Enstitüler / Institutes
Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/11727/1390
Browse
6 results
Search Results
Item X-Ray görüntülerinden köpeklerde uzun kemik kırıklarının meydana gelme zamanına göre sınıflandırılması(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2023) Tezcan, Berkan; Güney, SeldaBiyomedikal alanda önemli bir rol oynayan derin öğrenme algoritmaları, son yılların en popüler konularından biridir. Bu algoritmalar, görüntüleme yöntemleri kullanılarak hastalık ve kırık tespiti, biyolojik veri kestirimi, doku ve organ bölütlemesi, eksik veri tamamlanması gibi birçok uygulama için başarılı sonuçlar sağlamaktadır. Kemiklerdeki kırık tespiti, özellikle bu alanda en çok araştırılan konulardan biridir. Ancak, bu uygulamaların büyük çoğunluğu insan tıbbında kullanılırken, veteriner tıp uygulamaları daha az araştırılmıştır. Bu alandaki eksiklik, tez konusunun en büyük motivasyon kaynağı olmuştur. Bu tez çalışması kapsamında, köpeklere ait X-ray görüntülerini içeren veri seti ile uzun kemiklerdeki kırığın varlığının saptanması ve var olması durumunda da kırığın zamanına göre sınıflandırılması hedeflenmiştir. Biyomedikal görüntü işleme alandaki pek çok çalışma gibi, bu çalışmada da farklı derin öğrenme mimari karşılaştırılarak sonuçlar en iyileştirilmeye çalışılmıştır. Deep learning algorithms, which play an important role in the biomedical field, are one of the most popular topics in recent years. These algorithms provide successful results for many applications such as disease and fracture detection, biological data prediction, tissue and organ segmentation, and missing data completion using imaging methods. Fracture detection in bones is particularly one of the most researched topics in this field. However, while the majority of these applications are used in human medicine, veterinary medicine applications have been less studied. The lack of research in this field has been the main motivation for the thesis topic. Within the scope of this thesis study, the aim is to detect the presence of a fracture in the long bones in dogs using a dataset containing X-ray images of dogs, and to classify the fracture according to its time of occurrence if it exists. Like many studies in the field of the biomedical image processing, different deep learning architectures are compared, and the results are tried to be optimized.Item Türkçe E-Ticaret ürün yorumlarının sınıflandırılması(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2023) Toprak, Burcu Melis; Güney, SeldaGünümüzde e-ticaret ürün incelemeleri, çevrim içi alışverişte oldukça önemli bir rol oynamaktadır. Teknolojinin hayatımızdaki önemi ve çevrim içi alışverişe olan yoğun ilgi nedeniyle ürün yorumları ürünü satın alma aşamasında oldukça önemlidir. Ürüne verilen puanlar ve yazılan yorumlar arasında zaman zaman uyumsuzluk yaşanmaktadır. Bu nedenle yazılan yorumların metin sınıflandırma kullanılarak gruplandırılması ile ürün hakkında daha objektif değerlendirilme sağlanacağı düşünülmektedir. Metin sınıflandırmada oldukça kullanışlı ve etkili olan denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi algoritmalarının yanı sıra derin öğrenme algoritmaları da oldukça popülerdir ve başarı oranları yüksektir. Bu tez çalışmasının amacı, Türkçe metin sınıflandırması için farklı makine öğrenmesi yöntemlerinin başarılarını incelemektir. Kullanılan veri setinde, çevrim içi alışveriş sitelerinde bir ürün altına yapılan yorumlar toplanmış ve yorumların olumlu, olumsuz ya da nötr olmasına göre sınıf etiketleri verilerek veri seti oluşturulmuştur. Toplam 15170 yorumun yer aldığı veri setinde 6799 olumlu, 6978 olumsuz ve 1393 tarafsız yorum bulunmaktadır. Sınıflandırma aşamasında, bu tez çalışmasında sınıflandırıcı olarak Evrişimsel Sinir Ağı (ESA) önerilmiştir. Ayrıca önerilen yöntem, Karar Ağaçları, Lineer Diskriminant Analiz, Uzun Kısa Süreli Bellek, İkinci Dereceden Diskriminant Analiz, Çift Yönlü Uzun Kısa Süreli Bellek, Verimli Lineer Destek Vektör Makineleri, Geçitli Tekrarlayan Birim, Verimli Logistik Regresyon, Naif Bayes, K-En Yakın Komşu, Birleşik Modeller, Yapay Sinir Ağları, Kernel ve Destek Vektör Makineleri ile karşılaştırılmıştır. En yüksek başarı Evrişimsel Sinir Ağları kullanıldığında %90,77 doğruluk ile elde edilmiştir.Nowadays, e-commerce product reviews play a very important role in online shopping. With the importance of technology in our lives and the intense interest in online shopping, the classification of these comments with text classification quite important. In addition to supervised and unsupervised machine learning algorithms, which are very useful and effective in text classification, deep learning algorithms are also very popular and have high success rates. The aim of the study is to provide a brief overview of machine learning methods for text classification. In the data set used, the comments under a product on online shopping sites were collected and a dataset was created by giving class labels according to whether the comments were positive, negative or neutral. There are 6799 positive, 6978 negative and 1393 neutral comments in the data set, which includes a total of 15170 comments. In the classification phase, Convolutional Neural Network (CNN) is proposed as a classifier. Also the proposed method is compared with Decision Trees, Linear Discriminant Analysis, Long Short Term Memory, Quadric Discriminant Analysis, Bidirectional Long Short Term Memory, Efficient Linear Support Vector Machines, Gated Recurrent Unit, Efficient Logistic Regression, Naive Bayes, K-Nearest Neighbor , Ensemble Models, Artificial Neural Networks, Kernel and Support Vector Machines. The highest success was obtained with 90.77% accuracy when using Convolutional Neural Networks.Item Kalite kontrol sistemi için derin öğrenme tabanlı bir model önerisi(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2022) Çelik, YarenAhşap hammaddeler günümüzde birçok endüstride yaygın olarak kullanılmaktadır. Ahşap hammadde üzerinde olan ve gözden kaçan istenmeyen görüntüler elde edilen ürünü görsel ve dayanıklılık açısından negatif etkilemekte, satışını engellemektedir. Bu nedenle bu tür hammaddelerin üretim sürecine girmeden belirlenmesi veya üretim hattına kurulacak bir otomasyon sistemi ile hatalı hammaddelerin belirlenerek üretim dışında bırakılması istenir. Kusurlu hammaddenin elle ve gözle kontrolü zor ve yanıltıcıdır. Sürekli gelişen dijital teknoloji ve sistemler sayesinde bu tür kontroller için otomasyon sistemleri geliştirilmektedir. Son yıllarda araştırmacılar görüntü işleme tabanlı denetim sistemlerini kullanarak kalite kontrol uygulamaları geliştirmektedirler. Bu teknolojiler sayesinde hammadde üzerinde olan kusurlar üretimin erken aşamalarında fark edilerek oluşacak son ürünün kusurlu veya hatalı olması engellenebilir. Böylece işgücü ve malzeme kayıpları nedeniyle oluşacak maliyetler ve harcanan zaman azaltılabilmektedir. Bu çalışmada, üretim hattı üzerinde kurulacak özel bir kamera sistemi ile elde edilen görüntüler üzerindeki kusurları belirleyecek model derin öğrenme yöntemleri ile elde edilmiş ve kusurlu kusursuz ayrımı yapan sistem önerisi geliştirilmiştir. Kusurların tespiti için görüntü işlemede ayrım tabanlı bir yöntem olan Evrişimsel Sinir Ağı (ESA), en uygun yöntemlerden biri olması nedeniyle tercih edilmiştir. Ayrıca ShuffleNet, AlexNet, GoogleNet gibi farklı ESA mimarileri ve parametreleri denenerek probleme en uygun olan mimari belirlenmeye çalışılmıştır. Ahşap ürünlerinde kusurlu ve kusursuz ayrımı yapan kalite kontrol sistemleri için çalışmada dikkate alınan ESA yönteminde, MobileNet, DenseNet ve Inception mimarileri umut verici sonuçlar vermektedir. Ayrıca ESA yöntemi denemelerine görüntü çoğaltma ve görüntü iyileştirme yöntemleri hem ayrı ayrı hem de bir arada eklenerek bu yöntemlerin performans metriklerini nasıl etkilediği incelenmiştir. Yapılan her denemede parametreler değiştirilmiş performans metrikleri üzerindeki etkileri incelenmiştir. Böylece en iyi performansı veren parametre seti ile ESA mimarisine karar verilmiştir. Wood as a raw material is currently used in many industries. Unsightly texture and other defects on the wood make it less visually appealing and impact its durability as a material. Blemishes on the wood reduce its value, and defective material should be identified and removed from production. Since it’s difficult to spot defects through visual or manual inspection, an automated system integrated into the production system is a viable option. With the help of advanced digital technology, automated systems for such controls are being developed. In recent years, researchers have been developing quality control applications using image processing-based inspection systems. By means of these technologies, defects in the raw material can be spotted in the early stages of production. Early identification of defects will prevent the production of faulty end products and will reduce labor and material losses in production. In this study, an integrated system is proposed to identify defective material. The proposed system acquires images of the raw material through a special camera installed on the production line. Digital images will be analyzed by deploying deep learning methods, and defective materials will be set apart. Convolutional Neural Network (CNN), a distinction-based method in image processing for detecting defects, was preferred because of its suitability. In addition, different CNN architectures such as ShuffleNet, AlexNet, GoogleNet, and parameters associated with these architectures were tested to identify the most suitable architecture for this problem. In the CNN method, considered in the study for quality control systems to separate out defective wood products, MobileNet, DenseNet, and Inception architectures gave promising results. In addition, image augmentation and image enhancement methods were added to the CNN method experiments, both separately and together, and their effect on performance metrics was examined. In each trial, parameters were modified, and the impact of parameters on the performance metrics was examined.Consequently, CNN architecture was selected with the parameter set giving the best performance.Item Köpeklerin Uzun Kemiklerinin ve Uzun Kemiklerindeki Kırıkların Sınıflandırılması(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2022) Cangöz, Gülnur Begüm; Güney, SeldaSon yılların en popüler konularından olan derin öğrenme algoritmaları, biyomedikal alanındaki problemlerin çözümünde önemli bir role sahiptir. Çeşitli görüntüleme yöntemleri ile elde edilen görüntüler kullanılarak hastalık ve kırık tespiti, biyolojik veri kestirimi, doku ve organ bölütlemesi, eksik veri tamamlanması gibi birçok uygulama bu algoritmalar sayesinde başarılı bir şekilde gerçekleştirilebilmektedir. Özellikle kemiklerdeki kırık tespiti, bu alanda en çok çalışılan konuların başında gelmektedir. Ancak bahsi geçen uygulamaların büyük bir çoğunluğu beşeri hekimlikte yer edinirken, veteriner tıpa hizmet eden uygulamalar daha geri planda bırakılmıştır. Özellikle literatürde bu alandaki eksikliğin fark edilmesi, tez konusunun en büyük motivasyon kaynağı olmuştur. Bu tez çalışması kapsamında, Ankara Büyükşehir Belediyesi Sokak Hayvanları Geçici Bakım Evi’nden alınan, köpeklere ait X-ray görüntülerini içeren geniş kapsamlı bir veri seti meydana getirilmiştir. X-ray görüntülerinden uzun kemiğin çeşidinin belirlenmesi, kırığın varlığının saptanması ve var olması durumunda da kırığın cinsine göre sınıflandırılması hedeflenmiştir. Sadece X-ray görüntülerine bakılarak kırık zamanının ve köpeğin yetişkinlik düzeyinin saptanabilmesi ise tez kapsamında yapılan diğer çalışmalar arasında yer almaktadır. Biyomedikal görüntü işleme alanındaki pek çok çalışma gibi, bu çalışmada da farklı derin öğrenme mimari karşılaştırılarak sonuçlar en iyileştirilmeye çalışılmıştır. One of the most popular topics of recent years, deep learning algorithms find wide application in the biomedical field. Disease and fracture detection, biological data estimation, tissue and organ segmentation, missing data completion, and many more applications can be successfully performed using images obtained by various imaging methods, thanks to deep learning algorithms. In particular, fracture detection is one of the most popular subjects in this field. Nevertheless, most of these applications are made for human medicine. Therefore, veterinary medicine have been ignored drastically. The realization of the deficiency in this area has been the biggest motivation for the thesis. In the thesis, a comprehensive data set containing X-ray images of dogs gathered from Ankara Metropolitan Municipality Stray Animals Temporary Care Home is created. It is aimed to determine the type of long bone from the images, then detect the presence of the fracture and, if present, classify the fracture type. According to X-ray images, the determination of the fracture time and the maturity of the dog are other studies carried out within the scope of the thesis. Like many studies in the field of the biomedical image processing, different deep learning architectures are compared, and the results are tried to be optimized.Item Eğitim çağında çocuklar için el hareketi tanıma tabanlı geometri öğrenme uygulaması(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Uysal, Evren Kemal; Sümer, EmreEl hareketi tanıma, insan-bilgisayar etkileşimi arayüzleri geliştirilmesinde ve bu etkileşimin klavye ya da fare gibi araçlar gerektirmeden yapılabilmesinde büyük rol oynayabilecek, çok popüler bir araştırma konusudur. El hareketi tanıma, günlük bilgi ve haber elde etme, medya oynatıcısı yönetimi, sunum kontrol sistemleri, işitme engelliler için iletişim sistemleri, işaret dilleri ile insan–bilgisayar etkileşimi sağlayan uygulamalar, eğitim - matematik öğrenimi, yabancı dil ve kültür eğitimi, geometri öğrenimi - gibi alanlar üzerinde kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, eğitim çağındaki çocuklar için el hareketi tanıma ile kullanılabilen bir geometri öğrenme uygulaması önerilmiştir. Bu uygulamada, standart bir ağ kamerası yardımıyla görüntü alınmakta, daha önceden sisteme tanıtılmış belirli el hareketleri ile eşleştirilerek, bu harekete karşılık gelen bir grafik aksiyonu çıktı olarak sunulmaktadır. Önerilen sistem iki ana aşamadan meydana gelmektedir. İlk olarak görüntünün elde edilmesi ve anlamlandırılması sağlanmaktadır. Bunun için OxfordNet’in VGG16 mimarisi, Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) olarak seçilmiş ve gerekli değişiklikler yapılarak bu tez çalışmasına uyarlanmıştır. Modeli eğitmek için kullanılan veri seti bu tez çalışması kapsamında 6 farklı kişinin her el hareketi için fotoğraflarının çekilmesi suretiyle oluşturulmuştur. Önerilen sistemin ikinci adımında ise, algılanan el hareketleri ile geometrik şekillerin grafiksel gösterimleri ve çeşitli etkileşimler ilişkilendirilmiştir. Bu grafik aksiyonları önceki ve sonraki şekli çizmek, mevcut şekli büyütmek / küçültmek / döndürmek ve mevcut şekil için çevre, alan ve hacim formüllerini göstermek gibi işlemlerden oluşmaktadır. Sistemin kullanımı ve testleri hem yetişkinler hem de eğitim çağındaki çocuklar tarafından gerçekleştirilmiş ve tatmin edici sonuçlar elde edilmiştir. Hand gesture recognition is a popular research topic which is a great way for implementing Human Computer Interaction interfaces for communicating with a computer without a need for having a mouse or a keyboard. Hand Gesture Recognition has been used on several areas such as daily information retrieval, media player controllers, presentation controllers, communication systems for the hearing impaired, mathematics education, language and culture education and geometry education. In this thesis a geometry learning application for school aged children using HGR is proposed. In this application a video stream is captured from a standart webcam and the received hand gestures are matched with previously defined hand gestures and the respective graphical action for the received hand gesture is given as an output. The system has two main stages. Firstly, the acquisition and interpretation of the image is employed. OxfordNet's VGG-16 architecture was selected as the CNN architecture and was modified in order to fit this study. The data set used to train the model was created by taking photos of 6 different people for each hand gesture. In the second step of the proposed system, the recognized hand gestures are mapped with graphical representations and various interactions. These graphical actions consist of drawing the next and previous shape, enlarging / shrinking / rotating the current shape and showing the perimeter, area and volume formulas for the current shape. The system was tested by adults and school aged children and satisfactory results were obtained.Item Breast cancer diagnosis from thermal images(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Cabıoğlu, Çağrı; Oğul, HasanMeme kanseri, kadınlar arasında en yaygın kanser türlerinden biridir. Göğüs kanserinin erken teşhisi ve tedavisi hastalar için hayati öneme sahiptir. Göğüs kanserine yakalanma oranı gün geçtikçe artar iken, erken teşhis teknikleri sayesinde ölüm oranları azalmaktadır. Gelişen teknoloji ile görüntüleme sistemlerinde birçok önemli gelişmeler yaşanmıştır. Kanserin saptanmasında çeşitli görüntüleme teknikleri kullanılmaktadır. Termal görüntüler, termal kamera tarafından radyasyon verilmeden bölgelerin sıcaklık farkı kullanılarak elde edilir. Bu çalışmada, termal görüntüler kullanılarak meme kanserinin bilgisayar destekli tanısı için yöntemler sunulmaktadır. Bu amaçla, transfer öğrenme metodolojisi kullanılarak çeşitli Evrişimli Sinir Ağı (CNN) modelleri tasarlanmıştır. Tasarlanan ağların performansı, doğruluk, kesinlik, hatırlama, F1 ölçüsü ve Matthews Korelasyon katsayısı dikkate alınarak bir kıyaslama veri kümesinde değerlendirilmiştir. Sonuçlar, önceden eğitilmiş evrişimsel katmanların tutulması ve yeni eklenen tam bağlantılı katmanların eğitiminin en iyi puanları verdiğini göstermektedir. CNN ile transfer öğrenme metodolojisini kullanarak %94.3 doğruluk, %94.7 hassasiyet ve %93.3 duyarlılık elde ettik. Breast cancer is one of the prevalent types of cancer. Early diagnosis and treatment of breast cancer have vital importance for patients. Various imaging techniques are used in the detection of cancer. Thermal images are obtained by using the temperature difference of regions without giving radiation by the thermal camera. In this study, we present methods for computer aided diagnosis of breast cancer using thermal images. To this end, various Convolutional Neural Network (CNN) models have been designed by using transfer learning methodology. The performance of the designed nets was evaluated on a benchmarking dataset considering accuracy, precision, recall, F1 measure, and Matthews Correlation coefficient. The results show that holding pre-trained convolutional layers and training newly added fully connected layers gives the best scores. We have obtained an accuracy of 94.3%, a precision of 94.7% and a recall of 93.3% using transfer learning methodology with CNN.