Sınıflandırma aşamasında rastgele orman, destek vektör makineleri ve karar ağacı yaklaşımları kullanılmıştır. Transfer öğrenme bölümünde derin sinir ağları olarak AlexNet, SqueezeNet, GoogleNet, ShuffleNet, ResNet-18, ResNet-50, NasNetMobile ve MobileNet tercih edildi. Son çalışma, bilgi taşıyan çerçevelerde Crohn's, ülseratif kolit, kanser ve polip gibi kolon anormalliklerinin saptanmasını içermiştir. Bu çalışmanın amacı, öncelikle sağlıklı çerçeveleri hastalıklılardan ayırmak ve hem geleneksel makine öğrenmesi hem de transfer öğrenme yaklaşımlarını kullanarak hastalık türlerini belirlemekti. İkinci çalışmada kullanılanlarla aynı tekstür özellikleri, sınıflandırma yaklaşımları ve transfer öğrenme yöntemleri kullanılmıştır.
Türkiye'de Elektrikli Araç Sarj İstasyonu Lokasyonu Belirleme
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2023) Gülbahar, İbrahim Tümay; Sütçü, Muhammed
Electric vehicles are now regarded as one of the best and greenest replacements for internal combustion engine vehicles. For the widespread use of electric vehicles, the construction of the vehicle charging network and, in particular, the choice of the appropriate site for the charging stations, are viewed as critical issues. The majority of studies on the topic concentrate on well-known locations like city centers, shopping malls, and airports. Because there are so many alternative charging stations, even though these and comparable locations are regularly used in everyday life, they can usually provide an appropriate solution to the daily charging need. For intercity travel, it is impossible to find enough charging stations, especially on highways. To choose the position of electric vehicle charging stations on highways, a decision model has been suggested in this study. The anticipated number of electric vehicles in Türkiye over the next few years is projected in order to acquire a realistic approach to the location of charging stations, and this amount is employed as a significant input in the facility positioning model. The best places for charging stations on state highways that can meet customer demand were then identified using an optimization technique. The suggested model selects the most suitable locations for charging stations and the number of chargers that should be installed there while also making sure that drivers of electric vehicles on highways don't run into charging issues.
Zırh Çeliklerinin Hidrojen Gevrekliği Davranışlarının Deneysel Yöntemlerle Belirlenmesi ve Hidrojen Giderme Operasyonunun Optimizasyonu
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021) Bayram, Ferdi Caner; Bal, Burak
Hidrojen kırılganlığı veya hidrojen destekli çatlama olarak da bilinen hidrojen gevrekliği, hidrojen atomlarının metallerin kristal kafes yapısına girmesi, difüzyonu ve maruz kalması nedeniyle bazı metalik malzemelerin (yüksek mukavemetli çelikler, titanyum alaşımları, alüminyum alaşımları, vb.) kırılgan hale geldiği veya kırıldığı karmaşık bir süreçtir. Boru hattı çelikleri, zırh çelikleri, gelişmiş yüksek mukavemetli çelikler gibi çok çeşitli farklı yapısal malzemelerin mekanik özelliklerini (örneğin, süneklik ve/veya tokluk) belirgin şekilde düşüren ciddi bir konudur. Bu tez çalışmasının amacı, FNSS Savunma Sanayi Sistemleri tarafından kullanılan MIL-DTL-12560 Class-4a ve MIL-DTL-46100 askeri şartnamelerini sağlayan zırh çeliklerinin hidrojen gevrekleşme davranışlarını deneysel yöntemlerle araştırmak ve hidrojen geri difüzyon operasyonu için sıcaklık ve zaman parametrelerini optimize etmektir. Bu kapsamda, hidrojene maruz kaldığında mekanik özelliklerin olumsuz şekilde etkilendiğini tespit etmek için, iki farklı zırh çeliğinin hidrojen yüklü ve hidrojen yüklü olmayan numuneleri ile tek eksenli çekme, basma, yüksek gerinim hızı, sertlik, darbe ve balistik testler de dahil olmak üzere çeşitli mekanik testler gerçekleştirildi. Deneysel çalışmalarda kullanılmak üzere gerekli olan hidrojen yükleme işlemi, bir elektrokimyasal hidrojen sistemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Son olarak, hidrojenli ve hidrojensiz numunelerin kırılma yüzeylerinde mikroyapısal analizler gerçekleştirilmiştir. Mikroyapının mekanik özelliklere etkisi ayrıca araştırılmıştır.
Mesleki Bilgi Transferinin Bir Aracı Olarak Türk Mimarlık Dergileri: 1960-1980
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2023) Katırcıoğlu, Nida; Tozoğlu, Ahmet Erdem
In this thesis, the role of architectural periodicals published in Turkey in the context of knowledge transfer between 1960 and 1980 is analyzed with textual analysis. One of the functions of architectural periodicals, transferring the changes and developments in the professional field in the world to their readers, has been investigated. The contents of three architectural periodicals that transfer architectural knowledge have been categorized by examining their archives.
GG (Genişletilmiş Gerçeklik)'in Mimari Tasarım Eğitimine Etkisi
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2024) Kıdık, Ayşegül; Asiliskender, Burak
The 'XR (Extended Reality) Impact on Architectural Design Education' dissertation comprehensively examines the integration and impact of Extended Reality (XR) technologies in architectural design experience. As the field of architectural design education struggles with the challenges presented by technological advancements, this research endeavors to explore the potential of XR technologies, which encompass Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR), and Mixed Reality (MR), to redefine the design process and enhance the creative capacity of architecture students. In the rapidly evolving landscape of contemporary architecture, architectural design education is paramount in fostering future architects equipped to meet the dynamic demands of the profession. XR technologies have emerged as transformative tools that have the potential to revolutionize how architects engage with their projects, offering immersive and interactive environments for design exploration that have different realities. The methodology employed in this research is varied, combining comprehensive and systematic literature reviews with empirical case studies. This methodological synergy integrates theoretical insights from literature reviews with practical observations from real-world architectural projects, facilitating a comprehensive exploration of XR technologies within the context of architectural design studio education. The literature review encompasses a wide range of topics, including architectural design studio education, the fundamental principles of XR technology, and emerging trends in architectural education. These reviews provide the requisite theoretical framework for comprehending the implications of XR technologies on the design experience. Within the dissertation, systematic literature reviews are conducted on VR, AR, MR, and XR technologies, thereby shedding light on their integration into architectural design studio education. These reviews synthesize existing research findings, identify key trends, and address the challenges and opportunities associated with each technology. A case study approach offers a practical perspective, investigating real-world architectural projects and design studios embracing XR technologies. Through these case studies, the intricacies of XR integration are explored, the transformative effects on design experience are assessed, and exemplary practices in architectural design are showcased. Moreover, the dissertation discusses XR technologies in relation to conventional design education, thereby underscoring their potential to redefine architectural pedagogy. This research explores integrating XR technologies into architectural education to enhance students' creative capacities and redefine the design process. By incorporating XR technologies, architecture students gain the skills and knowledge necessary for sustainable development, fostering innovation, sustainability, and technological proficiency. XR technologies in education provide a quality learning experience that aligns with global sustainability goals, preparing students to contribute effectively to the achievement of Quality Education (Sustainable Development Goal 4). This research contributes to the ongoing discussion on the role of technology in shaping the future of architectural design education and practice. It sheds light on the transformative potential of XR technologies in architectural design education. Architects, educators, and students stand to gain valuable perspectives on harnessing XR technologies to enhance creativity and innovation in the architectural field.
Omega-3 Yağ Asitlerinin Nişasta Nanopartiküllerle Stabilize Edilmiş Emülsiyonlar İçine Enkapsüle Edilmesi
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021) Korkut, Ayşe; Kahraman, Kevser
Bu tez çalışmasının temel amacı emülsiyon stabilizatörü olarak kullanılacak nişasta nanopartiküllerini üretmektir. Tezin ilk bölümünde asit hidrolizi ile nişasta nanopartikülleri üretilmiş ve nişasta nanopartikülleri morfolojik özellikler ve boyut, kristalinite ve yapısal özellikler açısından karakterize edilmiştir. Pickering emülsiyonlar, iki farklı yağ fraksiyonunda (Φ0.6 ve Φ0.8) ve farklı yağlarla (ayçiçeği ve mısır yağı) hazırlanmıştır. En iyi emülsiyon stabilitesini sağlayan nişasta nanopartikülünü belirlemek için emülsiyonlar %2 nişasta nanopartikülü (mg nişasta/g emülsiyon) ilavesiyle hazırlanmıştır. Emülsiyonlar, oda koşullarında 30 gün süreyle depolanmış ve faz ayrımı olup olmadığı gözlenmiştir. En stabil emülsiyon, Φ0.6 yağ fraksiyonunda mısır yağı ile 1:3 nişasta:H2SO4 oranı (1:3 (3)) ile 3 gün hidrolize edilmiş nişasta nanopartikülü (%2) kullanılarak hazırlanmıştır. Tezin ikinci bölümünde, omega-3 yağ asitleri Pickering emülsiyonlar içine enkapsüle edilmiştir. Omega-3 kaynağı olarak keten tohumu yağı seçilmiştir. Emülsiyonlar, %3 oranında nişasta nanopartikülleri (1:3(3)) ilavesiyle Φ0.2 yağ fraksiyonunda hazırlanmıştır. Emülsiyonlar 25±1°C' de 15 gün depolanmış ve depolama sırasında emülsiyonlardaki değişiklikler fiziksel stabilite, peroksit sayısı, pH, partikül boyutu ve zeta potansiyeli açısından incelenmiştir. Omega-3 yağ asitlerinin enkapsüle edilmesi için kullanılan nişasta nanopartikülleri ile stabilize edilen Pickering emülsiyonlar, keten tohumu yağını birincil oksidasyona karşı daha dirençli hale getirmiştir.
Farklı Modülasyon Teknikleri ile Su Altı İletişimde Performans Analizi
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017) Bahçebaşı, Akif; Güngör, Vehbi Çağrı
Sualtı Kablosuz Algılayıcı Ağlarının özellikle veri toplama, sınır güvenliği, kirlilik izleme, sahil araştırma ve taktiksel takip gibi bir çok oşinografi uygulaması son yıllarda pek çok araştırmacının ilgisini çekmeye başlamıştır. Pek çok su altı uygulamasında, su altı sensor düğümlerinin yanında, insansız su altı araçları da su altı kaynaklarının keşfi ve veri toplama gibi işbirliği gerektiren görevlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Su altı ağlarda kurulan bağlantı akustik iletişime dayanmasına rağmen, akustik kanal özellikleri çok ani değişiklikler gösterir ki, bu nedenle kurulan bağlantı kalitesinde, çevresel faktörler ve düğümlerin konumları önemli rol oynar. Bu sebeple su altı ağlarda güvenilir bir iletişimin kurulması oldukça zordur. Bütün bunlardan başka, sinyal kayıpları ve yeniden iletimler enerji kaynaklarının gereksiz sarfiyatına dolaysıyla ağ ömrünün kısalmasına neden olur. Bu tez çalışmasında su altı akustik ağlarda en çok bilinen modülasyon teknikleri kullanılarak farklı derinlik, mesafe ve Bit hata oranına sahip su altı ortamları analiz edilmiştir. Sonuç olarak veri iletimi için gerekli minimum enerji miktarı bulunmuş ve modülasyon teknikleri uygun şekilde kıyaslanmıştır. Simülasyon çalışmalarımızda kanıtlandığı üzere 32-PSK ve 16-QAM teknikleri minimum (optimum) enerji tüketim oranlarına ulaşmıştır. Bundan dolayı ağ tasarımcıları 32-PSK ve 16-QAM modülasyon tekniklerini kullanarak su altı ağların ömrünü artırabilirler.
Histon Deasetilaz İnhibitörlerinin PTEN/PI3K/AKT/mTOR Yolağı ve Kemorezistan Kolanjiokarsinoma Gelişimine Olan Etkilerinin Moleküler Düzeyde Belirlenmesi
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021) Helin, Sağır; Sağır, Helin; Akçok, Emel Başak Gencer
Kolanjiokarsinom (CCA) agresif bir adenokarsinomdur ve ikinci en sık görülen birincil karaciğer tümörüdür. CCA gelişiminin kesin etiyolojisi hala net olarak tanımlanmamıştır. Mevcut kemoterapötik tedaviler, çoklu ilaç direnci nedeniyle etkili olmadığından, kemorezistant CCA yaygındır. Histon deasetilaz inhibitörleri (HDACis); umut verici antikanser karakteri göstermektedir ve HDAC işlevindeki düzensizlikler otofaji için önemli olan ve kemo-dirençli CCA'da bulunan yolaklar ile ilişkilidir, örneğin PTEN/PI3K/AKT/mTOR. Bu nedenle, sisplatine dirençli CCA hücre hatları ürettik ve SAHA, MS-275 ve Romidepsin yoluyla HDAC inhibisyonunun ve Nocodazol ve Klorokin ile otofaji inhibisyonunun etkisini kontrol ettik. Romidepsin ve Nocodazol'ün kombinasyon tedavisi sisplatine dirençli hücrelerin proliferasyonunu azalttı. Apoptotik analiz yapıldı ve sonuçlar erken apoptotik ve apoptotik hücre ölümündeki artışı kanıtladı. Ayrıca, hücre döngüsü analizi sonuçları, hücre döngüsünde durdurulma göstermiştir. Western blotlama ile PTEN, Histon H3 ve Asetillenmiş H3 protein ekspresyonlarını kontrol ettik. Sonuçlar, PTEN ekspresyon seviyesi ile HDAC inhibisyonu arasındaki olası ilişkiyi gösteriyordu. Direnç durumunda PTEN lokalizasyonu çok önemli olduğundan, immünofloresan boyama gerçekleştirdik ve hem hassas hem de sisplatine dirençli hücrelerde PTEN'in yerini tespit ettik. Sonuçlar, sisplatine dirençli hücrelerinde sitoplazmaya PTEN translokasyonunu gösteriyordu. Sonuç olarak, HDAC ve otofaji inhibisyonunun kombinasyon tedavisi, kemorezistan kolanjiokarsinomaya karşı umut verici bir tedavidir.
Hastalık Geni Karakterizasyonu
(2025) Yetgin, Fatma Nihal; Kaplan, Oktay İsmail
Hasta olmak insan yaşamının bir parçasıdır. Bazı hastalıklara sık rastlanırken bazı hastalıklar nadirdir. Günümüzde 7000den fazla nadir hastalık vardır ve sayısı artmaktadır. Silyopatiler de nadir hastalıklardan biridir. Silyopatiler, silyanın fonksiyonunu ya da yapısını etkileyen mutasyonlar sonucu oluşan hastalıklardır. Silya birçok kompartmandan oluşan, hücreden dışarıya doğru uzanan bir organeldir ve Hedgehog sinyal yolağı gibi bazı önemli sinyal yolaklarını etkiler. 2014 yılında EFCAB7'in EVC ve EVC2 proteinleri ile ilişkisi bulunmuştur. EVC ve EVC2 genlerindeki mutasyonlar Ellis van Creveld hastalığına sebep olmaktadır. 2023'de ise sendromik olmayan postaksial polidaktiliye sebep olduğu keşfedilmiştir. Ancak EFCAB7 ile silya arasındaki ilişki yeterince aydınlatılamamıştır. Bu çalışmada, mikroskobik yöntemler ve fonksiyonel deneylerle EFCAB7 ile cilia arasındaki ilişki incelenmiştir. Sonuçlarımız, efcab-7 mutantlarının silialarının vahşi tipe kıyasla önemli ölçüde daha kısa olduğunu, buna karşın IFT (intraflagellar transport) hızı ve partikül sayısında belirgin bir değişiklik olmadığını göstermiştir. Ayrıca, normal koşullarda silyaya girmeyen ELMOD-3 proteini, efcab-7 mutantlarında da silyaya giriş yapmamış ve bu durum silial geçidin sağlam olduğunu ortaya koymuştur. Beklenmedik bir şekilde, efcab-7 mutantlarının hareket kabiliyetinin azaldığı ve akson sayısının da azaldığı gözlemlenmiştir, bu da EFCAB7'nin nöronal veya kas fonksiyonunda ek bir rolü olabileceğini düşündürmektedir. Bu bulgular, EFCAB7'nin silya ve nöronal bütünlüğün korunmasındaki fonksiyonlarını genişletmekte ve ilişkili nadir hastalıkların patogenezi hakkında yeni bilgiler sağlamaktadır.
Kolon Polipleri için Kolonoskopi ve Histopatoloji Görüntülerinden Yapay Zekâ Destekli Prognostik Belirteç Tespiti
(2023) Doğan, Refika Sultan; Yılmaz, Bülent
Dünya Sağlık Örgütü'nün 2023 yılı istatistiklerine göre kolorektal kanser dünya çapında en sık görülen üçüncü kanser türüdür ve tüm kanser vakalarının yaklaşık %10'unu oluşturmaktadır. Çoğu kolon kanseri, kolon mukozasında anormal hücre çoğalması sonucu oluşan poliplerle başlar. Kolon polipleri neoplastik ve neoplastik olmayan olarak iki türe ayrılır ve neoplastik polipler kanser potansiyele sahiptir. Kolonoskopi poliplerin tespitinde en yaygın kullanılan yöntemdir. Kolonoskopun ucundaki aletle poliplerin tespit edilip çıkarılması (polipektomi) mümkündür. Çıkarılan poliplerin neredeyse tamamının Hematoksilen ve Eozin (H&E) boyalı doku slaytları hazırlanıp patologlar tarafından mikroskop altında incelenir. Belirsizlik durumunda, kansere özgü önemli antijen (protein) ekspresyonlarını göstermek için immünohistokimyasal (İHK) analizler yapılır. Bu tezde dört ana çıktı elde edildi: İlk olarak, kolonoskopi videoları ve görüntüleri/kareleri kullanılarak polip tipi/alt tipi, evresi ve malignite potansiyelinin otomatik olarak belirlenmesi ve patoloji raporları ile İHK analiz sonuçlarının etiket olarak kullanılması araştırıldı. İkinci olarak kolonoskopi görüntülerinden, patoloji raporundan ve İHK analiz sonuçlarından elde edilen özellikler kullanılarak histopatoloji görüntülerinden kolon poliplerinin otomatik karakterizasyonu incelendi. Üçüncüsü, kanser potansiyeli gösterebilecek polip tipi/alt tipi, evresi ve olası prognostik özellikler (biyobelirteçler) istatistiksel yaklaşımlar kullanılarak analiz edildi. Son olarak Ki-67 (klon 30-9), CD34 (klon QBend/10), p53 (klon bp53-11), BRAF (klon V600E) , VEGF (klon SP125) ve PD-L1 (klon SP142) belirteçlerine ait 400'den fazla polipin kolonoskopi ve histopatoloji görüntülerini, polip tipini, lokasyonunu, evresini ve IHC analiz sonuçlarını içeren kapsamlı bir veri tabanı oluşturuldu ve bu veri tabanı oluşturuldu. açık kaynak kodlu bir depo olarak bilim camiasıyla paylaşılmaktadır.
Bilgisayar Ağlarında Anormal Durum Tespiti Yapan Öğrenme Yöntemlerinin Geliştirilmesi
(Abdullah Gül Üniversitesi, 2018) MUKHANDI, HABIBU SHOMARI; Mukhandi, Habibu Shomari; Aydın, Zafer
Makine öğrenmesi, verilerdeki bilginin bir bilgisayar ya da makina tarafından otomatik olarak öğrenilmesi ve karşılaşılan yeni durumlarda anlamlı bilgi ya da davranışların üretilmesini amaçlar. Bir çok uygulama alanı bulunan makine öğrenmesi daha önce hiç karşılaşılmamış olan sıradışı durumların tespit edilmesi için de kullanılmaktadır. Bilgisayar ağlarındaki siber saldırılar, kredi kartı dolandırıcılığı ve internet sitelerinin linklerine yapılan çok sayıda sahte tıklamalar dünya genelinde ekonomileri ciddi oranda zarara uğratabilecek niteliktedir. Bu tezde üç farklı anormal durum tespiti problemi üzerinde çalışılmıştır: bilgisayar ağlarında saldırı tespiti, kredi kartı dolandırıcılığı tespiti ve internet sitelerdeki linklere sahte tıklama tespiti. Anormal durum tespiti için geliştirilen ve optimize edilen modeller arasında rastgele orman, en yakın komşu, destek vektör makinası, logistic regresyon, karar ağacı, AdaBoost, çantalama ve yığınlama gibi sınıflandırma yöntemleri bulunmaktadır. Yöntemlerin hiper-parametreleri eğitim kümelerinde yapılan çapraz doğrulama deneyleri ile optimize edilmiştir. Bir sonraki aşamada optimum hiper-parametre konfigürasyonları kullanılarak eğitilen modeler ile test verilerinde tahmin sonuçları hesaplanmıştır. Bu deneyler neticesinde genel doğruluk oranı ve F-measure skorlarında yüksek başarı elde edilmiştir. Geliştirilen yöntemler arasında en başarılı sonuçlar topluluk modelleri ile elde edilmiştir.
Lazer ile Oluşturulan Kabarcıkların Göziçi Basınç Ölçümünde Kullanımı
(Abdullah Gül Üniversitesi, 2017) ALTINDİŞ, FATİH; Altındiş, Fatih; Yılmaz, Bülent
Günümüzde göz tansiyonu ölçmeye yönelik farklı yaklaşımlar kullanılmaktadır. Ancak, bu yaklaşımlar bazı durumlarda hastaların göz tansiyonunu ölçmekte zorlanmaktadır. En fazla sıkıntı yaşanan durum, gözünden ameliyat geçirmiş kişilerin göz tansiyonunu ölçme konusunda yaşanmaktadır. Bu kişilerin korneası ameliyat sonrası hassaslaştığı için tonometre cihazları ile göz tansiyonu ölçülememektedir. Bu tez çalışması, 1064 nm dalga boyunda çalışan bir Nd:YAG lazer ile sıvı içerisinde oluşturulan kabarcıkların karakteristiğini inceleyerek, göz tansiyonunu bu kabarcıkların boyutlarından ölçmeye yönelik yeni bir yaklaşım geliştirmeyi amaçlamıştır. Bu doğrultuda, öncelikle göz içi ortamına benzeyen yapay bir ortam tasarlanmıştır. Bu ortam içerisinde lazer ile oluşturulan kabarcıkları takip edecek bir görüntüleme sistemi ve bu sisteme entegre çalışan bir görüntü işleme yazılımı geliştirilmiştir. Farklı sıvı basınçlarında lazer ile oluşturulan kabarcık görüntüleri işlenerek kabarcıklara ait özellikler çıkarılmıştır. Sonuçlar göstermiştir ki, lazer ile oluşturulan kabarcıkların hacimleri düşük basınç altında daha fazla olurken, sıvı basıncı arttıkça bu kabarcıkların hacmi azalmaktadır. Elde edilen veriler ışığında, kabarcıklarda meydana gelen bu hacim değişiminin, kabarcığın içinde bulunduğu sıvının basıncını ölçmekte kullanılabileceği sonucuna varılmıştır. Bu çalışma, lazer ile sıvı içerisinde oluşturulan kabarcıklar ile ilgili elde edilen bu verileri kullanarak, gözün ön kamarasında lazer ile kabarcık oluşturmaya ve göz içi basıncını bu kabarcık yardımıyla ölçmeye yönelik yeni bir yaklaşım geliştirmeyi önermektedir.
Blokzincir Tabanlı Eşten-Eşe Enerji Ticareti Uygulamaları
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2023) Seven, Serkan; Alkan, Gülay Yalçın
This thesis explores the potential of innovative peer-to-peer (P2P) energy trading schemes for virtual power plants (VPPs) using blockchain technologies, smart contracts, and decentralized finance (DeFi) instruments. Traditional centralized approaches have limitations in terms of transparency and security, which can hinder the successful implementation and operation of VPPs and P2P energy trading systems. The dissertation begins by reviewing the current state of energy sources within the global energy landscape. Understanding the existing landscape provides valuable insights into the potential benefits and challenges of implementing P2P energy trading within VPPs. The focus of the dissertation is to develop and analyze innovative P2P energy trading schemes for VPPs that integrate blockchain technologies and facilities to enhance transparency, security, and automation of energy transactions. Furthermore, DeFi instruments, specifically decentralized exchange (DEX), are used as a novel approach instead of auction methods to determine P2P energy buying and selling prices. Along with blockchain technologies, optimization is used to maximize the economic benefits of peers. The sequential decision problem of the trading schemes is solved with mixed integer linear programming (MILP). In addition, machine/deep learning models are utilized to overcome the drawbacks of conventional mathematical programming like MILP. These models can accelerate the decision-making processes by learning from the optimization results obtained. Overall, frameworks for the successful integration of P2P energy trading within and among VPPs are developed to validate the effectiveness and feasibility of the proposed P2P energy trading schemes through case studies and simulations using realistic data sets and blockchain platforms.
Derin Öğrenme Yaklaşımlarıyla Küçük Hücreli Dışı Akciğer Kanserinde Tümör Karakterizasyonu
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021) Bıçakcı, Mustafa; Yılmaz, Bülent
Küçük Hücreli Dışı Akciğer Kanseri (KHDAK) akciğer kanserlerinin büyük çoğunluğunu oluşturur ve adenokarsinom (ADC) ve skuamöz hücreli karsinom (SqCC) olmak üzere iki önemli alt tipi vardır. Genel olarak, bu iki alt tip mikroskobik olarak belirlenen morfolojik kriterler dikkate alınarak birbirinden ayrılır. Ancak, kötü morfoloji bunu oldukça zorlaştırır. Alt tipe özel tedavi yöntemleri için bu tür çalışmalar önemlidir. Bu tezde, pozitron emisyon tomografi (PET) görüntüleri kullanılarak KHDAK'nin alt tiplerinin sınıflandırılması üzerinde derin öğrenme (DÖ) yöntemleri incelenmiştir. İlk çalışmada, DÖ yöntemlerinin temelini oluşturan yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak %73 doğru sınıflandırma başarısı elde edilmiştir. İkinci çalışmada, PET görüntülerinden alınan bölütlenmiş tümör kesitleri kullanılarak birkaç DÖ modeli incelenmiştir. Sonuçta, %95 F skoru ile VGG16 ve VGG19 en başarılı modeller olmuştur. Bu çalışmanın sonunda kesit bazlı çalışmalar bırakılarak hasta bazlı çalışmalara geçilmiştir. Üçüncü çalışmada, hasta bazlı dilimlerin birleştirilmesiyle oluşturulan üç boyutlu (3B) verilerin kullanımı yeterli başarıyı sağlamamıştır. Dördüncü çalışmada, PET görüntülerinin doğrudan kullanıldığı, tümör kısımlarının kırpılarak kullanıldığı ve bölütlenmiş tümör parçalarının kullanıldığı üç farklı deney yapılmıştır. Bu çalışma, peritümoral alanların sınıflandırmada olumlu etkisini ortaya koymuş ve VGG19 %74 F skoru değerine ulaşmıştır. Beşinci çalışmada, transfer öğrenme ve hassas ayar çalışmaları başarısızdı. CNN ve ResNet tabanlı sığ ağları içeren son çalışma %71 F skoru ile umut verici olmuştur.
PERFORMANCE EVALUATIONS OF SINGLE MODE OPTICAL RECEIVER FOR DEGRADED VISUAL FIELD AND PHOTONIC LANTERN BASED COHERENT DETECTION
(Abdullah Gül Üniversitesi, 2016) ORAN, ABDULLAH
Imaging at degraded visual environments is one of the biggest challenges in today’s imaging technologies. Especially military and commercial rotary wing aviation is suffering from impaired visual field in sandy, dusty, marine and snowy environments. For example, during landing the rotor churns up the particles and creates dense clouds of highly scattering medium, which limits the vision of the pilot and may result in an uncontrolled landing. The vision in such environments is limited because of the high ratio of scattered photons over the ballistic photons that have the image information. In this thesis, we propose to use optical spatial filtering (OSF) method in order to eliminate the scattered photons and mainly collect the ballistic photons at the receiver. OSF is widely used in microscopy; to the best of our knowledge this thesis will be the first application of OSF for macroscopic imaging. Our experimental results show that most of the scattered photons are eliminated using the spatial filtering in a highly scattering degraded visual field. The results are compared with a standard broad area photo detector which shows the effectiveness of spatial filtering. Free space optical systems have applications in different areas such as laser ranging, three-dimensional imaging, weather predictions and optical wireless communication. Some applications require very high performance free space optical systems that are not available today. The need of systems with higher performance and lower size, weight and power (SWaP) is the biggest research motivation of free space optical systems. Between various detection techniques, vi coherent optical detection comes forward for applications that require high sensitivity and bandwidth. Coherent detection based LIDAR systems have the potential to provide quantum noise limited performance. However coherent systems suffer from poor free space to fiber collection efficiency due to the single mode detection characteristics and small size of the optical fiber. In order to overcome this problem, photonic lantern is introduced to effectively collect the multimode beam coming from free space and convert it to a number of single mode fibers. The photonic lantern consists of a multimode fiber to a number of single-mode fibers. The collection efficiency enhancement of photonic lanterns have been investigated, however there is no study on the signal to noise ratio –performance- improvement on the photonic lantern based free space coherent systems. In this thesis; the effect of random distribution of the optical power in the 19-port photonic lantern will be investigated mathematically. The photonic lantern based coherent detection system performance will also be simulated by using the MATLAB software. The output of this thesis may open the path to experimental demonstration and maybe even to a prototype.

Browse

Browsing Fen Bilimleri Enstitüsü by Issue Date