TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/396
Browse
7 results
Search Results
Research Project Kolon Polipleri için Kolonoskopi ve Histopatoloji Görüntülerinden Yapay Zekâ Destekli Prognostik Belirteç Tespiti(2023) Doğan, Serkan; Doğan, Refika Sultan; Aydın, Zafer; Akay, Ebru; Güzel, Ömer Faruk; Yilmaz, Bulent; Taşdemir, Sena Büşra YengeçKolon 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 GEAKDES: Gerçek Zamanlı Deprem Afet / Süreç Yönetimi İçin Yapay Zekâ Temelli Akıllı Karar Destek Sistemi(2024) Dedeturk, Bilge Kagan; Özmen, Mihrimah; Yüksel, Muhammed Burak; Akin, Muge; Ozcan, OrkanDepremler, dünya genelinde sıkça görülen ve ciddi etkiler yaratan doğal felaketlerdir. Modern teknoloji, özellikle sismik olarak aktif bölgelerde, gerçek zamanlı sismik ölçümlerle hızlı müdahale imkanı sağlar. Deprem sonrası hızlı ve doğru hasar tespiti, acil yardım ve kurtarma operasyonlarının etkin yönetilmesini sağlar. Depremlerin dünya çapında ekonomik ve insan kayıpları büyük boyutlardadır, özellikle sismik olarak aktif bölgelerde tehdit oluşturur. Bina güçlendirme çalışmaları ve afet önleme planları, toplumların depremlere karşı direncini artırabilir. Makine öğrenimi ve yapay zeka, depremle ilgili konularda önemli uygulamalara sahiptir. Bu teknolojiler, deprem hasar tahmini, sismik aktivite tahmini ve bina güçlendirme stratejilerinde kullanılır. GEAKDES projesi, bütünleşik bir afet karar destek sistemi sunmaktadır. Gerçek zamanlı makine öğrenmesi algoritmaları, deprem hasar tahminini bina, deprem, zemin gibi karakteristik özelliklerden elde ederek gerçekleştirmektedir. Bu bilgiler, uydu görüntü analizleri ile birleştirilerek daha yüksek doğrulukla deprem hasar tahmini yapılmasını sağlamaktadır. Ayrıca, deprem sonrası yardım ihtiyaçlarını tespit ederek lojistik ağ modeli çalıştırılmakta ve yardım rotaları belirlenmektedir. Proje kapsamında geliştirilen Maliyet Duyarlı Paralel ABC-ANN ve Maliyet Duyarlı Paralel GA algoritmaları, deprem hasar tahmininde yüksek doğruluk ve hızlı eğitim süreleriyle dikkat çekmektedir. Sentinel-2 ve Sentinel-1 uydu görüntüleri kullanılarak deprem sonrası hasar tespiti yapılmış, optik görüntülerle bina yıkımları, SAR görüntüleriyle zemindeki değişiklikler belirlenmiştir. Bu bilgilerin entegrasyonuyla %91 doğruluk elde edilmiştir. Açık kaynaklı Sentinel-1 SAR uydu görüntülerinin kullanımı, makine öğrenmesi yöntemlerine entegre edilerek deprem kaynaklı hasarın anlaşılmasına katkı sağlamıştır. GEAKDES, hasar tahmin bilgilerini kullanarak deprem bölgesi yardım ulaştırma planlamasına yönelik lojistik ağı modellemektedir. MM-CSA yaklaşımıyla rotalar hesaplanmış ve İkame Ürün Stratejisi ile pilot bölgelerde yardım dağıtım rotaları belirlenmiştir. Proje, elde edilen bilgi ve deneyimleri paylaşarak insanlığın faydalanmasını amaçlamaktadır.Article Citation - Scopus: 5University Librarians’ Perceptions Of Artificial Intelligence, Its Application Areas İn Libraries, And The Future(University and Research Librarians Association (UNAK), 2024-12-26) Cuhadar, S.; Mert, S.; Gezer, Ç.; Helvacioğlu, E.; Arus, O.; Aslan, Ö.; Atli, S.; Gurdal, Gultekin; Erken, MehmetToday, libraries are among the institutions affected by changing technology and innovations. The popularization of artificial intelligence (AI) technologies has also begun to transform library services. In this research, a survey was conducted to determine the adjustments that university libraries in Turkey have made and plan to make during the development process of AI technologies and applications, and to identify the services they have developed specific to the relevant period. The survey was carried out with the participation of 111 university library managers from 208 university libraries in Turkey. Through the analysis of the data, the status, knowledge, and awareness levels of university libraries regarding AI technologies and applications were determined, and measures and recommendations were presented to improve deficiencies and weaknesses. This research is the first and most comprehensive study conducted in Turkey by obtaining opinions and suggestions from university library managers on artificial intelligence. The research findings revealed that university libraries use AI applications such as ChatGPT, Gemini, and Grammarly to a certain extent; however, they have needs in developing institutional policies, enhancing personnel competencies, and planning related to AI. © 2024 University and Research Librarians Association (UNAK). All rights reserved.Research Project GEAKDES: Gerçek Zamanlı Deprem Afet / Süreç Yönetimi İçin Yapay Zekâ Temelli Akıllı Karar Destek Sistemi(2024) Dedeturk, Bilge Kagan; Özmen, Mihrimah; Yüksel, Muhammed Burak; Akin, Muge; Ozcan, OrkanEEEAG - Elektri̇k, Elektroni̇k Ve Enformati̇k Araştirma Destek GrubuResearch Project Artificial Intelligence Assisted Prognostic Marker Determination from Colonoscopy and Histopathology Images for Colon Polyps(2023) Doğan, Serkan; Doğan, Refika Sultan; Aydın, Zafer; Akay, Ebru; Güzel, Ömer Faruk; Yilmaz, Bulent; Taşdemir, Sena Büşra YengeçIn this project our goal is to develop a computer vision and artificial intelligence-based system to be used in the real-time or offline differentiation (and characterization) of colon polyps that are known to be the precursors of colon cancer. The system will use image/video processing, machine learning and deep learning approaches. It is expected to provide a real-time optical biopsy opportunity to the endoscopists to examine the polyps in terms of type, phase, malignancy potential, etc. during the colonoscopy procedure without a need to send the extracted tissue to the pathology clinic. The system will allow to make sense of the molecular level of the tissues from the colonoscopy and histopathology images.Article Beton Dayanım Özelliklerinin Yüzey Tepki Yöntemi, Genetik Algoritma ve Yapay Sinir Ağları İle Tahmini(2022-06-30) Koken, Ekin; Kilincarslan, Semsettin; Tuncay, Ebru BaspınarBu çalışmada, beton dayanım özellikleri yüzey tepki yöntemi, genetik algoritma ve yapay sinir ağları yöntemleri ile analiz edilmiştir. Altı farklı beton agregası kullanılarak küp (10x10x10 cm) ve prizmatik (15x15x60 cm) beton numuneleri hazırlanmış olup, beton tek eksenli basınç dayanımı (UCSc) ve eğilme dayanımının (FSc) tahminlenmesi için bazı tahmin modeller geliştirilmiştir. Geliştirilen modellerde beton yoğunluğu (ρc), beton agregalarının Los Angeles aşınma kaybı (LAA) ve betonlara ait P dalgası hızı (Vpc) gibi parametreler kullanılmıştır. Elde edilen modellerin performansları bazı istatistiksel göstergeler ışığında değerlendirilmiş ve genetik algoritma ve yapay sinir ağlarını temel alan yöntemlerin beton dayanım özelliklerini tahmininde başarılı bir şekilde kullanılabileceği belirlenmiştir.Article Citation - Scopus: 5Üniversite Kütüphanecilerinin Yapay Zeka Algıları, Kütüphanelerde Uygulama Alanları ve Geleceği(Üniversite ve Araştırma Kütüphanecileri Derneği (ÜNAK), 2024-12-26) Çuhadar, Sami; Mert, Selma; Gezer, Çağatay; Helvacıoğlu, Ece; Arus, Oya; Aslan, Özlem; Karslı, Melahat; Sönmez, Çiğdem; Taş, Ali; Açıkalın, Cansu; Aydemir Mazlumoğlu, Ayça; Erken, Mehmet; Yılmaz, Müberra; Gürdal, Gültekin; Araz Çerkez, Özlem; Uğur, Emrullah; Menemenlioğlu, Alper; Şenoğlu, Aysel; Atlı, SongülGünümüzde kütüphaneler, değişen teknoloji ve yeniliklerden etkilenen kurumlar arasında yer almaktadır. Yapay zeka teknolojilerinin popüler hale gelmesi, kütüphane hizmetlerini de dönüştürmeye başlamıştır. Bu araştırmada, Türkiye’deki üniversite kütüphanelerinin yapay zeka teknoloji ve uygulamalarının gelişim sürecinde yapmış olduğu ve yapmayı planladığı düzenlemeleri tespit etmek ve ilgili döneme özel geliştirdikleri hizmetleri belirlemek amacıyla bir anket uygulanmıştır. Anket, Türkiye’deki 208 üniversite kütüphanesinden 111 üniversite kütüphanesi yöneticisinin katılımıyla gerçekleştirilmiştir. Verilerin analizi ile üniversite kütüphanelerinin yapay zeka teknolojileri ve uygulamaları hakkındaki durumu, bilgi ve farkındalık düzeyleri belirlenmiş, eksik ve zayıf yönlerin geliştirilmesine yönelik önlemler ve öneriler sunulmuştur. İlgili araştırma, yapay zeka konusunda Türkiye’de üniversite kütüphanesi yöneticilerinden görüş ve öneri alarak gerçekleştirilen ilk ve en kapsamlı çalışmadır. Araştırma bulguları, üniversite kütüphanelerinin ChatGPT, Gemini, Grammarly vb. yapay zeka uygulamalarını belirli düzeyde kullandıklarını ancak yapay zeka ile ilgili kurumsal politika geliştirme, personele yetkinlik kazandırma ve planlama konularında ihtiyaçlarının olduğu ortaya çıkmıştır.