Browsing by Author "Güzeliş, Cüneyt"

Now showing 1 - 4 of 4

BATIN BÖLGESİ ORGANLARININ MR GÖRÜNTÜLERİNDEN ÇOK AŞAMALI HİYERARŞİK SINIFLAMA İLE BÖLÜTLENMESİ
(2015) Kavur, Ali Emre; Dicle, Oğuz; Güzeliş, Cüneyt; Selver, M. Alper; Selvi, Eşref
Tıbbi görüntüleme ile anatomi hakkında ayrıntılı bilgi elde edinilebildiğinden, tanı amaçlı görüntüleme günümüzde birçok açıdan önem kazanmıştır. Görüntüleme cihazları tarafından sunulan verilerin fazlalığı ve çeşitliliği nedeniyle, tüm veri yerine görüntülerde sadece ilgilenilen dokunun belirlenerek ayrılması (Bölütlenmesi) sağlanabilir. Elcil yöntemler ile bölütleme yorucu, zaman alıcı ve deneyim gerektiren bir işlem olduğundan, otomatik yordamlara gereksinim duyulmaktadır. Geliştirilen yordamların klinik koşullarında kullanılabilmesi içinse yüksek başarıma sahip sonuçlar üretmeleri gerekmektedir. Manyetik Rezonans (MR) görüntülerinden batın bölgesindeki organlarının bölütlenmesi pek çok zorluk içeren bir uygulama alanıdır ve bu konudaki çalışmalar sınırlı sayıdadır. Batın bölgesinde yer alan, karaciğer, böbrekler, dalak, pankreas, safra kesesi gibi organların MR görüntüleri kullanılarak ileri seviye tıbbi analizi ve üç boyutlu incelenmesi pek çok tıbbi prosedür için mecburi olduğundan, bu çalışmada, ilgili organların bölütlenmesinde yukarıda belirtilen zorluklara karşı gürbüz, bölütlenecek organın özellikleri ve organların birbirleriyle olan ilişkilerini (konum vb.) göz önüne alan bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem farklı MR sekansları ile elde edilen görüntülere uygulanarak elde edilen sonuçlar tartışılmıştır.
A Comparative Evaluation of Feature Selection Algorithms for Cancer Classification Through Gene Expression Data
(İzmir Ekonomi Üniversitesi, 2016) Taşçı, Aslı; İnce, Türker; Güzeliş, Cüneyt
Kanser teşhisi konan insanların sayısı her geçen gün artmaktadır. Doktorlar kanser türlerini, görüntüleme teknolojileri, kan analizi ve doku biyopsilerinden elde edilen sonuçları yorumlayarak teşhis ederler. Kanser hücrede başlar. Bu nedenle, kanser hücresinin genetik yapısının incelenmesi, uzun vadede daha güvenilir ve bilgilendiricidir. Ayrıca, bu hücrelerin genetik yapısının analizi, hedef ilaç tedavilerinde kullanılabilen belirteç genleri tanımlarken ve gen ağlarını, genler ile gen ürünleri arasındaki ilişkileri ve genlerin belirli hücre sinyal yolakları üzerindeki etkilerini anlamakta da yardımcı olabilir. Mikro-dizilinler bu alandaki veri kaynaklarından biridir. Gen ifade değerlerini belirlerler ve kanseri teşhis etmek veya kanser türlerini sınıflandırmak için kullanılabilirler. Bu tezde önerilen yöntemde, gen ifadesi verileri, uygun bir gen alt kümesi bulmak ve kanser türlerini sınıflandırmak için istatistiksel teknikler ve makine öğrenme teknikleri kullanılarak analiz edilir. İstatistiksel filtre yaklaşımları, anlamlı bir gen alt kümesi elde etmek için öznitelik seçme yöntemleri olarak kullanılır. Destek vektör makineleri ve çok katmanlı algılayıcı da öznitelik seçme algoritmalarını test etmek ve kanser türlerini sınıflandırmak için kullanılır.
Genetik Arama ve Artımlı Öğrenen Yapay Sinir Ağı Sınıflayıcı Topluluklarına Dayalı Giysi Tasarım Algoritması ve Web Tabanlı Bir Giysi Öneri Platformunun Geliştirilmesi
(2017) Bulgun, Ender; İnce, Türker; Güzeliş, Cüneyt; Vuruşkan, Arzu
Bu proje kapsamında, farklı vücut şekillerine uygun giysi tasarımı önerilerinin kullanıcılara sunulabilmesi için, genetik arama ve yapay sinir ağı sınıflandırması ile web tabanlı bir giysi tasarım platformu geliştirilmiştir. Çalışmada öncelikle, vücut şekli ve giysi formu arasında uyumu hedefleyerek, üst beden ve alt beden giysilerinin kombinasyonları veya elbise modelleri ile bunlara ait ayrıntıları içeren öznitelik kategorileri yaratılarak bir bilgi tabanı oluşturulmuştur. Tasarım önerilerinin geliştirilmesi ve kullanıcıya sunulması için 2 boyutlu 2080 giysi tasarımından oluşan bir arşiv yaratılmış ve 4 farklı vücut şekline uygun giysi kombinasyon örnekleri belirlenmiştir. Çalışmanın sonraki aşamasında, tasarım önerilerinin kullanıcıya sunulacağı etkileşimli web tabanlı bir platform tasarlanmıştır. Tasarlanan platformda, ilk olarak Yapay Sinir Ağı (YSA) sınıflayıcı olarak mevcut literatürden farklı olmak üzere, her bir giysi özelliğinin vücut şekli ile ilişkisini artımlı öğrenebilen YSA toplulukları kullanılmıştır. Böylece, kullanıcıların geri bildirimleriyle, sistemin sürekli bir biçimde artımlı olarak kendini geliştirmesi sağlanmıştır. Ancak, bu geliştirilen akıllı sistem yapısının artımlı öğrenme performansının istikrarlı olmadığı gözlenmiş ve iyileştirilememiştir. Artımlı öğrenme amacını YSA sınıflandırıcıları ile gerçekleştirmek yerine, Etkileşimli Genetik Algoritma (EGA) yöntemine başvurulmuştur ve özgün bir ?Artımlı Öğrenme ve Önerme Metodolojisi? geliştirilmiştir. Bu geliştirilen metodoloji ile gerçekleştirilen giysi öneri platformunun aynı anda artımlı öğrenme performansı ile vücut şekli/giysi şekli uyumluluğu performansı sanal kullanıcılar kullanılarak sınanmış ve iyi sonuçlar alınmıştır. Test aşamasının sonunda gerçek kullanıcılar ile yapılan anket neticesinde de, algısal olarak artımlı öğrenim sağlanmıştır. Gerçekleştirilen proje; 1)kadın vücut şekli ve giysi formu arasında uyumu hedefleyen giysi tasarımının akıllı sistemler ile gerçekleştirilmesi, 2)GA ve YSA?ya dayalı artımlı öğrenen bir akıllı sistem kullanılarak otomatik bir giysi tasarım süreci ve giysi öneri platformunun tasarlanması ve 3) geliştirilen akıllı sistemin kullanıcı etkileşimine dayalı olarak artımlı öğrenebilmesi, 4) böylece kişiye özel bir tasarım öneri sisteminin elde edilmesi açısından literatüre katkı sağlamaktadır.
Parametre Belirsizliği Altında Hücre İçi Ağların Modellenmesi, Analizi ve Optimal Kontrolü
(2014) Demir, Güleser Kalaycı; Çavaş, Levent; Avcu, Neslihan; Alyuruk, Hakan; Güzeliş, Cüneyt
[Abstract Not Available]