Yüksek Lisans Tezleri
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/5799
Browse
14 results
Search Results
Master Thesis İndüksiyon Sistemi Uygulamaları için Farklı Düzlemsel Bobin Şekillerinin Teorik Olarak İncelenmesi ve Modellenmesi(Abdullah Gül Üniversitesi, 2019) ERMAN, MUHAMMED FURKAN; Erman, Muhammed Furkan; Kılıç, Veli TayfunIsıtma endüstride önemli bir yer kaplar. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte, günümüz dünyasında, resistif ve kızılötesi ile ısıtma yöntemleri de dahil olmak üzere yaygın olarak kullanılan birçok ısıtma yöntemi vardır. Bu yöntemler arasında, indüktif ısıtma giderek daha popüler hale gelmektedir. İndüktif ısıtma sistemlerinin en önemli parçalarından biri bobindir. Bobin, elektrik enerjisi uygulandığında ve üzerinden akım geçtiğinde manyetik alan oluşturur. Endüstride dairesel, kare vb. şekillerde farklı bobin şekillerini görmek mümkündür. Literatürde mevcut formüller kullanılarak bu bobin şekillerinin analitik incelenmesi yapılabilmektedir. Ancak üretim zorluklarından veya sağladığı avantajlardan dolayı kare bobin gibi köşeleri keskin olan bobinlerin köşelerinin yuvarlanması kaçınılmazdır. Köşeleri yuvarlanmış bobin yapısı orijinal yapısından farklı olduğundan dolayı oluşturduğu manyetik akı yoğunluğu aynı olmamaktadır. Bu tezde, bu tür bobinlerin analitik olarak incelenebilmesi için gerekli formüllerin türetilmesi ile literatürdeki boşluk doldurulmuştur. Bulunan formüller köşeleri yuvarlanmış kare ve üçgen şeklindeki bobinlerin oluşturduğu manyetik akı yoğunluğu hesaplanarak doğrulanmıştır. Her iki bobin şekli modellenerek simule edilmiştir. Her bir şekil için 3 farklı boyut ve her boyut için 5 farklı yuvarlama miktarı seçilmiştir. İlk durumda, yuvarlanan köşe merkezlerinin bobinin merkezi ile çakıştığı varsayılmıştır. Bu sayede bobin merkezinde oluşan manyetik akı yoğunluğu hem geleneksel formüller ile hem de bu tezde türetilen formüller ile hesaplanmıştır. İkinci durumda ise yaylar, merkezleri bobin merkeziyle çakışmayacak şekilde farklı konumlara yerleştirilmiş çemberin parçaları olarak ayarlanmıştır. İkinci durumda, yuvarlamanın yaratılan manyetik alan yoğunluğu üzerindeki etkisini görmek için farklı miktarlarda yuvarlama için bobinin ix toplam uzunluğu sabit tutulmuştur. Bu durumda hesaplamalar sadece bu çalışmada türetilen formüller ile yapılabilmektedir. Manyetik akı yoğunluklarının hesaplanmasından sonra, sonuçlar üç boyutlu elektromanyetik simülasyonlarla desteklenmiştir. Bulunan sonuçların analitik hesaplamalar ve simülasyonlarla karşılaştırılması, önerilen yöntem ile geleneksel yöntem arasındaki ve önerilen yöntem ile simülasyonlar arasındaki maksimum hatanın % 1'den az olduğunu göstermiştir.Master Thesis Hedeflenen Lösemik Hücrelerin Sayımı için Görüntü İşleme Tabanlı Ölçüm Sistemi(Abdullah Gül Üniversitesi, 2019) TAŞ, ZEHRA; Taş, Zehra; İçöz, KutayAkut Lenfosit Lösemi (ALL) çocukluk çağında en sık görülen kanser türüdür. Bu kanserin ilerlemesi oldukça hızlıdır, bu yüzden tedavi için zaman çok önemlidir. Hastalar için ilaç tedavisi (kemoterapi), kemik iliği nakli, radyasyon tedavisi ve immünoterapi gibi bazı tedaviler vardır. Bu tedaviler arasında kemoterapi öncelikle tercih edilen bir yöntemdir, ancak sonucu hastadan hastaya farklılık göstermektedir. Hastaların iyileşmesinde ilacın dozajını ayarlamak için kemoterapinin tedaviye etkisini ölçmek çok önemlidir. Kemoterapinin etkisini ölçmek için akım sitometrisi (FC), polimeraz zincir reaksiyonu (PCR) ve mikroskobik inceleme teknikleri kullanılır. Ancak, bu yöntemler zaman alır, pahalıdır ve uzman gerektirir. Bu tezde, sorun görüntü işleme tekniklerine dayanan otomatik bir hücre algılama ve niceleme yöntemi ile ele alınmaktadır. Optik mikroskopi ile elde edilen görüntüler işlenir ve immüno-manyetik boncuklarla yakalanan ALL hücrelerinin ölçümü sağlanır. Geleneksel yöntemlerle karşılaştırıldığında, bu teknik zaman verimli, ucuz ve kullanımı kolaydır. ALL hücrelerinin miktarının yanı sıra, biyosensörlerin sinyal büyütme metodu için projenin ilk bölümünde kullanılan manyetik boncukların belirlenmesi için görüntü işleme algoritmaları da geliştirilmiştir. Görüntüler cep telefonu mikroskopisinden hem mikroskop lamı hem de difraksiyon ızgarası tabanlı biyosensörler için elde edilmiştir. Her iki yöntemde de manyetik boncuk birikimleri gözlenmiş ve geliştirilen algoritmalar cep telefonu mikroskopu görüntülerine uygulanmıştır. Böylece, manyetik boncukların birikimleri bilgisi, görüntü işleme kullanılarak otomatik olarak elde edilmiştir.Master Thesis Hava Kirliliği Ölçümü için Akıllı Sensör Sistemi Geliştirilmesi(Abdullah Gül Üniversitesi, 2019) İÇÖZ, EBRU; İçöz, Ebru; Yalçın, GülayHava kirliliği modern dünyanın global problemlerinden biridir. Dünya Sağlık Örgütünün verilerine göre dünya nüfusunun ancak %9'u temiz hava soluyabilmektedir. Parçacık Madde 10 um'dan küçük sıvı ve katı parçacıklardan oluşur ve hava kirliliğini oluşturan kirleticilerden biridir. Parçacık Maddeler çoğunlukla fabrikalardaki, taşıtlardaki ya da evlerdeki yanma reaksiyonları sonucu oluşmaktadır. Parçacık Maddelerin sağlığa zararlı etkileri birçok çalışmada gösterilmiştir. Parçacık Maddelerin miktarının hava da artması ile akciğer hastalıkları, astım, solunum yetmezliği, bebek ölümleri, kalp krizi ve kanser gibi birçok sağlık sorunun ilişkili olduğu gösterilmiştir. Gelişmiş ülkelerin yasaları hava kalitesinin sürekli izlenmesini şart koşmaktadır. Bu amaçla yüksek maliyetli istasyonlar kullanılmaktadır. Bu istasyonların bir diğer dezavantajı da sınırlı sahaya ait bilgi verebilmesidir. Bu kısıtlamaların üstesinden gelmek için alternatif yaklaşımlar çalışılmaktadır. Bu çalışmada da optik tabanlı Parçacık Madde sensörü tasarlanmış, üretilmiş ve test edilmiştir. Geliştirilen sistem düşük maliyetli ve yüksek saha çözünürlüğüne sahiptir. Kurulan sensör ağı bulut bilişime veri aktarımı yapabilmekte ve uzaktan veri analizine olanak sağlamaktadır. Geliştirilen sistem halihazırdaki istasyonlar ile doğruluğu uyumlu veri üretebilmekte ve böylece hava kalitesinin izlenmesinde kullanabilecektir.Master Thesis İş Zekası için Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Geliştirilmesi(Abdullah Gül Üniversitesi, 2018) KABORE, KADER MONHAMADY; Kabore, Kader Monhamady; Aydın, ZaferAnahtar özelliklerin tespiti, verilerin artması ve büyük belgelerin daha hızlı ve kolay erişilebilir olmasından dolayı giderek ilgi duyulan bir araştırma alanıdır. Anahtar özellik, belgeler için meta veri görevi görür ve doğru özelliklerin keşfi sayesinde, uzun metinlerden önemli bilgi parçalarının yakalanmasını sağlar. Anahtar özellikler, internet alanında giderek artan web sitelerinden daha hızlı ve verimli bilgi keşfetme imkanı sağlayabilir. Bu tezde, verilen bir web sayfası metninden şirket ismini otomatik olarak tespit eden iki aşamalı yeni bir makine öğrenmesi yöntemi geliştirilmiştir. İlk aşamada verilen bir kelimenin şirket ismi olup olmadığını tahmin eden bir sınıflandırma yöntemi geliştirilmiştir. Yöntemin kullandığı öznitelikler doğal dil işleme teknikleri ile ve metinsel verilerdeki örüntülerin incelenmesi sonucu kelimelerin özelliklerini ve içeriğe ilişkin anlamını yansıtacak şekilde çıkarılmıştır. Bu öznitelikler daha sonra naive Bayes, karar ağacı ve rastgele orman gibi sınıflandırma yöntemlerine girdi parametresi olarak aktarılmaktadır. İkinci aşama içinse kural tabanlı bir sınıflandırma yöntemi geliştirilmiştir. Bu yöntem alan ve başlıktaki kelimelerini de tarayarak simge benzerlik ölçütleri ile şirket ismi olmaya aday olan kelimeleri sıralamakta ve en yüksek skorlu kelimeleri şirket ismi olarak tahmin etmektedir. Yapılan deneyler sonucunda birinci aşamadaki sınıflandırıcı ile yüksek hassasiyet oranı elde edilirken özellike zor olan bazı metinlerdeki şirket isimlerinin tanımsız kategorisine atandığı gözlenmiştir. Diğer taraftan kural tabanlı sınıflandırma yöntemi ile yüksek doğruluk oranı elde edilmiştir ancak bu yöntemin hassaslık oranı birinci aşamadaki yöntemden daha düşüktür. İki sınıflandırıcının birleştirilmesi sonucu elde edilen iki aşamalı sınıflandırma yöntemi ile hem genel doğruluk oranı hem de hassaslık oranı yüksek olarak elde edilmiştir.Master Thesis Görüntü İşleme ve Makine Öğrenmesi Yöntemiyle Erken Meme Kanseri Teşhisi(Abdullah Gül Üniversitesi, 2018) TAŞDEMİR, SENA BÜŞRA YENGEÇ; Taşdemir, Sena Büşra Yengeç; Aydın, ZaferKadınlarda, 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.Master Thesis Makine Öğrenmesi ile Protein Parçacık Seçimi(Abdullah Gül Üniversitesi, 2018) EMRE ULUTAŞ, ALPEREN; Ulutaş, Alperen Emre; Aydın, ZaferProtein parçacık seçimi proteinlerin üç boyutlu yapılarının tahmin edilmesindeki önemli adımlardan biridir. Doğru parçacık yapılarının seçilmesi üç boyutlu yapının doğru tahmin edilmesi için gereklidir. Bu tezde verilen iki protein parçacığının üç boyutlu yapılarının birbirine benzer olup olmadığını tahmin eden çeşitli yapay öğrenme yöntemleri geliştirilmiştir. Bu sayede yapısı bilinmeyen bir hedef protein için parçacık yapılarının seçilmesi mümkün olacaktır. Tahmin yönteminin girdi olarak kullanacağı öznitelik parametrelerinin tasarlanması için bir konsept hiyerarşi yaklaşımı izlenmiştir. Bunun için dizi profil matrisleri, ikincil yapı, çözücü erişilirlik ve bükülme açı sınıfı tahminleri çeşitli kombinasyonlarda ve izdüşüm uzaylarında incelenmiştir. Üç ve dokuz amino asitlik parçacıkların yapısal benzerlik tahmini için çeşitli sınıflandırma ve regresyon modelleri eğitilmiş ve optimize edilmiştir. Bunlar arasında lojistik regresyon, AdaBoost, karar ağacı, en yakın komşu, sade Bayes, rastgele orman, destek vektör makinası ve çok-katmanlı algılayıcı bulunmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre farklı öznitelik kümelerinin konsept hiyerarşi yaklaşımı ile birleştirilmesi ve model optimizasyonları tahmin başarısını önemli oranda iyileştirmiştir. Ayrıca çapraz doğrulama deneyleri neticesinde parçacık benzerliğinin yüksek başarı oranları ile tahmin edilebildiği gösterilmiştir. Parçacık benzerliği sınıflandırma problemi olarak tanımlandığı zaman tahmin yöntemlerinin başarı oranları birbirine yakın olarak elde edilmiştir. Regresyon modelleri arasında ise rastgele orman yöntemi en yüksek tahmin başarısına ulaşmıştır.Master Thesis Hodgkin-Huxley Nöronlarının Küçük Populasyonunda Geri Bildirim İzleme için Kontrol Algoritmaları(Abdullah Gül Üniversitesi, 2018) ŞENEL, ZEYNEP; Şenel, Zeynep; Borisenok, SergeyTezin amacı, 4 boyutlu dinamik sistemlerde gerçek biyolojik nöronların ani yükseliş ve fırlama davranışlarının izlenmesi ve modellenmesi için güçlü matematiksel kontrol algoritmaları tasarlamaktır. Bu amaçla 4 boyutlu Hodgkin-Huxley (HH) lineer olmayan diferansiyel denklemleri içeren dinamik sistem tercih edilir. Çünkü HH modeli gerçek nöronlar için gerçekçi bir matematik modeli temsil eder ve analitik olarak kabul edilmiştir. Bir kontrol sinyali olarak uygulanan dış akım, nöronal ağlardaki nöron hücrelerinin uyarılmasını başlatırken, membran eylem potansiyelleri çıkışlardır. HH nöron kümelerindeki kontrol sinyalinin yarattığı akson membran potansiyelinde ani yükseliş ve patlama rejiminin modellenmesi ve kontrol edilmesi için Fradkov'un hız gradyanı (SG) ve Kolesnikov'un hedef çekicisi (TA) geribildirimleri olmak üzere iki tane alternatif kontrol yöntemi kullanılmaktadır. Her iki algoritma da kontrollü HH dinamik nöron sisteminde yüksek verimlilik ve sağlamlık gösterir. Bu çalışma, ağın seçilmiş bir unsuru üzerindeki kontrol ile HH nöron kümelerinin çeşitli konfigürasyonlarında (doğrusal zincir ve halka tipi zincir) rastgele tek ani yükseliş (spike), bir ani yükseliş dizisi (spike train) ve fırlama (burst) formlarının oluşturulmasını sağlamaktadır. Bu çalışmada, geliştirilen algoritmalar küçük bir HH nöron kümesinde epileptik yapıdaki toplu fırlamalara baskılama yapmak için uygulanmıştır. Bu tezin amacı, gerçek nöronların kontrolüne yönelik matematiksel modelleme için yeni kontrol yöntemlerinin geliştirilmesi ve hesaplamalı nörobilimde ve HH nöron ağlarında epileptik yapı veya anormal davranış gibi nöral fonksiyon bozukluklarının tanısı veya tedavisinde etkin bir şekilde kullanılabilmesidir. Anahtar Kelimeler: Hodgkin-Huxley nöronu, hız gradyan metodu, hedef çekicisi geribeslemesiMaster Thesis Kanser Teşhis ve Tedavisi için Düşük Dozda BT Görüntüleme(Abdullah Gül Üniversitesi, 2018) SÜMER, ESRA; Sümer, Esra; Yılmaz, Bülent; Yıldırım, İsaKanser, insanlarda sıkça görülen ve ölüm sebepleri arasında ikinci sırada olan bir hastalıktır. Kanserin erken evrelerde teşhis edilmesinin tedavinin başarısını arttırmak için çok kritik olduğu bilinmektedir. Kanserin teşhisi ve evresinin belirlenmesinde farklı görüntüleme yöntemleri kullanılır. Bu yöntemlerden biri bilgisayarlı tomografi (BT), nesnenin etrafından alınan iz düşümleri kullanarak üç boyutlu (3B) nesnenin iki boyutlu (2B) görüntü dilimlerini sağlar. BT'nin temel kısıtları radyasyon dozu ve düşük kontrast duyarlılığıdır. Öncelikle, BT'de radyasyon dozunu azaltmak için daha az sayıda iz düşüm alınabilir ki bu durum geri çatma probleminin eksik belirtili olmasına neden olur. Önceki çalışmalar bu problemi aşmak için yinelemeli geri çatma yöntemleri önermiştir. Bu yöntemlerin en önemli zayıflığı, yüksek hesaplama maliyetidir. Bu sorun toplam değişinti (Total Variation: TV) en küçüklenmesini kullananarak, hesaplama açısından verimli filtrelenmiş geri projeksiyon (filtered backprojection: FBP) temelli yöntem ile ele alınmıştır. 2B modifiye Shepp-Logan fantomu önerilen methodun performans değerlendirmeleri için kullanılmıştır. Önerilen yöntemin üstünlüğü niceliksel ve niteliksel ölçütlerle gösterilmektedir. Tezin ikinci amacı, İstanbul Teknik Üniversitesi Makine Fakültesinde üretilen manyetik nanopartiküllerin (Magnetic Nanoparticles: MNPs) kontrast maddesi olarak kullanarak BT'nin kontrast duyarlılığını arttırılmasıdır. Agaroz jel içindeki beş farklı çekirdekli manyetik nanopartiküllerden kaynaklı piksel yoğunluğu artırımları analiz edilmiştir. Sonuçlar manyetik nanopartiküllerin BT için kontrast madde olarak kullanılabilirliğini doğrulamaktadır.Master Thesis Alfa Bandı Nöral Geri Besleme Kullanarak Kısa Dönem Hafıza Performansının İyileştirilmesi(Abdullah Gül Üniversitesi, 2018) GÖKŞİN, BARIŞ; Gökşin, Barış; Yılmaz, BülentHafızanın yaşın ilerlemesi ile zayıflaması bireyler için önemli bir problemdir ve bu problemin Alzheimer'da olduğu gibi bilinen tatmin edici bir tıbbi tedavi yöntemi bulunmamaktadır. Beyin-bilgisayar arayüzü teknolojisindeki son gelişmeler bireylerin beyin aktivitesinin ölçülmesine olanak sağlamıştır, nöral geri bildirim de beyin bilgisayar arayüzünü kullanan metotlardan biridir. Nöral geribildirim metodunun psikolojik bozukluklar üzerine uygulanması hakkında birçok araştırma olmasına rağmen, kısa dönem hafıza performansı üzerine uygulamaları hakkında yapılmış sınırlı sayıda araştırma vardır. Bu tez kişilerin alfa bandı nöral geribildirim eğitimi ile kısa dönem hafızalarının geliştirilmesinin mümkün olup olmadığını araştırmaktadır. 11 sağlıklı erkek katılımcıdan kablosuz EEG cihazı ile EEG sinyalleri toplanmıştır. Nöral geri bildirim yöntemi alfa bandı gücünün gerçek zamanlı artırılması için kullanılmıştır. Nöral geribildirimin sağladığı kısa dönem hafıza performansındaki iyileşmenin ölçülmesi amacıyla 5 seanslık nöral geribildirim eğitimi öncesi ve sonrası 10 kelimeden oluşan ezber testi tüm katılımcılara uygulanmıştır. Sonuçlar nöral geribildirim seansları esnasında 11 kişiden 6'sının alfa bandı gücünü spektrumdaki diğer bantlara göre artırabildiğini göstermiştir. Fakat kısa dönem hafıza performansında belirgin bir gelişme olmamıştır. Sonuç olarak nöral geribildirimin katılımcıların zihinlerini bilinçli bir şekilde odaklayabilmesinde faydalı olduğu söylenebilir. Fakat nöral geribildirim eğitiminin kısa dönem hafızayı kesinlikle artırdığı veya alakasız olduğunu söylemek güçtür.Master Thesis Bilgisayar Ağlarında Anormal Durum Tespiti Yapan Öğrenme Yöntemlerinin Geliştirilmesi(Abdullah Gül Üniversitesi, 2018) MUKHANDI, HABIBU SHOMARI; Mukhandi, Habibu Shomari; Aydın, ZaferMakine 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.