Repository logoGCRIS

Doktora Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/5800

Browse

Filters

2023 - 20256

Settings

Author: search.filters.author.Yılmaz, BülentStart date: 2023

Search Results

Now showing 1 - 6 of 6
  • Doctoral Thesis
    Beyin-Bilgisayar Arayüzlerine Yönelik Riemann Geometrisi ile İleri Sinyal İşleme Yaklaşımı
    (2023) Altındiş, Fatih; Yılmaz, Bülent
    Bu tezde, EEG tabanlı beyin-bilgisayar arayüzlerinde (BBA) Riemann geometrisine dayalı öğrenme transferi kullanımına dayalı gelişmeleri incelemekteyiz. Seçilen EEG sinyal epoklarının sınıflandırma performansına katkısını göstermek adına kayan pencere yaklaşımı geliştirdik. Bunun yanında, sinyal işleme adımlarına filtre bankasının eklenmesinin sınıflandırma doğruluğunu daha fazla arttırdığını gözlemledik. Açık veristelerinden motor-niyet dalgaları içeren verisetlerini kullanarak, klasik Tanjant Uzay Haritalama yöntemine kıyasla sınıflandırma performanısı ortalama % 7 iyileştirdik. Çalışmanın en önemli çıktısı, 'grup öğrenmesi' adlı yeni bir transfer öğrenme yaklaşımı ve bu yaklaşımın uzantısı olan, 'hızlı hizalama' yöntemidir. Grup öğrenmesi, klinik olmayan BBA açık verisetlerinde sınıflandırma performansından ödün vermeden çoklu alan uyarlaması yapmaktadır. Hızlı hizalama, alan uyarlamasını daha önce kullanılmamış yeni veriler için kullanmayı sağlamaktadır. Önerilen grup hizalama algoritması (GALIA), farklı kişilerden ve farklı oturumlardan alınan EEG verileri ile test edilmiştir. Sınıflandırma performansı ve hesaplama maliyeti için optimal hiper-parametre değerleri incelenmiştir. Çalışma, birçok kişiden kayıt edilen verileri kullanarak tek bir makine öğrenimi modelinin oluşturulmasını ve eğitilmiş modelin yeniden eğitilmesine gerek kalmadan yeni veriler üzerinde kullanılabileceğini göstermiştir. Bulgular, birçok kişi üzerinde öğrenme transferi gerçekleştirebilen bütünsel bir sinyal işleme akışı sağlayarak güçlü, genelleştirilebilir, ve yüksek sınıflandırma performansına sahip BBA sistemleri tasarlanmasına olanak sağlamaktadır.
  • Doctoral Thesis
    EEG Sinyallerinden Disfaji Hastalığının Karakteristiklerinin Belirlenmesi ve Analizi
    (2025) Aslan, Sevgi Gökçe; Yılmaz, Bülent
    Disfaji, genellikle nörolojik hastalıklarla ilişkilendirilen ve özellikle yaşlı bireylerde yaşam kalitesini olumsuz yönde etkileyen bir yutma bozukluğudur. Bu çalışma, EEG verileri kullanılarak yutma ve yutmayı hayal etme süreçlerinin nörofizyolojik analizini yapmayı ve bu verilerin disfaji rehabilitasyonunda nasıl kullanılabileceğini araştırmaktadır. Otuz adet sağ elini kullanan birey üzerinde gerçekleştirilen deneylerde, doğal yutma, indüklenmiş tükürük yutma, indüklenmiş su yutma ve indüklenmiş dil dışarı çıkarma gibi farklı deneysel paradigmalar kullanılmıştır. Verilerin ön işlenmesinde Bağımsız Bileşen Analizi (ICA), Empirik Mod Ayrıştırma (EMD), bant geçiren filtreleme ve Ortak Uzamsal Desen (CSP) analizi gibi teknikler uygulanmıştır. Bu ön işleme yöntemleri, EEG verilerindeki gürültüyü azaltarak daha doğru bir analiz sağlamak amacıyla kullanılmıştır. Geleneksel makine öğrenmesi teknikleri ve derin öğrenme yöntemleriyle yapılan sınıflandırma görevlerinde, dinlenme ve hayal etme evreleri arasındaki farklar belirgin bir şekilde ayrılmıştır. Random Forest, AdaBoost ve Bagging gibi topluluk tabanlı algoritmaların yanı sıra, derin öğrenme yöntemlerinden Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) da uygulanmıştır. Ayrıca, çok ölçekli mekânsal dikkat ağı (MS-SAN) modeli, özellikle delta ve teta frekans bantlarında hareketi hayal etme ile dinlenme durumları arasındaki nörofizyolojik farkları yüksek doğrulukla ayırt etmiştir. Sonuçlar, hareketi hayal etme ve dinlenme evrelerinin EEG verileriyle tespit edilmesinin disfaji tedavisinde ve motor rehabilitasyon uygulamalarında büyük bir potansiyel taşıdığını göstermektedir. Bu çalışma, EEG tabanlı beyin-bilgisayar arayüzleri (BBA) teknolojilerinin, makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemlerinin disfaji rehabilitasyonundaki potansiyelini vurgulamakta ve bu alandaki araştırmaların klinik uygulamalar açısından önemini ortaya koymaktadır. Anahtar kelimeler: Elektroensefalografi, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, BBA, Yutkunma
  • Doctoral Thesis
    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.
  • Doctoral Thesis
    MRG Taramalarında Alzheimer Hastalığının Zaman Dağılımlı Sınıflandırılması
    (Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2024) Dündar, Mehmet Sait; Yılmaz, Bülent
    This thesis presents a comprehensive framework for studying Alzheimer's Disease (AD) progression by focusing on the classification of AD, Mild Cognitive Impairment (MCI), and Cognitively Normal (CN) individuals using advanced machine learning models that analyze changes in brain volumetrics over time through MRI scans. In the first phase of the research, MR images from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative database were utilized, which included sequences of 3-4 scans taken annually from 22 CN, 18 AD, and 20 MCI subjects. Key volumetric parameters such as cortical thickness and intracranial volumes were extracted using the CAT12 toolbox in SPM software. A novel classification method based on the rate of volumetric changes over time was employed, effectively capturing the progressive nature of neurological changes. This approach achieved accuracies of 82.5% in distinguishing AD from CN, 71% in differentiating MCI from AD, and 69% in separating MCI from CN, alongside a 55% accuracy in a three-way classification using random forest and support vector machines. Building on these initial insights, the second phase of the study significantly advanced the methodology by integrating a pre-trained 3D ResNet 101 CNN algorithm for initial spatial categorization of MRI scans, followed by the use of Long Short-Term Memory (LSTM) networks. These LSTMs processed the same sequences of 3-4 annual scans for each patient, enhancing the model's ability to analyze and interpret the temporal progression of volumetric changes. This sophisticated approach led to marked improvements in classification accuracy: 96.7% in differentiating AD from CN, 87.5% in distinguishing AD from MCI, and 86.4% in separating MCI from CN. The study effectively demonstrates a significant enhancement in capturing the temporal dynamics of AD progression.
  • Doctoral Thesis
    El Protezleri için EEG ve EMG Sinyalleriyle Algı Kestirimi ve Tork Kontrolü
    (Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2024) Karakullukcu, Nedime; Yılmaz, Bülent
    Upper extremity prostheses vary based on patients' articulation levels and movement methods. They can be cosmetic, operate mechanically with shoulder movement, or be controlled by myoelectronic and electroencephalography (EEG) signals. However, unnatural prosthesis control burdens users mentally. This thesis seeks to enhance bionic hand prosthesis control using EEG and electromyography (EMG) signals, coupled with users' visual weight perception, aiming to reduce physical and mental discomfort associated with mechanical prostheses. The prototype hand's preconditioning evaluates objects' weight visually, aiming to reduce shoulder force and mental load while holding an object. EEG and EMG signals from subjects were processed for real-time implementation. In the first stage, a study focused on operating the prosthesis using the motor intention waves of prosthesis users, and the machine learning approaches' classification success (detection of the intention to activate the prosthesis) was examined using EEG data from 30 healthy participants. The second stage recorded EEG and EMG signals from 31 participants during reaching, lifting, and placing an object, employing various classifications for object weight. In the real-time classification of multi-channel EEG signals from 20 healthy individuals using Fourier-based synchrosequeezing transform (FSST) and singular value decomposition (SVD) approaches, the system aimed to control the stiffness of the wrist part of the prosthesis. Consequently, the system could detect the weight of the object perceived by the user while using the prosthesis, allowing for the preconditioning of the prosthesis based on this weight when the user wants to hold and move the object.
  • Doctoral Thesis
    Histopatoloji Görüntülerinden Bilgisayar Destekli Kanser Tespiti
    (Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2023) Taşdemir, Sena Büşra Yengeç; Yılmaz, Bülent; Aydın, Zafer
    Detecting colon adenomatous polyps early is crucial for reducing colon cancer risk. This thesis investigated various deep learning approaches for computer-aided diagnosis of colon polyps on histopathology images using deep learning. The thesis addressed key challenges in polyp classification, including differentiating adenomatous polyps from non-adenomatous tissues and multi-class classification of polyp types. Initially, a histopathology image dataset is collected and refined from Kayseri City Hospital. The first study used stain normalization algorithms and an ensemble framework for binary classification, achieving 95% accuracy on the custom dataset and 91.1% and 90% on UnitoPatho and EBHI datasets, respectively. The second study implemented a tailored version of the supervised contrastive learning model for multi-class classification, outperforming state-of-the-art deep learning models with accuracies of 87.1% on custom dataset and 70.3% on UnitoPatho dataset. The third study proposed a self-supervised contrastive learning approach for utilizing all data in cases of limited labeled images. This approach achieved better performance than transfer learning with ImageNet pre-trained models. In conclusion, this PhD thesis investigated deep learning approaches for computer-aided diagnosis of colon polyps on histopathology images, demonstrating high accuracy in binary and multi-class classification, outperforming state-of-the-art models. These findings contribute to improving colon polyp classification accuracy and efficiency, ultimately facilitating the early detection and prevention of colon cancer.