WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / WoS Indexed Publications Collection

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/7150

Browse

Filters

2019 - 20203

Settings

Language: search.filters.language.trSubject: search.filters.subject.Deep learning

Search Results

Now showing 1 - 3 of 3
  • Conference Object
    Citation - Scopus: 2
    Yara İyileşmesi Mikroskopi Görüntü Serilerinin Otomatik Analizi - Bir Ön-çalışma
    (IEEE, 2020) Mayalı, Berkay; Şaylığ, Orkun; Yalçın Özuysal, Özden; Pesen Okvur, Devrim; Töreyin, Behçet Uğur; Ünay, Devrim
    Collective cell analysis from microscopy image series is important for wound healing research. Computer-based automation of such analyses may help in rapid acquisition of reliable and reproducible results. In this study phase -contrast optical microscopy image series of an in-vitro wound healing essay is manually delineated by two experts and its analysis is realized, traditional image processing and deep learning based approaches for automated segmentation of wound area are developed and their perlOrmance comparisons are carried out.
  • Conference Object
    Citation - Scopus: 1
    A Preliminary Study on Cell Motility Analysis From Phase-Contrast Microscopy Image Series
    (IEEE, 2020) Kayan, Emre; Kavuşan, Tarık; Önal, Sevgi; Pesen Okvur, Devrim; Yalçın Özuysal, Özden; Töreyin, Behçet Uğur; Ünay, Devrim
    Analyses of morphology, polarity, and motility of cells is important for cell biology research such as metastatic and invasive capacity of cells, wound healing, and embryonic development. Automation of such analyses using image series of phase-contrast optical microscopy, which allows label-free imaging of live cells in their living environment, is a need. With this purpose, in this study image series of a cell motility experiment is manually annotated, and an automation algorithm realizing motion and shape analyses of cells using the annotated data is developed. In addition, due to the low number of annotated data at hand, a U-Net based solution is devised for automated segmentation of the cells and its performance is evaluated.
  • Conference Object
    Citation - Scopus: 1
    Türkçe Tweetler Üzerinden Yapay Sinir Ağları ile Cinsiyet Tahminlemesi
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019) Sezerer, Erhan; Polatbilek, Ozan; Tekir, Selma
    Yazar ayrımlaması, yazarı bilinmeyen bir metin üzerinden yazarına dair cinsiyet, yaş ve dil gibi bazı anahtar özniteliklerin belirlenmesidir. Özellikle güvenlik ve pazarlama alanında önem arz etmektedir. Bu çalışmada, kullanıcıların tweetleri kullanılarak cinsiyetleri tahminlenmektedir. Yinelemeli Sinir Ağı (YSA) ve ilgi mekanizmasının birleşiminden oluşan bir model önerilmiştir. Bildiğimiz kadarıyla bu çalışma Twitter veri kümesi ile Türkçe’de ilk defa yapılmıştır. Önerilen model Türkçe, İngilizce, İspanyolca ve Arapça dillerinde sınanmış ve sırasıyla 80.63, 81.73, 78.22, 78.5 doğruluk değerlerine ulaşılmıştır. Elde edilen doğruluk değerleri Türkçe’de en gelişkin, diğer dillerde ise rekabetçi bir başarım ortaya koymaktadır.