Elektrik - Elektronik Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/202
Browse
2 results
Search Results
Research Project Kolon Polipleri için Kolonoskopi ve Histopatoloji Görüntülerinden Yapay Zekâ Destekli Prognostik Belirteç Tespiti(ELEKTRİK, ELEKTRONİK VE ENFORMATİK ARAŞTIRMA DESTEK GRUBU GRUBU: EEEAG, 2023) Yılmaz, Bülent; Akay, Ebru; Doğan, Serkan; Aydın, Zafer; Dogan, Refika Sultan; Yengec-Tasdemir, Sena Busra; Güzel, Ömer FarukKolon kanseri vakalarının çoğu kolon mukozasında anormal hücre çoğalmasından kaynaklanan poliplerle başlar. Bu projede Kayseri Şehir Hastanesi gastroenteroloji kliniğine gelen 201 hastada tespit edilen poliplere dair kolonoskopi video ve görüntülerinden ve biyopsi örneklerinden elde edilen patoloji raporu ve immunohistokimyasal (İHK) gen ve protein analizi sonuçlarını içeren kapsamlı bir veri seti oluşturulmuştur. Bu projede, elde ettiğimiz veri setinde yer alan görüntülerden kolon poliplerinin evresini/patolojisini tahmin etmek için yenilikçi derin öğrenme ve makine öğrenmesi yöntemlerini temel alan çevrim içi veya dışı kullanılabilen kapsamlı bir yapay zekâ destekli bilgisayarlı görü sistemi geliştirilmiştir. Bu proje kapsamında; kolonoskopi videolarından gerçek zamanlı polip lokalizasyonu, videolardan görüntülerin elde edilmesi, polip görüntülerinden hiperplastik ve tübüler polip ayrımının otomatik yapılması ve hekim performansıyla karşılaştırılması, bu görüntüler üzerinde ayırt edici özniteliklerin tespit edilmesi, farklı büyütmelerde alınan histopatoloji görüntülerinden adenomatöz olan ve olmayan poliplerin ve poliplerin alt tiplerinin yenilikçi derin öğrenme yöntemleriyle tespiti, Ki-67, p53, VEGF, PDL-lenfosit ve PDL-epitel, BRAF ve cd34 isimli gen ve proteinlerin İHK analizlerinin sonuçlarının polip tipleri ve alt tipleri için yorumlanması ve poliplerin bu bilgilere göre etiketlenmesi gerçekleştirilmiştir.Research Project Biyonik Elin Faaliyete Hazırlanmasında Kaldırılacak Cisme Dair Ağırlık Algısının Beyin Sinyalleriyle Belirlenmesi(TÜBİTAK, 2022) Yılmaz, Bülent; Ulutabanca, Halil; Ünal, Ramazan; Altındiş, Fatih; Sarrafikhosrowshah, MahsaÜst ekstremite için kullanılan protezler ampütasyonun seviyesine göre farklılık arz ettiği gibi protezin hareket ettirilmesi için kullanılan yöntemler de çeşitlidir. Protezlerin kozmetik, omuz hareketine bağlı çalışan, miyoelektronik ve elektroensefelografi (EEG) sinyalleriyle kontrol edilen türleri mevcuttur. Ancak, sezgisel ve doğal olmayan protez kontrolü kullanıcı üzerinde büyük bir mental yüke neden olmaktadır. Bu projede, EEG ve EMG sinyalleri birlikte kullanılarak biyonik el protezinin kontrolünün kullanıcının görsel ağırlık algısından faydalanılarak daha iyi hale getirilmesini amaçlayan bir sistem geliştirilmeye çalışılmıştır. Bu sistem ile hastaların mekanik bir protezi kullanırken duyabilecekleri fiziksel ve mental yükü/rahatsızlığı azaltmak hedeflenmiştir. Hastaların gördükleri cisimlerin ağırlığının beynin görsel yollarla algıladığı ölçüde değerlendirilmesi ile, üretilecek olan prototip elin ön koşullandırılması sağlanacaktır. Bu sayede hastanın cismi tutarken omzundan uyguladığı kuvvet azalacak ve mental yük hafifletilecektir. Bu amaçla öncelikle deneklerin EEG ve elektromiyografi (EMG) sinyalleri alınarak bilgisayar ortamında işlenmesi sağlanmış ve sonrasında gerçek zamanlı bir uygulama yapılmıştır. İlk aşamada, protez kullanıcılarının motor niyet dalgalarından yararlanılarak protezlerin çalıştırılmasını hedefleyen bir araştırma yapılmış ve 30 sağlıklı katılımcıdan EEG verileri alınarak makine öğrenmesi yaklaşımlarının sınıflandırma başarıları (protezi aktif hale getirme niyetlerinin tespiti) incelenmiştir. İkinci aşamada, 31 adet sağlıklı katılımcının cisme uzanırken, cismi havaya kaldırırken ve cismi başlangıç konumuna bırakırken EEG ve EMG sinyalleri senkronize olarak kaydedilmiştir. Bu sinyallerin öznitelikleri belirlendikten sonra sınıflandırma işlemleri ile cismin ağır, orta ağırlıkta ya da hafif olduğu tespit edilmiştir. Biyosinyal işleme çalışmalarıyla paralel olarak protez el ve bilek tasarımlarının ve üç boyutlu baskılarının elde edilmesi gerçekleştirilmiştir. Protez elin açılıp kapanması için omuz hareketinin kullanılması ve bilek sertliğinin kontrolünde ise yüksek torka sahip minik bir motorun biyosinyallerin işlenmesi ve üretilen otomatik karar ile sürülmesi hedeflenmiştir. Ayrıca, geliştirilen protezin karakterizasyonu yapılmıştır. 20 adet sağlıklı bireyden alınan çok kanallı EEG sinyallerinin Fourier tabanlı senkrosıkıştırma dönüşümü (FSSD) ve tekil değer ayrıştırma (SVD) yaklaşımları ile özniteliklerinin çıkarılarak sınıflandırılması sonucunda protezin bilek kısmının sertliğinin kontrolü sağlanmaya çalışılmıştır. Sonuç olarak, bireyler protezi kullanırken gördükleri cismin ağırlığının sistem tarafından algılanması ve o cismi kaldırmak istediklerinde protezin bu ağırlığa göre önkoşullandırılması mümkün olmaktadır.