Malatya Turgut Özal University Institutional Repository
Not a member yet
4072 research outputs found
Sort by
Detection of lung cancer with deep learning using computed tomography images
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Enformatik Ana Bilim Dalı, Enformatik Bilim DalıYapay zekâ, artan teknolojik faaliyetlerle birlikte hem söylem hem de teknik olarak yaşantımızın önemli bir bölümünde yer almaktadır. Bir yapay zekâ türü olan makine öğrenmesi ve bunun alt kümesi derin öğrenme modelleri ve algoritmalar kullanılarak mevcut veriler işlenebilmekte, yeni ve faydalı veriler elde edilmektedir. Derin öğrenme yöntemlerinden biri olan görüntü işleme teknolojisi, var olan görüntüleri işleyerek yeni ve kullanışlı bilgiler sunma modelidir. Tıbbi görüntüleme teknolojisi ise hastalıkların erken teşhis edilmesi ve tedaviye yanıt oranını arttırmaktadır. Ayrıca hastaların tıbbi görüntülerinin hekimler tarafından okunma süreci zaman kaybının yanı sıra sonuçların sübjektif olmasından dolayı tartışma konusudur. Görüntü işleme teknolojisi bu alanda radyologların iş gücü ve zaman kaybını azaltmasıyla birlikte objektif sonuçlar ortaya çıkarmasıyla popülerliğini arttırmaktadır. Bu tez kapsamında "Görüntü işleme teknolojisi nedir?" sorusuna cevap aranmıştır. Bu soruya cevap niteliği taşıyan tezin bilim dünyasına katkısı vurgulanmıştır. Tez kapsamında, sağlıklı, akciğer kanserli kötü ve iyi huylu tümörler bulunan bilgisayarlı tomografi görüntülerinin yer aldığı veri kümesi, önceden eğitilmiş konvolüsyonel sinir ağları; AlexNet, DenseNet 201, GoogleNet, MobileNetV2, ResNet50 mimarileriyle eğitime tabi tutulmuştur. Bu eğitim sonrası bulunan doğruluk oranının arttırılması hedeflenmiştir. Bu bağlamda yeni bir hibrit model geliştirilmiştir. Deneysel sonuçlar önerilen modelin başarısını kanıtlar niteliktedir.With the developing technology, the concept of artificial intelligence is an important part of our lives in terms of discourse and technique. By using machine learning, which is a type of artificial intelligence, and its subset, deep learning models and algorithms, existing data can be processed and new and useful data are obtained. Image processing technology, one of the deep learning methods, is a model of presenting new and useful information by processing existing images. Medical imaging technology, on the other hand, increases the rate of early diagnosis of diseases and response to treatment. In addition, the process of reading the medical images of patients by physicians is a matter of discussion due to the fact that the results are subjective as well as a waste of time. Image processing technology is increasing its popularity in this field as it reduces the labor and time loss of radiologists and produces objective results. In this thesis, "What is image processing technology?" the answer to the question has been sought. The contribution of the thesis, which is an answer to this question, to the world of science is emphasized. Within the scope of the thesis, the dataset of computerized tomography images of healthy, lung cancerous malignant and benign tumors, pre-trained convolutional neural networks; AlexNet, DenseNet 201, GoogleNet, MobileNetV2, ResNet50 trained with their architecture. It is aimed to increase the accuracy rate found after this training. In this context, a new hybrid model has been developed. Experimental results prove the success of the proposed model
KUMAR BAĞIMLILIĞINA YÖNELİK KAMU SPOTLARININ JAKOBSON’UN İLETİŞİM İŞLEVLERİ BAĞLAMINDA ANALİZİ
No full textKumar bağımlılığı, bireyin zamanının önemli bir bölümünü kumar oynamaya harcaması ya da kumar oynamaya ayırdığı zamanın kontrolünden çıkması sonucunda meydana gelebilen bir durumdur. Bu bağımlılık, bireyin ekonomisine zarar verebilmekte bunun yanında çevresiyle olan ilişkilerini de olumsuz yönde etkileyerek, bireyin bulunduğu toplumdan dışlanmasına giden sürece yol açabilmektedir. Kumar bağımlılığının önlenmesine yönelik, tıpkı alkol, sigara ve uyuşturucu bağımlılarında olduğu gibi tedavi uygulanabilmektedir. Bunun dışında çeşitli kuruluşlar tarafından kumar bağımlılığının yol açtığı olumsuz etkiyi yansıtan kamu spotları hazırlanmaktadır. Bu kamu spotlarındaki görsel ve yazılı göstergeler üzerinden kamuoyunda kumar bağımlılığına yönelik farkındalık oluşturulmasına çalışılmaktadır. Çalışmada kumar bağımlılığına yönelik hazırlanan kamu spotlarındaki temel mesajların ortaya konulması ve kamu spotlarında hangi göstergelerden yararlanıldığının tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla konuya ilişki kamu spotlarındaki göstergeler, Roman Jakobson’un İletişim İşlevleri üzerinden kapsamlı bir şekilde analiz edilmiştir. Çalışmada incelenen kamu spotlarında mesaj stratejisi açısından genel olarak kumar bağımlısı bireylerin ailelerinin yaşadığı olumsuzluğun ön plana çıkarıldığı bulgusuna ulaşılmıştır. Bu kapsamda çalışmada kumar bağımlısı bireylerin aileleri üzerinden hüzün çekiciliği tekniği kullanılarak, kumar bağımlılığının önüne geçilmesine çalışıldığı sonucuna ulaşılmıştır
Morbidity and mortality results of COVID-19 variant in COVID-19 positive patients treated in the intensive care unit
No full textAim: COVID-19 has the potential to affect many systems and organs, resulting in serious clinical symptoms that necessitate admission to the intensive care unit. The purpose of this study was to examine the relationship between CAR, other laboratory findings, comorbidities, and mortality in patients infected with the original SARSCoV-2 or other variants.Materials and Methods: The data of 368 patients admitted to the intensive care unit with COVID-19 pneumonia between March 2020 and July 2021 were analyzed. These patients were divided into two groups. The first group included [(OC) Original SARSCoV-2 ] COVID-19 infected patients in the first period of the pandemic. The second group [(OV) Other Variants] included patients with COVID-19 infection due to other variants.Results: The mean age (Mean +/- SD) in the OC group was 69.79 +/- 11.77 years. The mean age of the patients in OC was higher than in the OV group (p=0.001). The most common comorbid disease in both groups was Hypertension (54.1%, 48.8%), followed by diabetes mellitus (DM) (30.2%, 31.6%). The mean age of the survivors in the OC and OV groups was lower (64.53 +/- 13.04, 57.85 +/- 16.78, p=0.001, p=0.001, respectively). It was observed that albumin and lymphocyte counts were lower in the deceased, while LDH, CRP, Neutrophil, procalcitonin, NLR and CAR were higher (p<0.05). Discussion: In critically ill COVID-19 patients, high CAR and NLR are good predictors of mortality. In the period when the variants were dominant, the mean age of the patients and the length of stay in the intensive care unit were lower
Pandemi Döneminde Havacılık Çalışanlarının Tutumları
No full textAraştırma, Covid 19 pandemisinin en çok etkilediği sektörlerden biri olan havacılık sektöründe çalışanların pandemi tutumları ile ilgili olup, havacılık çalışanlarının covid anksiyetesinin tükenmişlik ve işten ayrılma niyeti üzerindeki etkisi ve bu değişkenler arasındaki ilişkide babacan liderliğin aracı rolünün tespiti amaçlanmıştır. Araştırmanın evrenini İstanbul ilinde görev alan havacılık çalışanları oluşturmaktadır. Değişkenler arasındaki ilişkileri tespit etmek amacıyla nicel bir araştırma gerçekleştirilmiş olup, hipotezlerin test edilmesi için Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM) yaklaşımı benimsenmiştir. Yapılan testler sonucunda covid-19 anksiyetesinin tükenmişlik, işten ayrılma niyeti ve babacan liderlik üzerinde pozitif ve anlamlı bir ilişki olduğu tespit edilmiş olup, babacan liderlik algısının tükenmişlik ve işten ayrılma niyeti üzerinde negatif yönlü ve anlamlı bir etkiye sahip olduğu bulgulanmıştır. Yanı sıra, babacan liderliğin Covid-19 anksiyetesi ile işten ayrılma niyeti ve tükenmişlik ilişkisine kısmi aracılık etkisi tespit edilmiştir
High Salt-Induced Hyperosmolality Reduces in Vitro Survival and Proliferation of Pre-B Cells
No full textAim: B cells of the adaptive immunity are critical for protection against the vast majority of pathogens through the production of specific antibodies. A number of signaling pathways and transcription factors control B cell development. Environmental factors, including diet, are also important in determining how B cell develop and function. Here, the effects of hyperosmolality induced by elevated salt on the survival, IL-7-induced proliferation and differentiation of pre-B cells were tested in vitro. Material and Methods: The wk3 pre-B cell line generated from SLP65–/– mice was used. Hyperosmolality in the cell culture medium was created by increasing the salt concentration with the addition of 40 mM NaCl. Wk3 pre-B cells were cultured in standard (normal NaCl) and high salt (+40 mM NaCl) medium, followed by flow cytometric analysis. Results: It was found that hyperosmolality caused by high salt reduced survival and induced apoptosis in wk3 pre-B cells. In addition, hyperosmolality inhibited IL-7-induced proliferation of pre-B cells. Conversely, pre-B cells treated with high salt were able to differentiate normally into IgM+ immature B cells when IL-7 was removed. Conclusion: These findings suggest that the hyperosmolar microenvironment induced by high salt may play a key role in B cell development in the bone marrow
Sleep quality and glycemic control in children and adolescents with type 1 diabetes mellitus
No full textOBJECTIVE: This study aimed to investigate the frequency of sleep disorders, and the relationship between glycemic control and sleep characteristics in diabetic children and adolescents. PATIENTS AND METHODS: Sixty-one patients followed for at least one year for type 1 diabetes mellitus (T1DM) aged 6-16 years old, and eighty-three group-matched healthy controls were included in the study. Time in range (TIR) and hypoglycemia episode numbers were recorded using the freestyle libre sensor data. The sleep characteristics were evaluated using the Sleep Disturbance Scale for Children (SDSC) validated survey. The diabetic patients were tri-chotomized according to SDSC scores, as low, medium, and high score groups. RESULTS: Sleep duration, SDSC total score, and subgroup scores except for sleep hyperhidrosis (3.11 +/- 1.53 vs. 2.16 +/- 0.85, p0.05) between the diabetic and control group. According to the survey, 1.6% of diabetic cases and 6.1% of the control group had clinically significant sleep disturbances (p>0.05). Duration of diabetes (DD) was lower (p=0.01), and the level of HbA1C was higher (p=0.02) in the high-score group than the others. Regression analysis revealed that TIR was the only independent determinant for the SDSC score (beta=-1.27, t=-1.90; p=0.012). CONCLUSIONS: Sleep habits and problems should be routinely evaluated in diabetic children and adolescents
Detection and classification of diseases in plant leaves using deep learning methods
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Enformatik Ana Bilim Dalı, Bilgisayar Mühendisliği Bilim DalıDünya nüfusunun her geçen gün artması ile birlikte gıdaya olan ihtiyaç da bununla birlikte paralel bir şekilde artmaktadır. Bu nedenle tarıma duyulan ihtiyacın artmasıyla mahsul veriminin kalitesinin artırılması ve iyileştirilmesi önemli bir ilgi alanıdır. Bitkiler bir hastalıkla karşılaşması durumunda elde edilecek mahsulün miktarı ve kalitesinde azalma gerçekleşmesiyle birlikte verim düşecektir. Bu bakımdan, bitkilerden elde edilen ürünlerin kaliteli olması, bitkilerin hastalıklardan korunmasına bağlıdır. Bitkide hastalık meydana geldiğinde ise hastalığın erkenden tespitinin yapılabilmesi ve bitkinin tedavi edilebilmesi çok önemli bir gereklilik olup bu sayede bitkiden elde edilecek ürün verimi kalitesinin düşmesinin önüne geçilebilmiş olunacaktır. Bu çalışmada hastalıkların erken aşamada tespit edilmesi amacıyla son yıllarda oldukça popüler olan derin öğrenme tabanlı modeller ve çeşitli halka açık veri setleri kullanılarak sınıflandırma yapılmıştır. Tarım teknolojisindeki gelişmeler ve bitki hastalıklarının teşhisinde yapay zekânın kullanılmasıyla, sürdürülebilir tarımsal kalkınma için uygun araştırmaların yapılması gittikçe önemli hale gelmektedir. Bitkilerdeki hastalıkların erken tespit edilmesi ve elde edilecek ürün miktarının artırılmasına yönelik yapılacak bir çalışma önemlidir. Çünkü hastalığın bir uzman ya da çiftçiler tarafından çıplak gözle veya laboratuvar testleri gibi geleneksel sınıflandırma yöntemleriyle teşhis edilmesi zor ve yanıltıcı olabileceğinden ve aynı zamanda zaman alıcı, maliyetli ve öznel olması gibi birçok sınırlaması olduğundan dolayı bitki hastalıklarının derin öğrenme yöntemleri kullanılarak tespiti ve sınıflandırılması hızlı ve doğru bir yöntem sunmaktadır. Bu amaçla bitki yapraklarındaki hastalıkların erken tespit edilebilmesi için literatürde kabul gören derin öğrenme mimarileri kullanılmıştır. Ayrıca daha başarılı sonuçlar elde etmek için yeni bir model geliştirilmiştir. ANAHTAR KELİMELER: Bitki Hastalıkları, Derin Öğrenme, Görüntü İşleme, Evrişimli Sinir Ağı, Sınıflandırma, Yapay ZekaWith the increase in the world population day by day, the need for food also increases in parallel. For this reason, it is an important area of interest to increase and improve the quality of crop yield with the increase in the need for agriculture. If the plants encounter a disease, the yield will decrease with the decrease in the amount and quality of the crop to be obtained. In this regard, the quality of products obtained from plants depends on the protection of plants from diseases. When a disease occurs in the plant, early detection and treatment of the disease is an essential requirement, and thus, the decrease in the quality of the product to be obtained from the plant will be prevented. In this study, classification was made using deep learning-based models and various publicly available datasets, which have been very popular in recent years, in order to detect diseases at an early stage. With the advances in agricultural technology and the use of artificial intelligence in the diagnosis of plant diseases, it is becoming increasingly important to conduct appropriate research for sustainable agricultural development. A study to detect diseases in plants early and to increase the amount of product to be obtained is important. Because it can be difficult and misleading to detection the disease by an expert or a farmer with traditional classification methods such as naked eye or laboratory testing, and also because it has many limitations, such as time-consuming, costly and subjective, it provides a quick and accurate way to detect and classify plant diseases using deep learning methods. For this purpose, deep learning architectures accepted in the literature were used to detect diseases in plant leaves early. In addition, a new model has been developed to achieve more successful results. KEYWORDS: Plant Diseases, Deep Learning, Image Processing, Convolutional Neural Network, Classification, Artificial Intelligenc
Malatya İlinde Küçük Ölçekli Üretim Yapan Kayısı İşletmelerinin Sosyo-Ekonomik Özellikleri
No full textBu çalışmada Malatya ilinde kayısı üretiminin yoğun olarak yapıldığı on ilçede küçük ölçekli (5-20 dekar) olarak üretim yapan kayısı üreticilerinin sosyo-ekonomik özelliklerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Oransal Dağılım Metodu kullanılarak 140 adet küçük ölçekli işletme çalışmanın örnek hacmini oluşturmuştur. Çalışmada işletmecilerin yaş, eğitim ve deneyim gibi sosyal yapıları ile aktif ve pasif sermaye, gayrisafi üretim değeri ve brüt kar gibi ekonomik yapıları incelenmiştir. İşletmelerin arazi kullanım yapısı ve üretim deseni tablolaştırılmıştır. İşletmelerde 4.29 birey ve 2.96 erkek iş gücü birimi bulunduğu tespit edilmiştir. İşletmelerde aktif sermaye 897795.06 ?, pasif sermaye içerisindeki öz sermayenin oranı %98.32, işletmelerin gayrisafi üretim değeri içerisindeki kayısı üretim değeri %54.26 ve işletmelerdeki brüt kar 25475.14 ? olarak hesaplanmıştır. Türkiye’de üretim yapan tarım işletmelerinin önemli bir bölümü küçük ölçekte üretim yapmaktadır. Değişen piyasa koşullarından en fazla etkilenmekte olan bu kesimin yapısal özelliklerinin bilinmesi gelecek adına planlama ve politika yapmak açısından önemlidir. Önemli bir ihracat ürünü olan kuru kayısı konusunda yerinde ve üreticiler ile görüşülerek elde edilen saha verileri sektör için değerlidir
Effects of sleep quality and insomnia severity on metabolic and anthropometric parameters in elderly individuals
No full textPurpose: This study aimed to investigate the relationship of sleep quality and insomnia with metabolic/anthropometric parameters in elderly individuals. Materials and Methods: This cross-sectional study was conducted with 474 elderly individuals. Their fasting blood glucose, haemoglobin A1c, total cholesterol, triglycerides, low-density lipoprotein, high-density lipoprotein, cortisol, C-reactive protein, weight, waist circumference, waist-to-hip ratio, skeletal muscle mass, body fat mass and body mass index were measured. Their sleep quality was evaluated using the Pittsburgh Sleep Quality Index, and insomnia was assessed using the Insomnia Severity Index. Results: The mean age of the 474 elderly individuals included in the study was 71.02±4.90 years. Poor sleep quality prevalence was found to be 71.1% among the elderly participants and the prevalence of mild to moderate insomnia was 55.1%. The sleep quality score was positively correlated with the postprandial blood glucose level (r=0.121,
Effect of different specific warm-up protocols and time of day on optimum power performance in kickboxers
No full textNumerous variables can affect performance before the competition. Nevertheless, it could be a subject of curiosity to find out whether a warm-up strategy has a more positive effect on the power performance of kickboxers. The purpose of this study is to evaluate the effect of different specific warm-up protocols and time of day on optimum power performance in kickboxers. Ten volunteer males performed three different warm-up routines in random order. The warm-up protocols consisted of only 20 min for each group. The groups with low-intensity aerobic running (NSWU) and specific warm-ups (SWU-20m) performed 20-min protocols. The other group followed 10 minutes of jogging and 10 minutes of specific warm-up (SWU-10m). All groups followed the warm-up randomly at two different periods of the day (i.e. morning: 09:00-10:00 and evening: 16:00-17:00) on non-consecutive days. A statistically significant difference was found between the groups in terms of Mean Propulsion (W) (F=3.518; p2=0.036). There was a statistically significant difference in Mean propulsive Power (W) between NSWU and SWU-10m (p3= 0.0007) in addition there was also a statistically significant difference in SWU-10m and SWU-20m (p3= 0.0106) and, NSWU and SWU-20m (p3= 0.415) protocols. In conclusion, mean propulsion (W) performance showed diurnal variation, and performances of the kickboxers’ can be affected more positively in the evening hours, especially after SWU protocols