Search

The performance of clustering algorithms is veryimportant in biomedical research because they help in the pre-diagnosis ofdiseases, recognize diseases and take necessary precautions in diseased people.However, most clustering algorithms use the Euclidean distance as a similaritymetric. Euclidean distance assumes the variances of the data samples are equal.The performance of traditional clustering methods that use Euclidean distanceis quite low if the data contains noise or outlier samples. This study proposesthe Ellipsoidal Support Vector Clustering algorithm, which is one of thekernel-based clustering methods, in order to eliminate the above mentionedproblems. In the ESVC algorithm, there is no need to specify the cluster numberin advance. Moreover, the ESVC algorithm is capable of generating clusteringshapes that are appropriate to the distribution of data using the mahalanobissimilarity metric. The proposed ESVC algorithm was applied to both realbiomedical data and synthetic data and then compared to conventional clusteringmethods. It has been observed that ESVC algorithm performs well in terms ofaccuracy, specificity and sensitivity., Hastalıklı kişilerde hastalığınteşhisinin önceden yapılması, tanısının konulması ve gerekli önlemlerinalınmasına yardımcı olmalarından dolayı öbekleme algoritmalarının performansıbiyomedikal araştırmalarda çok önemlidir. Ancak, çoğu öbekleme algoritmasıbenzerlik metriği olarak Öklid uzaklığını kullanır. Öklid uzaklığı verilerinvaryanslarını eşit kabul eder. Gürültülü veya aykırı değerlerin veriye bulaşmasıdurumunda, geleneksel Öklid uzaklığı kullanan öbekleme yöntemlerininperformansı oldukça düşmektedir. Bu çalışma, yukarıda bahsedilen olumsuzluklarıgidermek için kernel tabanlı öbekleme yöntemlerinden biri olan Elipsoit DestekVektör Öbekleme (EDVÖ) algoritmasını önerir. EDVÖ algoritmasında, önceden öbeksayısının belirtilmesine gerek yoktur. Ayrıca, EDVÖ algoritması, mahalanobisbenzerlik ölçüsünü kullanarak verilerin dağılımına uygun kümelenme şekilleriüretebilir. Önerilen EDVÖ algoritması hem gerçek biyomedikal verilere hem desentetik verilere uygulanmış ve daha sonra geleneksel kümeleme yöntemleri ilekarşılaştırılmıştır. EDVÖ algoritmasının doğruluk, özgüllük ve duyarlılıkaçısından iyi bir performans gösterdiği gözlemlenmiştir.

Elektrokardiyogram (EKG), kalbin çalışması esnasında kalp kaslarında meydana gelen elektriksel aktivitelerin grafik olarak gösterimidir. EKG, kalp hastalıklarının teşhisinde ve analizinde oldukça önemli bir rol oynamaktadır. Herhangi bir kalp rahatsızlığına sahip kişilerin kalbinde meydana gelebilecek bir rahatsızlığı önceden tespit edebilmek için, EKG sinyalleri sürekli olarak kaydedilir, depolanır ve dijital iletişim ağları üzerinden iletilir. Ancak bu tür kayıtlar ortamdan dolayı gürültüye maruz kalabilir. Dahası, bu şekildeki kayıtlar depolama ve iletimi zorlaştıracak düzeyde büyük miktarda veri üretir. Yukarıda sözü edilen nedenlerden dolayı gürültülü ortamda bile etkili bir EKG veri sıkıştırma modeli gereklidir. Bu çalışma, EKG işaretlerinin doğal yapısını gürültülü ortamlarda bile korumak ve daha az sayıda parametre ile yeniden temsil etmek için Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağlarını (RTFA) sunar. RTFA’ların tasarımında, modelin yaklaşık doğruluğunu etkileyen önemli unsurlardan birisi olan radyal taban fonksiyonlarının merkezlerinin verimli bir şekilde belirlenmesidir. Bu amaçla, k-means kümeleme algoritması kullanılmıştır. Yeniden yapılandırılmış EKG dalga biçimi, ortalama karesel hata, ortalama mutlak hata ve sıkıştırma oranı açısından niceliksel olarak değerlendirilmiştir. Tüm bu adımlar MATLAB ortamında uygulanmıştır., An electrocardiogram (ECG) is the graphical representation of electrical activity in the cardiac muscles of the heart. It plays a significant role in diagnosis and analysis of cardiac diseases. In order to detect any cardiac diseases in advance, the ECG signals are continuously recorded, stored and transmitted over digital communication networks, but such records may be subject to noise due to environment. Moreover, these types of records produce large amounts of data that will make storage and transmission difficult. Due to the reasons mentioned above, an effective ECG data compression model is required even in a noisy environment. This work presents Radial Basis Function Networks (RBFN) to preserve the natural structure of ECG signals even in noisy environments and to re-construct with fewer parameters. In the design of RBFN, the center of the radial basis functions, which is one of the important factors affecting the approximate accuracy of the model, is to be determined efficiently. For this purpose, k-means clustering algorithm is used in the paper. The reconstructed ECG waveform was quantitatively evaluated in terms of root mean squared error, mean absolute error, and compression ratio. These steps are implemented in MATLAB environment.

İnsan beyni, üzerinde en çok araştırma yapılan, en çok yazı yazılan ama hakkında en az şey bildiğimiz organımızdır. İnsanoğlu, en önemli görevlerinden biri akıl üretimi olan beyni örnekleyerek, kendisi gibi davranışlar gösterebilen ve kararlar verebilen modeller oluşturma uğraşısı içerisindedir. Öğrenme, hatırlama, düşünme gibi tüm insan davranışlarının temelinde sinir hücreleri bulunmaktadır. Bu yüzden, akıl üzerinde en fazla araştırma yapılan konu “yapay sinir ağları”dır. Yapay sinir ağları, temelde tamamen insan beyni örneklenerek geliştirilmiş bir teknolojidir ve iki yönden beyne benzer: öğrenme ve öğrenilen bilginin saklanması. Eğitimde de önemli olan öğrenme ve öğrenilen bilginin saklanmasıdır. Eğitim süreci içinde beynin öğrenmenin geçekleşmesinde etkin bir araç olarak kullanılması gerekmektedir. Eğitim ve öğretim sürecinde beynin etkin olarak kullanılması için eğitim ortamlarının uygun uyarıcılara yönelik tasarlanması gerekmektedir. Bu amaçla, insan davranışlarının temelinde olan sinir hücrelerinin etkin olarak kullanılması gerekmektedir. İnsan davranışlarını temel alan “Beyin Temelli Öğrenme” kuramı eğitim ortamlarında yaygın olarak kullanılması gereken bir kuramdır

ÖZET Bulanık Mantık Kontrol; anlaşılması ve geliştirilmesi kolay olan ve endüstride çalışan mühendislerin tercih edebilecekleri bir kontrol yöntemidir. Nitekim günümüzde birçok tüketici ürünlerinde ve endüstriyel uygulamalarda Bulanık Mantık Kontrol yöntemleri uygulanmaktadır. Son yıllarda bilgisayarların, özellikle kişisel bilgisayarların yaygınlaşması ile kontrol sistemlerinin analizi önemli bir derecede gelişmiştir. Bilgisayar sistemlerinin fabrika ortamında çalışmasını sağlamak için kontrol mühendisliği ile birleştirilmesi gerekmektedir. Bu, ancak güçlü ve güvenilir bir yazılımla gerçekleştirilir. Bunu sağlayacak olan yazılım kaynaklarından biri de Java programlama dilidir Yazılım programında hedeflenen, kullanıcı tarafından belirlenecek olan Bulanık Mantık Kontrol parametrelerinin rahatça girilebilmesini sağlamak, zaman içerisinde bunlar üzerinde değişiklik yapabilmek ve hızlı bir şekilde kontrolü gerçekleştirip kontrol sonuçlarının simulasyon ortamanına taşınabilmesini sağlamaktır. Java hem yazılım hem de donanım boyutu olan, teknolojisi ile ticari bilgisayar dünyası ve endüstriyel kontrol uygulamalarının ihtiyaçlarını karşılayabilecek duruma gelmiştir. Bu çalışmada, matematiksel modelinin oluşturulmasının zor ve karmaşık olduğu geriye hareket eden kamyon yükleme-boşaltma sisteminin Bulanık Mantık ile Kontrolü incelenmiştir. Yapılan kontrol sonuçlarını incelemek için, nesne tabanlı Java2 programlama dilinde sisteme ait toolbox oluşturulup, simulasyon gerçekleştirilmiştir. Simulasyon olarak gerçekleştirilen kamyon yükleme-boşaltma sisteminde, iki adet giriş ve bir adet çıkış kontrol değişkeni vardır. Giriş kontrol değişkenlerine bağlı olarak, çıkışın bütün durumları gözönüne alınmış ve işlemlerin gözlenebilmesi için yazılan programa arayüz eklenmiştir. Ayrıca, sistemde farklı bulanık içermeler kullanılarak sistem performansına etkisini grafik konum hatası olarak çizen bir arayüz ile gösterilmiştir. Ömer KARAL ABSTRACT Fuzzy Logic Control is easy to understand and develop, thus it is preferable by engineers who work on industrial areas. As a matter of fact; today we can see Fuzzy Logic Control in industrial applications and customer products. Nowadays with the increasing usage of computers and especially personel computers, the analysis of control systems is positively effected. In order to work with computer systems in industrial areas one must connect with control engineering. This can be done only by a powerful and safe software one of which is JAVA programming language. The purpose of the proposed software is to provide the user to adjust the fuzzy control parameters easily, to control the system rapidly and to move the controlling results to simulation. JAVA has both software and hardware parts, with this technology commercial computer world is enough to cover all needs of industrial control applications. In this study; fuzzy logic control of a back-driving truck system which has a difficult and complex mathematical model is examined. In order to examine the results of control process; an object oriented JAVA2 programming language is used to construct a toolbox of the system and then simulation is done. Back-driving a truck system is a kind of simulation which has two inputs and one outuput. Depending on input values, all values of the output is taken into account and to observe the process an interface is added to program. However; different fuzzy implications are used in the control system and the effect of this to the system performance is observed and an interface which shows position error graphically is added. Ömer KARAL 140

Karaciğer yağlanması günümüzde sıkça karşılaşılan hastalıklarından bir tanesidir. Bu hastalığın teşhis ve takibinde ultrason, bilgisayarlı tomografi, manyetik rezonans görüntüleme gibi görüntüleme tekniklerinin yanısıra biyopsi ve kan testleri de kullanılmaktadır. Çeşitli alanlarda teknoloji gelişmeye devam ederken, hastalıkların teşhisinde, hâlâ maliyeti düşük, kolay erişilebilir, hızlı ve invaziv olmayan yöntemler öncelikli olarak tercih edilmektedir. Karaciğer yağlanmasının tespit ve takibinde ise en çok kullanılan yöntem ultrason görüntüleme yöntemidir. Ultrason kolay ulaşılabilen, düşük maliyetli ve insan sağlığı açısından bilinen zararı olmayan bir yöntemdir. Ultrason görüntüleme yöntemi karaciğer yağlanmasının tespitinde oldukça sık kullanılmasına rağmen ultrason görüntülerini kullanarak hastalığı teşhis etmek için her zaman bir uzman görüşüne ihtiyaç duyulmaktadır. Uzman, karaciğer yağlanmasını, ultrason görüntülerindeki bulguları değerlendirerek derecelendirmektedir. Ancak, ultrason görüntüleri üzerinde uzman tarafından yapılan bu karaciğer yağlanmasına ilişkin değerlendirme farklı zamanlarda farklı yorumlara sebep olabilmektedir. Bir diğer ifadeyle, karaciğer yağlanma seviyesinin bir öncekine göre farklı seviyede olduğu yönünde (subjektif) yorum yapabilmektedir. Bu tezin amacı, ultrason görüntüsünden karaciğer yağlanmasının objektif olarak tespit edilmesinde uzman görüşünü destekleyen ve uzmana yardımcı olabilecek matematiksel bir yöntem önermektir. Böylece önerilen yöntem ile elde edilen nicel sonuç sayesinde hem hastaya daha objektif bilgi verilebilecek, hem de ultrason görüntülerinin farklı zamanlarda değerlendirilmesinde uzmana kolaylık sağlanabilecektir. Nowadays, fatty liver is one of the common encountered liver diseases. In addition to imaging techniques such as ultrasound, computed tomography, magnetic resonance imaging, biopsy and blood tests are used in the diagnosis and follow-up of this disease. While technology continues to evolve in various areas, it is still preferable to diagnose diseases with low-cost, easily accessible, fast and non-invasive methods. Ultrasonography is the most commonly used method for the detection and follow-up of liver fat. Ultrasound is a method that is easily accessible, low cost and has no known harm in human health. Although ultrasound imaging method is used frequently to detect fatty liver, there is always a need for an expert opinion to diagnose the disease using ultrasound images. The expert gradates fatty liver by evaluating the findings in the ultrasound images. However, the evaluation of this liver fatty tissue by experts on ultrasound images may cause different interpretations at different times. In other words, the level of fatty liver can be interpreted to be different from the previous one. The aim of this thesis is to propose a mathematical method that can assist the expert and support the expert opinion in objective detection of fatty liver from ultrasound image. Thus, with the quantitative result obtained from the proposed method, the patient can be given more objective information and the expert can be provide convenience to evaluate the ultrasound images at different times. 49