Search

Beyin MR segmentasyonu klinik uygulamalarda önem arz etmektedir. Beyin analizi çeşitli yaklaşımlarla bulgular ve anatomik bölgelerin doğru segmentasyonuna dayanır. Beyin MRI analizi, epilepsi, şizofreni, alzheimer, kanser ve bulaşıcı dejeneratif hastalıklar gibi beyin bozukluklarının tedavisi için yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Hasta MRI görüntülerinin doktorlar tarafından manuel segmentasyonu görüntülerin dilim dilim ana hatlarının çıkarılmasını gerektirir. Ancak manuel segmentasyonun uzman görüşü ve teknolojik kısıtları nedeniyle bazı dezavantajları vardır. Bununla birlikte görüntü yorumlama son derece zaman alan bir işlemdir. Tecrübeye bağlı olarak hata yapma oranı da yüksektir. Bu çalışmada, beyin MR görüntülerinden otomatik tümör tespiti için uçtan uca Çok Ölçekli Çok Düzeyli Ağ (Multi-Scale Multi-Level Network MM-Network) modeli önerilmiştir. Gerçekleştirilen çalışmada, UNet'teki evrişimli ağ seviyesinde çoklu uzamsal ölçeklerin küresel bağlamsal özelliklerini birleştirerek, ağlar boyunca özellik haritalarının boyutuna bağlı olarak alıcı alanın farklı oranlarda genişlemesini sağlayan genişletilmiş evrişim modülünden yararlanılmıştır. Yapılan deneysel çalışmalarda önerilen model ile yüksek doğrulukta tümör tespiti sağlanmıştır.

Bu çalışmada rekreasyon alanlarında orman toprağının farklı kullanım koşullarına bağlı fiziksel ve kimyasal özelliklerindeki değişim araştırılmıştır. Bu kapsamda İstanbul Hekimbaşı Kent Ormanı içerisinde bulunan farklı kullanım şekillerinin olduğu alanlardan iki farklı toprak derinliğinde toprak örneklemesi ve toprak yüzeyinden ölü örtü örneklemesi yapılmıştır. Sahadaki yoğun kullanıma bağlı olarak toprak hacim ağırlığı, iskelet miktarı, toprak reaksiyonu (pH) ve kum oranının arttığı, topraktaki inorganik karbon (IOC), organik karbon (OC), organik madde (OM), azot (N) oranları ve hektardaki toplam miktarları ile birlikte katyon değişim kapasitesinin (KDK) ve ölü örtü miktarının azaldığı tespit edilmiştir. Sonuç olarak insan kullanımının daha yoğun olduğu alanlarda toprağın verimliliği ve sürdürülebilirliği üzerinde olumsuz etkilere neden olduğu belirlenmiştir. Bu etkilerin en aza indirilmesi için alanın taşıma kapasitesinin toprak özelliklerine en az düzeyde zarar verecek şekilde planlanması gerekmektedir. İnsanların tam alan yerine sahadaki belirli noktaları kullanması, yürüyüş yolları dışındaki alanlara insan girişlerinin azaltılması en başta alınacak önlemler olarak düşünülmektedir.

Bu çalışmada, yapay sinir ağları kullanılarak altın fiyat değişim yönü tahmin edilmiştir. Altın fiyatındaki değişimlerin tahmini araştırmacılar ve özellikle yatırımcı olan karar vericiler açısından önem taşıyan bir konudur. Literatürde altın fiyatını etkileyen parametrelerin belirlenmesi ve altın değerinin tahmin edilmesi amacıyla farklı yöntemler ile yapılmış birçok çalışma bulunmaktadır. Tahmin yöntemleri, kantitatif ve kalitatif yöntemler olarak ikiye ayrılmaktadır. Bu çalışmada kantitatif yöntemler arasında yer alan yapay sinir ağları kullanılarak altın fiyatındaki değişim yönünün (Artış - Azalış) tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Çalışmada 2007 ile 2015 yılları arasındaki aylık veriler kullanılmıştır. Çalışmada bağımlı değişken olarak Türkiye’deki altının gram fiyatı esas alınmış ve bağımsız değişkenler olarak ham petrol fiyatı, dolar endeksi, dolar kuru, Standard amp;Poor’s 500 endeksi, BIST100 endeksi, Türkiye enflasyon, tahvil ve faiz oranları, ABD enflasyon, tahvil ve faiz oranları, gümüş ve bakır fiyatları kullanılmıştır. Çalışmada, bağımlı değişkenin gelecekteki değerinin tahmininin yapılması için, bağımsız değişkenlerin bir ay önceki değerleri kullanılmıştır. Çalışma neticesinde gram altın fiyatındaki değişim yönünün tahmin başarım oranı %75,24 olarak bulunmuştur.

Bu çalışmada, yapay sinir ağları kullanılarak altın fiyat değişim yönü tahmin edilmiştir. Altın fiyatındaki değişimlerin tahmini araştırmacılar ve özellikle yatırımcı olan karar vericiler açısından önem taşıyan bir konudur. Literatürde altın fiyatını etkileyen parametrelerin belirlenmesi ve altın değerinin tahmin edilmesi amacıyla farklı yöntemler ile yapılmış birçok çalışma bulunmaktadır. Tahmin yöntemleri, kantitatif ve kalitatif yöntemler olarak ikiye ayrılmaktadır. Bu çalışmada kantitatif yöntemler arasında yer alan yapay sinir ağları kullanılarak altın fiyatındaki değişim yönünün (Artış - Azalış) tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Çalışmada 2007 ile 2015 yılları arasındaki aylık veriler kullanılmıştır. Çalışmada bağımlı değişken olarak Türkiye’deki altının gram fiyatı esas alınmış ve bağımsız değişkenler olarak ham petrol fiyatı, dolar endeksi, dolar kuru, Standard&Poor’s 500 endeksi, BIST100 endeksi, Türkiye enflasyon, tahvil ve faiz oranları, ABD enflasyon, tahvil ve faiz oranları, gümüş ve bakır fiyatları kullanılmıştır. Çalışmada, bağımlı değişkenin gelecekteki değerinin tahmininin yapılması için, bağımsız değişkenlerin bir ay önceki değerleri kullanılmıştır. Çalışma neticesinde gram altın fiyatındaki değişim yönünün tahmin başarım oranı %75,24 olarak bulunmuştur.

Bu çalışmada, yapay sinir ağları kullanılarak altın fiyat değişim yönü tahmin edilmiştir. Altın fiyatındaki değişimlerin tahmini araştırmacılar ve özellikle yatırımcı olan karar vericiler açısından önem taşıyan bir konudur. Literatürde altın fiyatını etkileyen parametrelerin belirlenmesi ve altın değerinin tahmin edilmesi amacıyla farklı yöntemler ile yapılmış birçok çalışma bulunmaktadır. Tahmin yöntemleri, kantitatif ve kalitatif yöntemler olarak ikiye ayrılmaktadır. Bu çalışmada kantitatif yöntemler arasında yer alan yapay sinir ağları kullanılarak altın fiyatındaki değişim yönünün (Artış - Azalış) tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Çalışmada 2007 ile 2015 yılları arasındaki aylık veriler kullanılmıştır. Çalışmada bağımlı değişken olarak Türkiye’deki altının gram fiyatı esas alınmış ve bağımsız değişkenler olarak ham petrol fiyatı, dolar endeksi, dolar kuru, Standard&Poor’s 500 endeksi, BIST100 endeksi, Türkiye enflasyon, tahvil ve faiz oranları, ABD enflasyon, tahvil ve faiz oranları, gümüş ve bakır fiyatları kullanılmıştır. Çalışmada, bağımlı değişkenin gelecekteki değerinin tahmininin yapılması için, bağımsız değişkenlerin bir ay önceki değerleri kullanılmıştır. Çalışma neticesinde gram altın fiyatındaki değişim yönünün tahmin başarım oranı %75,24 olarak bulunmuştur.

Bu çalışmada, yapay sinir ağları kullanılarak altın fiyat değişim yönü tahmin edilmiştir. Altın fiyatındaki değişimlerin tahmini araştırmacılar ve özellikle yatırımcı olan karar vericiler açısından önem taşıyan bir konudur. Literatürde altın fiyatını etkileyen parametrelerin belirlenmesi ve altın değerinin tahmin edilmesi amacıyla farklı yöntemler ile yapılmış birçok çalışma bulunmaktadır. Tahmin yöntemleri, kantitatif ve kalitatif yöntemler olarak ikiye ayrılmaktadır. Bu çalışmada kantitatif yöntemler arasında yer alan yapay sinir ağları kullanılarak altın fiyatındaki değişim yönünün (Artış - Azalış) tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Çalışmada 2007 ile 2015 yılları arasındaki aylık veriler kullanılmıştır. Çalışmada bağımlı değişken olarak Türkiye’deki altının gram fiyatı esas alınmış ve bağımsız değişkenler olarak ham petrol fiyatı, dolar endeksi, dolar kuru, Standard&Poor’s 500 endeksi, BIST100 endeksi, Türkiye enflasyon, tahvil ve faiz oranları, ABD enflasyon, tahvil ve faiz oranları, gümüş ve bakır fiyatları kullanılmıştır. Çalışmada, bağımlı değişkenin gelecekteki değerinin tahmininin yapılması için, bağımsız değişkenlerin bir ay önceki değerleri kullanılmıştır. Çalışma neticesinde gram altın fiyatındaki değişim yönünün tahmin başarım oranı %75,24 olarak bulunmuştur.