Electrical - Electronic Engineering / Elektrik - Elektronik Mühendisliği
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/11
Browse
8 results
Search Results
Article Sensory and Sensorimotor Gating in Children With Subclinical Hypothyroidism(2023) Kocaaslan Atlı, Sibel; Olgaç Dündar, Nihal; Erdoğan, Uğraş; Evirgen Esin, Nur; Bayazıt, Turan Onur; Kahya, Mehmet Cemal; Çatlı, Gönül; Gençpınar, Pınar; Dündar, Bumin NuriObjective: Attention and learning problems have been reported in children diagnosed with subclinic hypothyroidism (SH). Sensory gating is an automatic phenomenon that is related to attentional processes. It is known that an impairment in sensory/sensorimotor gating negatively affects the signal processing mechanism and hence attention and learning processes. The aim of the present study was to evaluate the effect of SH on sensory gating processes via P50 suppression and prepulse inhibition (PPI) in children. Methods: Fifteen children aged 8-16 years, diagnosed with SH, and 15 healthy children were included in the study. Auditory P50 suppression and PPI paradigms were applied during the recordings. P50 suppression was examined via auditory brain potentials recorded by electroencephalography. PPI was evaluated via electromyography, in which the blink reflex was recorded by oculomotor muscle activity. Results: No statistical difference was found in P50 suppression and PPI processes between children in the SH and control groups. These findings indicate that the sensory gating processes children with SH are not affected. Conclusion: The findings of this study show that the sensory gating processes of SH children are not affected. However, considering that brain maturation continues until the age of 20s, it may be more useful to scrutinize these processes with a wider age range and a larger number of participants to reveal more clearly how sensory gating is affected by SH.Research Project Hayali ve gerçek motor fonksiyonlarda beyin bölgeleri arasındaki uyumlu davranışı veri odaklı çözümleyen yeni bir beyin-bilgisayar arayüzü yaklaşımı(2020) Karaçalı, Bilge; Özgören, MuratBeyin-bilgisayar arayüzü sistemleri beyinin işleyişiyle beraber ortaya çıkan fizyolojik yanıtlara dayanarak kullanıcılara, içinde bulundukları ortam üzerinde işlevsel kontrol sağlamaya çalışır. Beyinin işleyişini bu amaçla takip etmek için sıklıkla kullanılan teknolojilerden biri elektroensefalografidir (EEG). Ancak EEG verilerinden gerekli çıkarımları yapmak, aranan sinyalin düşük şiddeti, arka plandaki işlevlerin bu sinyali gizlemesi ve kaydedilen veride yakındaki bölgelerden kaynaklanan birçok sinyalin olması gibi sorunlardan ötürü zordur. Bu sebeplerle şimdiye kadar sadece kullanıcıya dikkatteki seçicilik ve sinirsel geri bildirim le birtakım belirli beyin sinyallerini kontrol etmeyi öğreten beyin-bilgisayar arayüzü uygulamaları sınırlı bir başarı gösterebilmiştir. Yapılmak istenen hareketi kullanıcının zihninde canlandırmasından tanımayı amaçlayan beyin bilgisayar arayüzü çalışmaları, yüksek bilgi aktarım hızı için kabul gören bir potansiyele rağmen umulan başarı düzeyinden uzaktır. Bu projede, gerçek ve hayali motor fonksiyonları tanımak için beyin bölgeleri arasındaki uyum yapısına dayalı yeni bir beyin-bilgisayar arayüzü yaklaşımı geliştirilmiştir. Farklı beyin bölgeleri arasındaki uyum yapısını çok kanallı EEG verisinden elde etmek için EEG sinyalleri üzerinde hiçbir istatistiksel veya dinamik model içermeyen yeni uyum ölçütleri kullanılmıştır. Farklı motor fonksiyonlar sırasında uyum düzeylerinde istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar gösteren EEG kanal çiftleri tespit edilmiş ve prototip beyin-bilgisayar arayüzü uygulamaları için gerçek ve hayali motor fonksiyon tanıma sistemlerinde değerlendirilmiştir. Bu projenin bulguları ve geliştirilmiş olan gerçek ve hayali motor fonksiyon tanıma yöntemleri, gerçek ve özellikle hayali motor fonksiyonları EEG kanalları arasındaki uyum profillerine bakarak birbirinden ayırt edebilen yüksek bilgi aktarım hızına sahip yeni nesil beyin-bilgisayar arayüzü yaklaşımlarına temel teşkil edecektir. Bu da beyin-bilgisayar arayüzü uygulamaları için motor fonksiyonlar sırasında ortaya çıkan beyindeki bağlanırlık yapılarının ışığında yeni eğitim paradigmalarının geliştirilmesine öncülük edecek ve nörolojik rehabilitasyon ile tamamen içe-kilitli hastalarla iletişimden nöral protezlerin kontolü ve bilgisayar kullanım deneyiminin yükseltilmesine kadar sivil ve askeri çok çeşitli uygulama alanlarında gerçekleştirilecek dramatik atılımların yolunu açabilecektir.Article Citation - WoS: 1Citation - Scopus: 1Resting Electroencephalography Differences Between Eyes-Closed and Eyes-Open Conditions in Children With Subclinical Hypothyroidism(AVES, 2023) Bayazıt, Onur; Kahya, Mehmet Cemal; Çatlı, Gönül; Kocaaslan Atlı, Sibel; Olgaç Dündar, Nihal; Erdoğan, Uğraş; Evirgen Esin, NurObjective: Electroencephalography changes that occur during the transition from eyes-closed to the eyes-open state in resting condition are related to the early phase of sensory processing and are defined as activation. The present study aimed to reveal the potential deteriorations that may occur in the initial period of sensory processing in resting electroencephalography between children with subclinical hypothyroidism and a control group. Materials and Methods: Electroencephalographies of 15 children with subclinical hypothy-roidism and 15 healthy children aged 10 to 17 years were recorded for 2 minutes for EC and 2 minutes for eyes-open conditions in resting state. Absolute electroencephalography band powers (μV2) within the delta, theta, alpha, and beta frequency bands were calculated in Fz, Cz, Pz, and Oz electrodes, respectively, for eyes-closed and eyes-open conditions. Results: The results show that, although there was no noteworthy difference between the powers of the electroencephalography frequency bands of children with subclinical hypothyroidism and healthy children during the eyes-open condition, the alpha powers of the control group were significantly higher in all electrodes during the eyes-closed condition. Furthermore, the powers of all frequency bands were observed to decrease in the eyes-open condition in the control group. However, the same net decrease was not observed in the frequency powers of children with subclinical hypothyroidism. Conclusion: According to the results of this study, children with subclinical hypothyroidism may experience information processing impairments starting in the early stages of sensory processing. © 2023, AVES. All rights reserved.Article Model-free output feedback controller design for twin rotor systems(Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, 2020) Deniz, Meryem; Tatlıcıoğlu, Enver; Bayrak, AlperIn this work, tracking control of twin rotor systems is aimed. The control problem is restricted by the lack ofmathematical model of the twin rotor and further complicated by the unavailability of the angular velocitymeasurements. A model–free controller in conjunction with a high gain observer is designed. Experiments performed on atwin rotor system demonstrates the viability of the controller–observer couple.Article İşin olsun platformu ilanlarında içerik kontrolü(Gazi Akademik Yayıncılık, 2021) Tuncer, Işılay; Keskin, Şeref; Apaydın, MehmetIn this paper, the approaches developed for the content management and automatic content control of the postings on the İşin Olsun website, which is a blue-collar job search and finding platform, will be explained. For this purpose, experiments were carried out with supervised machine learning models and Bert transformer architecture methods and the results were observed. At the end of the study, a system was developed in which the contents of the job texts are automatically classified using Bert for sequence classification, which was determined as the most successful method, and this system was integrated into the job search platform. Starting from labeling the job texts in two different classes as appropriate or unsuitable content by the controllers, from the preparation stages of the dataset to the integration of the classification model into the system, the studies are summarized in this paper.Article Synthesis and Characterization of Pollen Extract Mediated Gold Nanostructures(Bingöl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Bakar, Fatma; Sönmez, Hamide; Evecen, Senanur; Turan, Buse; Demir, Mehmet; Gümüş, Abdurrahman; Çeter, Talip; Yazgan, İdrisThere is an increasing demand in the synthesis of shape and size-controlled gold nanostructures (Au NSs) with greener methods. Therefore, we aimed to synthesize differently shaped and sized Au NSs using a greener technique under ambient conditions. In this study, we utilized pollen extracts of Corylus avellana, Juniperus oxycedrus and Pinus nigra species (collected from Kastamonu region of Turkey) for the synthesis. The extraction was performed in water in order to recover water soluble content from the pollen grains. The extracts were used to stabilize, and shape/size direct the HEPES (4-(2-hydroxyethyl)-1-piperazineethanesulfonic acid) buffer synthesized Au NSs. UV-vis, powder X-ray diffraction (PXRD), scanning electron microscopy (SEM) characterizations proved synthesis of spherical, anisotropic and large Au NSs with this benign approach. The obtained Au NSs were possible to separate small and large Au NSs through centrifugation. Chemistry of pollen extracts played key role on morphology and stability of the Au NSs. The findings, for the first time, is revealing the synthesis of large Au nanorod bundles (>300 nm) along with hexagonal and spherical Au NSs under ambient conditions using pollen grain extracts, whose maturation took 24h.Article Citation - WoS: 5Citation - Scopus: 7Fast Texture Classification of Denoised Sar Image Patches Using Glcm on Spark(Türkiye Klinikleri Journal of Medical Sciences, 2020) Özcan, Caner; Ersoy, Okan; Oğul, İskender ÜlgenClassification of a synthetic aperture radar (SAR) image is an essential process for SAR image analysis and interpretation. Recent advances in imaging technologies have allowed data sizes to grow, and a large number of applications in many areas have been generated. However, analysis of high-resolution SAR images, such as classification, is a time-consuming process and high-speed algorithms are needed. In this study, classification of high-speed denoised SAR image patches by using Apache Spark clustering framework is presented. Spark is preferred due to its powerful open-source cluster-computing framework with fast, easy-to-use, and in-memory analytics. Classification of SAR images is realized on patch level by using the supervised learning algorithms embedded in the Spark machine learning library. The feature vectors used as the classifier input are obtained using gray-level cooccurrence matrix which is chosen to quantitatively evaluate textural parameters and representations. SAR image patches used to construct the feature vectors are first applied to the noise reduction algorithm to obtain a more accurate classification accuracy. Experimental studies were carried out using naive Bayes, decision tree, and random forest algorithms to provide comparative results, and significant accuracies were achieved. The results were also compared with a state-of-the-art deep learning method. TerraSAR-X images of high-resolution real-world SAR images were used as data.Article Değişken Kuvvetli Emg Sinyallerinin Çok Değişkenli Görgül Kip Ayrışımı ile Analizi ve Sınıflandırılması(Marmara Üniversitesi, 2020) Onay, Fatih; Mert, AhmetElektromiyografi (EMG) sinyalleri, insan-makine etkileşimli akıllı el protezlerinin kontrolünde önemli bir rol oynamaktadır. Kas aktivesinin bir sonucu olarak ortaya çıkan EMG sinyalleri, yapılan aktiviteye dair özel bilgileri kendi içerisinde ihtiva etmektedir. Dolayısıyla akıllı el protezlerinin işlevselliğinin arttırılması, kas bölgesinden toplanan EMG sinyalinin doğru bir şekilde analiz edilip yorumlanmasına önemli ölçüde bağlıdır. Bu konsepte uygun olarak, akıllı el protezi hareketlerinin karar verme sürecinde, EMG sinyallerinin güvenilir bir şekilde kullanılabilmesi için, var olan yöntemlerin geliştirilmesi ya da bu yöntemlere üstünlük sağlayacak yeni yöntemler önerilmesi gerekmektedir. Bu çalışma kapsamında, çok kanallı EMG sinyallerinin analizinin geliştirilmesi amacıyla, çok değişkenli görgül kip ayrışımı (ÇDGKA) tabanlı öznitelik çıkarma yöntemi, geleneksel metotlara alternatif olarak sunulmuştur. Sinyali adaptif olarak salınım modlarına ayıran ÇDGKA yöntemi kullanılarak, EMG sinyalinden daha anlamlı bilgi edinilmesi amaçlanmıştır. ÇDGKA tabanlı özniteliklerin farklı el ve parmak hareketlerini ayırt etme performansı ve farklı kuvvet seviyelerine karşı gösterdiği performans incelenmiştir. Bu amaçla ampute katılımcıların artık uzuvlarından toplanan düşük, orta ve yüksek kuvvet seviyelerine ait EMG sinyalleri üzerinde ÇDGKA yöntemi uygulanarak özgül kip fonksiyonları (ÖKF) elde edilmiştir. Elde edilen ÖKF’lerden çıkarılan öznitelikler kullanılarak altı farklı el ve parmak hareketi, en yakın komşu (k-NN), doğrusal ayrım analizi (LDA) ve destek vektör makinesi (SVM) sınıflandırıcıları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Aynı kuvvet seviyesinde eğitilip test edilerek (Senaryo 1) ve tüm kuvvet seviyelerinde eğitilip tek bir kuvvet seviyesinde test edilerek (Senaryo 2) gerçekleştirilen sınıflandırmalar neticesinde, önerilen ÇDGKA tabanlı özniteliklerin ham sinyal tabanlı özniteliklere göre, senaryo 1 için %10 - %15, senaryo 2 için %18’e kadar üstünlük sağladığı belirlenmiştir.