OpenMETU (Middle East Technical University)
Not a member yet
110280 research outputs found
Sort by
Towards fair decentralized benchmarking of healthcare AI algorithms with the Federated Tumor Segmentation (FeTS) challenge
Get PDFComputational competitions are the standard for benchmarking medical image analysis algorithms, but they typically use small curated test datasets acquired at a few centers, leaving a gap to the reality of diverse multicentric patient data. To this end, the Federated Tumor Segmentation (FeTS) Challenge represents the paradigm for real-world algorithmic performance evaluation. The FeTS challenge is a competition to benchmark (i) federated learning aggregation algorithms and (ii) state-of-the-art segmentation algorithms, across multiple international sites. Weight aggregation and client selection techniques were compared using a multicentric brain tumor dataset in realistic federated learning simulations, yielding benefits for adaptive weight aggregation, and efficiency gains through client sampling. Quantitative performance evaluation of state-of-the-art segmentation algorithms on data distributed internationally across 32 institutions yielded good generalization on average, albeit the worst-case performance revealed data-specific modes of failure. Similar multi-site setups can help validate the real-world utility of healthcare AI algorithms in the future
Kaolin ve halloysit’in güneşle kalsinasyonu ile sürdürülebilir zeolit üretimi: yapisal gelişim, faz kontrolü ve CO₂ adsorpsiyon verimliliği
No full textThe production of zeolites from natural clays offers a promising route toward low-cost and sustainable adsorbent materials, especially for applications in carbon capture. However, conventional calcination processes used to activate kaolin and halloysite clays are highly energy-intensive and carbon-emitting. This thesis explores solar-driven calcination as an environmentally benign alternative for clay activation, aiming to reduce the carbon footprint of zeolite synthesis without compromising material performance. Kaolin and halloysite were subjected to concentrated solar thermal treatment at temperatures ranging from 700 °C to 1000 °C to induce structural transformations into amorphous metaforms and Al–Si spinel intermediates. The thermally activated products were then converted into LTA- and FAU-type zeolites via alkali hydrothermal synthesis. Phase evolution and porosity development were investigated using various characterization techniques. Special attention was given to kaolin, an abundant and low-cost clay that is extensively mined in Türkiye and offers strategic advantages for sustainable materials development. The influence of precursor type and calcination conditions on zeolite formation pathways was systematically evaluated. CO₂ adsorption capacities of the resulting zeolites were assessed at 25 °C and 1 bar using breakthrough and equilibrium measurements. Results demonstrate that solar-calcined clays yield zeolites with comparable crystallinity, surface area, and CO₂ uptake to those produced via conventional heating, while achieving significant reductions in thermal energy consumption and CO₂ emissions. This work validates solar calcination as a viable route for scalable zeolite production and supports the integration of clay-based zeolites into low-cost, low-carbon CO₂ capture technologies.Doğal killerden zeolit üretimi, özellikle karbon yakalama uygulamaları için düşük maliyetli ve çevresel açıdan sürdürülebilir bir yaklaşım sunmaktadır. Ancak, kaolin ve halloysit gibi killerin zeolit sentezi öncesinde aktive edilmesi için uygulanan geleneksel kalsinasyon yöntemleri yüksek sıcaklık gerektirmekte ve bu da önemli düzeyde enerji tüketimi ve karbon emisyonuna yol açmaktadır. Bu tezde, kil aktivasyonuna yönelik çevre dostu bir alternatif olarak yoğunlaştırılmış güneş enerjisiyle gerçekleştirilen kalsinasyon süreci araştırılmış ve bu yöntemin malzeme performansını koruyarak karbon ayak izini azaltmadaki potansiyeli ortaya konmuştur. Kaolin ve halloysit numuneleri, 700–1000 °C aralığında güneşle ısıtılarak amorf metaformlara ve Al–Si spinel ara fazlarına dönüştürülmüş, ardından alkali hidrotermal yöntemle LTA- ve FAU-tipi zeolitlere sentezlenmiştir. Faz dönüşümleri ve gözenek yapısı çeşitli karakterizasyon teknikleri ile değerlendirilmiştir. Türkiye’de bol miktarda bulunan, düşük maliyetli ve endüstriyel açıdan önemli bir kaynak olan kaoline bu bağlamda özel önem verilmiştir. Ön işlem koşullarının ve kil türünün zeolit oluşumu üzerindeki etkileri sistematik olarak incelenmiştir. Elde edilen zeolitlerin CO₂ adsorpsiyon kapasiteleri, 25 °C ve 1 bar koşullarında denge ve geçiş testleriyle belirlenmiştir. Bulgular, güneşle kalsine edilmiş killerden üretilen zeolitlerin geleneksel yöntemlerle üretilenlerle karşılaştırılabilir performans sunduğunu, ayrıca enerji tüketimi ve karbon emisyonlarını önemli ölçüde azalttığını göstermektedir. Bu çalışma, kil bazlı zeolitlerin düşük maliyetli ve düşük karbon ayak izli CO₂ yakalama sistemleri için umut vadeden malzemeler olduğunu ortaya koymaktadır.Ph.D. - Doctoral ProgramEuropean Union’s Horizon 2020 Research and Innovation Programme, grant agreement No. 856619 (SolarTwins project
Views and Practices of Preschool Teachers Regarding Children’s Social Problem-Solving Skills: A Transcendental Phenomenological Study
No full textSET domain containing 3 (SETD3) interacts with bromodomain-containing protein 2 (BRD2) and coordinates its chromatin association in mouse embryonic stem cells.
No full textSeasonal Inflow Forecasting Based on a Physically Based Hydro-Climatic Model for the Shasta Lake Basin, California
No full textSeasonal forecasting is essential for effective water resource management, but it remains challenging, especially in the context of climate change and the added uncertainty it brings. It is becoming increasingly clear that purely statistical inflow forecasting is insufficient. This study applies the seasonal inflow forecasting system, developed by the Hydrologic Research Laboratory at the University of California, Davis, for seasonal forecasting in the Shasta Lake Basin, California. The system is based on the Watershed Environmental Hydrology Hydro-Climate Modelling (WEHY-HCM) System which is a physically based modeling framework. It uses downscaled climate data from the Weather Research and Forecasting Model (WRF) to produce a 15-member ensemble of inflow forecasts. An ensemble of forecasts is produced monthly from January to June, providing forecasts from the month following the initialization through to July. The deterministic inflow forecasts are updated using seasonal exponential smoothing model. The inflow forecasts revealed that the ensembles of deterministic forecasts generally capture monthly inflow well. The statistical updating of these deterministic forecasts in the forecast year 2024 using the seasonal exponential smoothing model significantly improved the accuracy of monthly inflow forecasts further. This system demonstrates strong potential for seasonal inflow forecasting with substantial lead time and could greatly enhance informed water resource management in the Shasta Lake Basin
Middle East Technical University Campus Generating its Alternative Learning Spaces: The Case of METU Garden
No full textNocturnal Architectures of Allure: On Celebration and Illumination in Early 20th Century Turkey
No full textTÜRKÇE’DE REFERANS SEÇİMİ: DERLEM TEMELLİ BİR YAKLAŞIM
No full textThis thesis investigates reference selection in natural language, focusing on the mech- anisms that shape the form of referring expressions. Drawing from both linguis- tic theory and data-driven computational methods, the study seeks to uncover how grammatical, discourse, and cognitive factors jointly influence referential form. As the target language, Turkish offers a testing ground to explore referential choices be- yond the patterns observed in well-studied languages due to its typologically distinct characteristics specifically, its rich morphology, frequent use of null pronouns, and flexible word order. A central contribution of this work is the creation of a novel coreference corpus based on spontaneous, goal-directed dialog. Unlike prior research that has typically relied on semi-artificial or isolated sentences, or written texts, this study uses situated task-based interaction, capturing reference in real-time naturalistic speech. To facilitate this, a new annotation scheme was developed to represent the full range of referential forms, including full noun phrases, overt pronouns, and null pro- nouns, and their contextual and grammatical properties. The resulting corpus, which is the most comprehensive coreference corpus of Turkish dialogs to date, enables sys- tematic and computationally viable analyses of referential phenomena. Building on this resource, the thesis conducts extensive statistical analyses and employs machine learning to evaluate the effects and interactions of multiple features on referential form. These include speaker role, turn-taking, grammatical role, competition, dis- tance, topicality, and sentential position. Among the findings, competition and dis- tance emerged as the most predictive features in model performance, while speaker role and turn-taking showed weaker but interpretable effects. Statistical tests con- firmed that many of these factors significantly influence form choice, supporting and extending theoretical predictions of major theories and models related to referential form selection. By integrating corpus development, feature engineering, statistical modeling, and explanatory machine learning, this thesis offers a unified framework for analyzing reference in Turkish. It not only contributes to theoretical accounts of referential choice in typologically diverse settings but also provides scalable tools for future research in natural language processing, cognitive modeling, and dialog systems.Bu tez, doğal dilde gönderim seçimini incelemekte ve bunu belirleyen mekanizma üzerine odaklanmaktadır. Dilbilim kuramları ve veri odaklı yöntemlerden yararlanarak, dilbilgisel, söylemsel ve bilişsel etmenlerin gönderim biçimini nasıl etkilediğini ortaya konmaya çalışmıştır. Zengin biçimbilgisi, örtük argüman kullanımı ve esnek sözdizimi gibi tipolojik olarak ayırt edici özellikleri ile hedef dil olan Türkçe, iyi çalışılmış dillere kıyasla gönderim tercihlerini araştırmak için zengin bir test ortamı sunmaktadır. Bu çalışmanın temel katkılarından biri, amaç odaklı diyaloglara dayanan özgün bir eşgönderim derlemi oluşturmasıdır. Önceki araştırmaların çoğu yarı-yapay veya izole cümlelere ya da yazılı metinlere dayanırken, bu çalışma, gerçek zamanlı doğal konuşma verilerini esas alarak gönderimin söylem akışı içinde nasıl gerçekleştiğini incelemektedir. Bu doğrultuda, tam ad öbekleri, açık ve örtük adıllar olmak üzere tüm gönderim biçimlerini ve bunların bağlamsal ve dilbilgisel özelliklerini içeren bir işaretleme şeması geliştirilmiştir. Bununla oluşturulan derlem, mevcut en kapsamlı Türkçe dialog eşgönderim veri setini teşkil ederek, gönderim olgusunun sistematik ve hesaplamaya elverişli bir şekilde analiz edilmesini mümkün kılmıştır. Derleme kapsamlı istatistiksel analizler ve makine öğrenmesi yöntemleri uygulanmış ve belirli özelliklerin gönderim biçimi üzerindeki etkileri ve etkileşimleri değerlendirilmiştir. İncelenen özellikler arasında konuşucu rolü, konuşma sırası, dilbilgisel rol, rekabet, mesafe, gönderim yoğunluğu ve sözdizimsel konum gibi ölçütler yer almaktadır. Bulgular arasında, söylem içi rekabet ve mesafe, model başarımını en çok etkileyen özellikler olarak öne çıkmıştır. Konuşmacı rolü ve sırasının etkisi ise daha zayıf olmakla birlikte yorumlanabilir düzeydedir. Yapılan istatistiksel testler, birçok etkenin gönderim biçimini anlamlı şekilde etkilediğini doğrulamış ve gönderim seçimi ile ilgili kuramsal yaklaşımların öngörülerini desteklemiş ve genişletmiştir. Bu tez, derlem geliştirme, özellik mühendisliği, istatistiksel modelleme ve açıklanabilir makine öğrenmesini entegre ederek Türkçe'de gönderim analizi için bütüncül bir yaklaşım önermiştir. Çalışma tipolojik olarak farklı bir dil ile kuramsal referans seçimi çalışmalarına katkı yapmakla birlikte doğal dil işleme, bilişsel modelleme ve dialog sistemleri gibi alanlarda kullanabilecek araçlar sunmaktadır.Ph.D. - Doctoral Progra
Metalik yarı küresel rezonatörlerde kayıp mekanizmaları ve maliyet etkin dönüölçer uygulamaları
No full textHemispherical resonator gyroscopes (HRG) offer outstanding performance with ultra-low noise with strong resistance to environmental fluctuations. Their ability to operate in both rate and rate-integrating modes, and to transition between these modes on demand, makes them attractive for a wide range of navigation and stabilization applications. Conventional HRGs, however, rely on fused-quartz resonators that demand extremely precise and costly machining, limiting their adoption in emerging, cost-sensitive platforms.
This thesis addresses that limitation by investigating cost-effective HRG designs based on metallic resonator shells. The research begins with an in-depth analysis of the loss mechanisms that limit performance and long-term stability, establishing a theoretical framework for predicting performance. Using these insights, to determine the resonator material for compact prototype, hemispherical shells were fabricated from both aluminium and Super Invar and subjected to an iterative characterization tests. Temperature-dependent resonance frequency, mechanical quality factor, and closed-loop gyroscopic rate response were obtained and compared. The systematic evaluation showed that the aluminium resonator outperformed its Super Invar counterpart across all key metrics, leading to its selection for the compact prototype. The resulting cost-effective aluminum HRG prototype achieved an angular random walk of 3.39x10^(-3) °/√h and a bias instability of 3.35x10^(-2 )°/h, confirming that, although a metallic HRG does not quite reach the extraordinary performance levels of quartz, it can still achieve navigation-grade accuracy at a fraction of the cost of traditional quartz sensors, thereby ability to broadening the practical application space for HRG technology.Yarı küresel rezonatörlü dönüölçerler (YKRD), çevresel etkilere karşı yüksek dayanıklılıkları ve son derece düşük gürültü düzeyleri ile üstün performans sunarlar. Hem açısal hız hem de doğrudan açı kiplerinde kesintisiz çalışabilmeleri ve bu kipler arasında istenildiğinde geçiş yapabilmeleri, onları geniş bir navigasyon ve stabilizasyon uygulama yelpazesi için cazip kılar. Bununla birlikte geleneksel YKRD'ler, yüksek hassasiyetli ve pahalı bir işleme süreci gerektiren kuvars rezonatöre sahip olmaları nedeniyle maliyet hassasiyeti yüksek yeni nesil platformlarda yaygın kullanıma uygun değillerdir.
Bu tez, metal rezonatör kabuklarına dayanan maliyet etkin YKRD tasarımlarını inceleyerek söz konusu kısıtlamaya çözüm getirmeyi amaçlamaktadır. Araştırma, performansı ve uzun vadeli kararlılığı sınırlayan kayıp mekanizmalarının ayrıntılı analiziyle başlayarak performans öngörüsü için kuramsal bir çerçeve oluşturur. Bu bulgulardan yola çıkarak, kompakt prototipte kullanılacak rezonatör malzemesini belirlemek için hem alüminyum hem de Super Invar'dan yarı küresel kabuklar üretilmiş ve çok aşamalı karakterizasyon testlerine tabi tutulmuştur. Sıcaklığa bağlı rezonans frekansı, mekanik kalite faktörü ve kapalı çevrim açısal hız tepkisi elde edilmiş ve karşılaştırılmıştır. Sistematik değerlendirme, alüminyum rezonatörün tüm temel ölçümlerde Super Invar muadilini geride bıraktığını göstermiştir. Dolayısıyla kompakt prototip için alüminyum seçilmiştir. Ortaya çıkan maliyet etkin alüminyum HRG prototipi ile, 3.39x10^(-3 )°/√h açısal rastgele yürüyüş ve 3.35x10^(-2) °/h sabit hata kararsızlığı elde ederek, kuvarsın üstün performans seviyelerine tam olarak ulaşmasa da metal bir YKRD'nin, geleneksel kuvars sensörlerinin yalnızca küçük bir maliyetiyle navigasyon sınıfı doğruluk sağlayabildiğini ve böylece YKRD teknolojisinin pratik uygulama alanını genişletebileceğini doğrulamaktadır.Ph.D. - Doctoral Progra
Impact of Extraction and Purification Methods on the Structural and Dynamic Properties of Pectin: a Time-Domain NMR and FTIR Study
No full textPectin, a complex polysaccharide known for its gelling, thickening, and stabilizing properties, is an essential ingredient in various industries, including food, pharmaceuticals, and cosmetics. Its functional characteristics are highly dependent on its molecular structure, which can be influenced by extraction and purification methods. This study investigates the impact of different extraction and purification techniques—specifically ultrafiltration (UF) and alcohol precipitation with and without maltodextrin (MD) addition—on the structural and dynamic properties of pectin. To characterize the molecular dynamics and structural heterogeneity of pectin samples, time-domain nuclear magnetic resonance (TD-NMR) methods including solid echo (SE), double-quantum (DQ) build-up experiment, saturation-recovery (SR), and Goldman-Shen (GS) sequences were employed in combination with Fourier-Transform Infrared (FTIR) spectroscopy. The results demonstrated that the molecular composition of pectins is influenced by the choice of extraction and purification methods. MD treatments result in increased solid content and higher averaged spin–lattice relaxation times, indicative of a more rigid and densely packed structure. The addition of maltodextrin not only enhances the dry matter content but also stabilizes the pectin network through cross-linking and reduced water mobility, which is vital for achieving desired textural properties. The Goldman-Shen sequence provided insights into spin diffusion, revealing that treatments involving isopropanol (IPA) and UF modify the structural domains organization of pectin without significantly altering solid content. This suggests an enhancement in molecular order and flexibility. Correlation analysis of TDQ values with various models (Pake, Abragamian, Gaussian, Polynomial) further elucidates distinct molecular interactions and relaxation behaviors among different pectin samples