Kocaeli University Research Information System
Not a member yet
80615 research outputs found
Sort by
KONTRBASIN ORKESTRALARA GİRİŞİ: 16. – 18. YÜZYIL ARASI BİR İNCELEME
No full textBu çalışma, kontrbasın 16. yüzyıldan 18. yüzyıla kadar Avrupa orkestra geleneğinedâhil olma sürecini tarihsel bağlamda incelemeyi amaçlamaktadır. Rönesans sonrasındamüzikal yapıda yaşanan dönüşümlerle birlikte enstrüman çeşitliliği artmış; viyol, viyolonsel vebas keman gibi çalgıların evrimi, kontrbasın ortaya çıkışına zemin hazırlamıştır. Çalışmada,kontrbasın ilk örneklerinin fiziksel ve işlevsel özellikleri; Fransa, İtalya, Almanya ve Avusturyagibi müzik merkezlerindeki gelişimi; orkestral düzenlemelerdeki rolü; teknik yenilikler veyapımcı katkılarıyla birlikte ele alınmaktadır. Kaynaklar arasında dönem gravürleri,seyahatnameler, müzik metinleri ve orkestra kayıtları yer almaktadır. Bulgular, kontrbasınbaşlangıçta continuo eşliklerinde kullanıldığını, zamanla büyük orkestralarda ritmik ve armonikomurga haline geldiğini göstermektedir. 18. yüzyılın sonlarına gelindiğinde kontrbas, teknikbeceri gerektiren güçlü bir zamanlayıcı çalgı olarak klasik müzik sahnesinde kalıcı yerinialmıştır.This study aims to examine the incorporation of the double bass into European orchestral tradition from the 16th to the 18th centuries in a historical context. With the transformations in musical structure following the Renaissance, instrument diversity increased; the evolution of instruments such as the viol, cello, and bass violin paved the way for the emergence of the double bass. This study examines the physical and functional characteristics of early examples of the double bass; its development in musical centers such as France, Italy, Germany, and Austria; its role in orchestral arrangements; technical innovations; and contributions from producers. Sources include period engravings, travelogues, musical texts, and orchestra recordings. The findings indicate that the double bass was initially used for continuo accompaniment and eventually evolved into a rhythmic and harmonic backbone in large orchestras. By the late 18th century, the double bass had established itself as a powerful timekeeping instrument requiring technical skill in the classical music scene.</p
İntestinal Obstrüksiyon Yönetimi İçin Cerrahi Karar Destekli Derin Öğrenme Sistemi
No full textAmaç: Bu çalışmanın amacı, intestinal obstrüksiyon vakalarında cerrahi karar vermeyi desteklemek için derin öğrenme teknolojileri ile cerrahi deneyimi birleştiren bir model geliştirmek ve performansını değerlendirmektir.Yöntem: Retrospektif olarak gerçekleştirilen çalışmada, intestinal obstrüksiyon tanısıyla 2013-2022 yılları arasında başvuran 438 hastaya ait 700 abdominal radyografi görüntüsü analiz edilmiştir. Hastalar cerrahi müdahale gerektiren (Operatif grup - OM) ve cerrahi olmayan yöntemlerle yönetilen (Nonoperatif grup - NOM) olmak üzere iki gruba ayrıldı. YOLOv8 mimarisi kullanılarak geliştirilen derin öğrenme modeli, cerrahi sonuçları temel alan verilerle eğitildi. Modelin performansı duyarlılık, özgüllük, hassasiyet, recall, mAP (mean Average Precision) ve doğruluk gibi metriklerle değerlendirildi.Bulgular: Bağımsız klinik test veri setinde, model %83.33 duyarlılık ve %78.26 özgüllük elde etti. Pozitif öngörü değeri %66.67, negatif öngörü değeri ise %90.00 olarak bulundu. Genel doğruluk oranı %80.00 olarak belirlendi. Farklı güven eşiklerinde yapılan değerlendirmelerde de model performansı yüksek stabilite gösterdi.Sonuç: Geliştirilen derin öğrenme modeli, intestinal obstrüksiyon vakalarının yönetiminde cerrahi karar süreçlerine anlamlı katkılar sağlamaktadır. Cerrahi deneyimle yapay zekânın entegrasyonu, karar verme süreçlerinde hassasiyeti artırmaktadır. Bu sistem, cerrahlara karmaşık klinik durumlarda destek sağlayabilir ve hasta bakım kalitesini ileri taşıyabilir. Gelecekte daha geniş veri setleriyle yapılacak çok merkezli çalışmalar, modelin etkinliğini ve genel uygulanabilirliğini artıracaktır.Anahtar Kelimeler: cerrahi, derin öğrenme, intestinal obstrüksiyonAim: The aim of this study is to develop and evaluate a deep learning model integrating surgical expertise to enhance decision-making in intestinal obstruction cases.Methods: In this retrospective study, 700 abdominal radiographs from 438 patients admitted between 2013-2022 with intestinal obstruction were analyzed. Patients were categorized into operative management (OM) and nonoperative management (NOM) groups. A YOLOv8-based deep learning model was trained using surgical outcomes as ground truth data. Model performance was assessed using sensitivity, specificity, precision, recall, mean Average Precision (mAP), and accuracy metrics.Results: In an independent clinical test dataset, the model achieved a sensitivity of 83.33% and specificity of 78.26%. Positive predictive value was 66.67%, negative predictive value was 90.00%, and overall accuracy was 80.00%. Evaluations at varying confidence thresholds also demonstrated consistent performance.Conclusions: The developed deep learning model significantly supports surgical decision-making in intestinal obstruction management. Integrating artificial intelligence with surgical experience enhances precision in clinical decision-making. This system can assist surgeons in complex scenarios and potentially improve patient outcomes. Further multicenter studies with larger datasets are necessary to validate and enhance the general applicability of the model.Keywords: surgery, deep learning, intestinal obstruction</p
PRİMER MEDİASTİNAL B HÜCRELİ LENFOMADA GERÇEKYAŞAM SONUÇLARI VE PROGNOZ ÜZERİNDE ETKİLİFAKTÖRLER: 166 HASTAYI İÇEREN ÇOK MERKEZLİ BİRÇALIŞMA
No full textKamu Yönetiminde Kurumlar Arası Stratejik İş Birliği ve Siber Güvenlik Tehditlerine Karşı Bilgi Paylaşımı
No full text
NEET GENÇLİĞİNİN YEŞİL EKONOMİYE ENTEGRASYONU: KAVRAMSAL ÇERÇEVE VE POLİTİKA YOL HARİTALARI
No full text
Zonulin levels in children with chronic immune thrombocytopenia
No full textChronic immune thrombocytopenia (cITP) is an autoimmune disease characterized by a persistently low circulating platelet count below 100 × 109/L for more than 1 year. Increased intestinal permeability has been implicated in autoimmune diseases due to microbial translocation and disrupted tight junctions. This study aimed to investigate the potential association between zonulin levels, a biomarker of intestinal permeability, and cITP. This case-controlled study included 41 patients with cITP and 41 healthy subjects recruited from a single center in Turkey. All participants were tested for stool Helicobacter pylori antigen (Hpa), antinuclear antibody (ANA), anti-dsDNA antibody, and immune profiling. Serum zonulin levels were measured using a human zonulin enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) kit (Elabscience, Houston) with a measurement range of 0.78 to 50 ng/mL. The mean age of cITP patients and control group was 9.6 ± 4.4 and 10.2 ± 4.4 years, with 29 (70.7%) and 22 (53.7%) being female, respectively. Platelet counts in the cITP group were highly variable, ranging from 4 to 127 × 109/L. ANA positivity was detected in 8 patients (19.5%), stool Hpa positivity in 3 patients (7.3%), and systemic lupus erythematosus in 1 patient (2.4%). Serum zonulin levels were significantly higher in cITP patients compared to controls (19.4 vs 9.1 ng/mL; P < .001). Patients with cITP exhibited significantly elevated zonulin levels, suggesting a potential link between increased intestinal mucosal permeability and cITP
