TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/396

Browse

Filters

2020 - 20255

Settings

Subject: search.filters.subject.OnkolojiWoS Q: search.filters.wosQuartile.N/A

Search Results

Now showing 1 - 5 of 5
  • Article
    YSA Kullanılarak Mamogramlardan Dokusal Öznitelik Tabanlı Meme Kanseri İlgi Bölgesi Sınıflandırılması
    (2020-12-29) Taşdemir, Sena Büşra Yengeç; Tasdemir, Kasim; Aydin, Zafer
    Radyoloji uzmanlarının mamografi görüntülerine bakarak yaptığı meme kanseriteşhislerinde tip bir hata oranı yüzde otuzlara kadar çıkmaktadır. Kanserin teşhisbaşarısını artırmak adına bu çalışmada uzmanlara yardımcı olacak yeni birBilgisayar Yardımlı Teşhis sistemi, kanserli ve normal dokuyu ayırt etmek içinönerilmektedir. Önerilen sistemde kontrast limitli histogram eşitleme (CLAHE)yöntemiyle iyileştirilen görüntülerin iki boyutlu parçacık dönüşümlerinden (2B–DWT) Haralick ve HOG öznitelikleri çıkarılmıştır. Özniteliklerin sayısını azaltmasıiçin temel bileşenler analizi (PCA) algoritması kullanılmıştır. Seçilen öznitelikler çokkatmanlı algılayıcı (MLP) mimari yapısına sahip yapay sinir ağına (YSA) girdi olarakverilmiştir. Çok katmanlı algılayıcı üzerinde Adam eniyileme yapıldığında %81tespit doğruluğu yakalanmıştır. Ayrıca, diğer bir çok temel makine öğrenmesi vederin öğrenme yöntemleri denenerek karşılaştırma sonuçları detaylı olaraksunulmuştur. Sınırlı sayıda veri kümesi kullanıldığında transfer öğrenim kullanılsadahi derin öğrenme yöntemlerinin tespit başarısı azalmıştır. Buna karşılık doğru önişleme, öznitelik seçilimi ve makine öğrenmesi yaklaşımları kullanıldığı zamangeleneksel bilgisayarlı görü yöntemleri daha başarılı sonuçlar vermiştir
  • Article
    Thermosensitive Pluronic® F127-Based in Situ Gel Formulation Containing Nanoparticles for the Sustained Delivery of Paclitaxel
    (2023) Unal, Sedat; Aktas, Yesim; Doğan, Osman; Tekeli, Merve Celik
    Bone metastasis is one of the most encountered complications among cancer patients and majority of cancer types has led to bone metastasis. Paclitaxel (PCX) is an anticancer agent commonly used in cancer treatment. However, its clinical use is restricted owing to poor water solubility. PCL NPs were investigated to cope with solubility problem of PCX. The size, polydispersity index and zeta potential of PCL were 383.8±2.4 nm, 0.253±0.122 and +51.3±6.1 mV, respectively. The PCX encapsulation efficiency was 77.2±2.1%. Subsequently, in situ gellling system was prepared by using different Pluronic F-127 concentration in order to determine the optimum ratio. İn situ gel formulation containing 20% Pluronic F-127 was selected as the optimum formulation and subjected to characterization tests. The viscosity of in situ gelling system with CS/PCX-PCL NPs at room temperature (25 °C±0.1) and at body temperature (37 °C±0.1) were found 137.00 ±3.05 cP and 890.30 ±89.61 cP at 100 rpm, respectively. According to the release results, in situ gel provided prolonged release profile compared to PCL NPs alone. Consequently, in situ gel containing CS/PCX-PCL NP elucidated in detail is a promising approach for locally applicable injectable systems.
  • Article
    Cytotoxic Effects of Resveratrol and Its Combinations with Ceramide Metabolism Inhibitors on FLT3 Positive Acute Myeloid Leukemia
    (2020-12-31) Ersöz, Nur Şebnem; Adan, Aysun
    Sfingolipidler hücre büyümesi ve çoğalmasını kontrol ederek hücrenin yaşam veya ölüm arasındaki kararını belirlemektedir. Büyümeyi baskılayıcı etkisi olan de novo yol izi veya salvage yol izi ile sentezlenen seramid sfingozin kinaz (SK) ve glukosil seramid sentaz (GSS) enzimleri tarafından sırasıyla hücre çoğalmasını destekleyici sfingozin-1-fosfat (S1F) ve glukozil seramide (GS) dönüştürülmektedir. Bu çalışmada, resveratrolün FLT3‟yi aşırı ifade eden THP-1 ve OCI-AML3 hücreleri üzerindeki terapötik potansiyeli seramid metabolizmasının farmakolojik olarak hedeflenmesi ile araştırılmıştır. Resveratrol, SK inhibitörü (SKI II), GSS inhibitörü (PDMP) ve resveratrolün inhibitörler ile kombinasyonlarının THP-1 ve OCI-AML3 hücreleri üzerindeki sitotoksik etkileri konsantrasyona ve zamana bağlı olarak MTT hücre canlılık testi ile saptanmıştır. Resveratrolün apoptotik etkisi aneksin-V/PI ikili boyaması yapılarak akım sitometresi ile belirlenmiştir. Resveratrol her iki hücrede hücre canlılığını azaltmış ve apoptozu indüklemiştir (p<0.05 anlamlı olarak değerlendirilmiştir). Resveratolün SK ve GSS inhibitörleri ile kombinasyonlarının 48 saatlik muamele sonucu sinerjistik sitotoksik etki gösterdiği belirlenmiştir (p<0.05). Elde edilen bu sonuçlar, resveratrolün FLT3‟yi aşırı ifade eden AML‟de seramid metabolizmasını hedefleyerek etki gösterebileceğini literatürde ilk defa göstermiştir ve çalışma mekanistik olarak araştırılabilecektir.
  • Article
    A Comparative Study of Unet Variants for Low-Grade Glioma Segmentation in Magnetic Resonance Imaging
    (Inonu University, 2025-06-25) Guzel, Yasin; Aydin, Zafer
    Brain tumors originating from glial cells are pathological entities that significantly impact quality of life and are classified based on their malignancy into low-grade gliomas (LGGs) and high-grade gliomas (HGGs). While the more aggressive HGGs have been extensively studied, LGGs are of critical importance for early diagnosis due to their potential progression to HGGs if left untreated. This has driven researchers to develop methods for the rapid and consistent diagnosis of LGGs. In this study, three models—UNet, Transformer UNet, and Super Vision UNet—were comparatively evaluated for the automatic segmentation of LGGs using magnetic resonance imaging (MRI) data. Multimodal MRI scans from 110 patients, retrieved from The Cancer Imaging Archive (TCIA), were used to train the models. Performance was evaluated using Dice Coefficient, Tversky Index, and Intersection over Union (IoU) metrics. The Super Vision UNet achieves the highest Dice (0.9115) and Tversky (0.9154) scores, while the Transformer UNet attains the highest IoU (0.8789). Both advanced models demonstrate superior segmentation performance with lower loss values compared to the conventional UNet. Visual outputs indicate that the modern architectures delineate tumor contours with greater precision. These results highlight the effectiveness and reliability of contemporary UNet-based and Transformer-based architectures in segmenting complex tumor structures such as LGGs. Integrating these models into clinical decision support systems holds promise for enhancing the speed and accuracy of the diagnostic process. © 2025 Elsevier B.V., All rights reserved.
  • Article
    Citation - Scopus: 13
    Paclitaxel-Loaded Polycaprolactone Nanoparticles for Lung Tumors: Formulation, Comprehensive In Vitro Characterization, and Release Kinetic Studies
    (University of Ankara, 2022-09-29) Ünal, Sedat; Dogan, Osman Talha; Aktaş, Yeşim
    Objective: Today, cancer is still among the most common chronic diseases. Nanoparticular drug delivery systems prepared with biocompatible and biodegradable polymers such as polycaprolactone are rational solution for anticancer agents with poor solubility and low bioavailability. The aim of this study is to prepare paclitaxel-loaded polycaprolactone nanoparticles, which is known to be a potent anticancer, and to elucidate in vitro characteristics and release kinetic mechanisms. Material and Method: It was aimed to prepare paclitaxel-loaded polycaprolactone nanoparticles by nanoprecipitation. Preformulation studies were carried out with different molecular weights of polycaprolactone (Mw: 14.000, Mw: 80.000). Nanoparticles were coated with Chitosan or Poly-l-lysine to obtain cationic surface charge and to increase cellular interaction. Comprehensive characterization of formulations and release kinetic studies were performed. Result and Discussion: The particle size of the formulations ranged from 188 nm to 383 nm. Encapsulation efficiency increased to 77% in different formulations. SEM analysis confirmed the nanoparticles were spherical. Within the scope of in vitro release studies, the release continued for up to 96 hours and less than 50% of the therapeutic load was released in the first 24 hours. Mathematical modeling indicated that the release kinetics fit more than one model with the Korsmeyer-Peppas, Peppas-Sahlin and Weibull models, which show high correlation. © 2023 Elsevier B.V., All rights reserved.