Yazar "Kaplan, Ali" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Derin öğrenmeye dayalı yapay zekâ teknikleri kullanılarak dermoskopik görüntülerden melanom tahminini sağlayan bir web arayüzünün geliştirilmesi
    (İnönü Üniversitesi, 2021) Kaplan, Ali; Güldoğan, Emek
    Amaç: Son zamanlarda hastaneler ve sağlık kuruluşları, doktorlara ve sağlık uzmanlarına özel hasta değerlendirmeleri veya önerileri sağlayabilen klinik karar destek sistemlerine (KKDS) giderek daha fazla ihtiyaç duyuyor. KKDS, hassas tıbbi uygulamalar için önemli bir fırsat sağlar, hastanenin iş verimliliğini artırır ve maliyetleri düşürür. Bu durumda, önerilen tez çalışması ile, dermoskopik görüntüler kullanarak melanomu başarılı bir şekilde tahmin edebilen bir model oluşturmak ve bu model ile görüntülerin sınıflandırılabilmesi için web tabanlı bir sistem geliştirmek amaçlamaktadır. Materyal ve Metot: Bu çalışmada, model eğitimi ve test için toplamda 24.268 adet görüntü kullanılmıştır. Görüntülerin 18.607'i iyi huylu lezyon ve 5661 âdeti melanom içermektedir. Modelin oluşturulmasında VGG16 önceden eğitilmiş ağlar kullanılmıştır. Bulgular: Tez çalışmamızın bulguları incelendiğinde, Sensitivity değerimiz '0.74', Specificity değerimiz '0.8745', Accuracy değerimiz '0.8494' olarak hesaplanmıştır. Oluşan model ile elimizdeki test görüntülerini analiz ederken, 4000 sağlam ve 1000 melanom içeren kanserli görüntü kullanılmıştır. Modelimiz sağlam hasta görüntülerini içeren 4000 görüntünün 3498 tanesi sağlamken sağlam, 502 tanesine ise sağlam oluğu halde melanom olduğunu tahmin etmiştir. Modelimiz melanom hasta görüntülerini içeren 1000 görüntünün 251 tanesi melanom iken sağlam, 749 tanesine ise melanomken melanom olarak sınıflandırmıştır. Sonuç: En ölümcül cilt kanserlerinden biri olan melanomun sınıflandırılması sağlanmıştır ve web arayüzü ile kullanıcıların erişimine açılmıştır. Erken tanı ve teşhis için hekimlere daha hızlı karar verme imkânı sağlanmıştır. Html5 alt yapısı kullanıldığından yazılım mobil ile uyumludur. Bu sayede hekimlerin mobil cihazlarıyla da analiz yapmaları imkân sağlanmıştır.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Prediction of Melanoma from Dermoscopic Images Using Deep Learning-Based Artificial Intelligence Techniques
    (Ieee, 2019) Kaplan, Ali; Guldogan, Emek; Colak, Cemil; Arslan, Ahmet K.
    Recently, hospitals and health care institutions have increasingly been addressing clinical decision support systems (CDSS), which can offer specific patient assessments or recommendations to physicians and health care professionals. It is very useful to develop CDSS which can help physicians to make meaningful and correct decisions by using existing data or image sets. Also, CDSS increases the diagnostic accuracy of diseases, provides significant facilities in precision medicine applications, increases operating efficiency of hospitals and reduces costs. In this context, the proposed project intends to create a model usingpre-trained networks (i.e. VGG-16,) based on deep learning (DL) that can successfully predict the melanoma using dermoscopic images. The current study provides clinical support to physicians in the medical decision-making process for the diagnosis of melanoma.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Surgery for tethered cord syndrome: when and how?
    (2018) Yasar, Soner; Dogan, Adem; Kayhan, Sait; Kirmizigoz, Sahin; Kaplan, Ali; Kural, Cahit; Izci, Yusuf
    Tethered cord syndrome (TCS) is a clinical condition presented with neurological and/or urological signs and findings. Increased hypoxic stress in the spinal cord secondary to traction or stretching is the pathophysiological mechanism of TCS. It is usually observed in childhood but adult cases were also reported. Its diagnosis and treatment are always challenging. Magnetic resonance imaging, electrophysiological and urodynamic studies are the main diagnostic tools for TCS. This syndrome may be primary or secondary to previous surgeries such as myelomeningocele. Asymptomatic patients with low conus medullaris and thick filum terminale are always questionable for surgical treatment. On the other hand, symptomatic patients with normal radiological imaging are critical for surgical decision. Surgical treatment involves correction of the spinal pathologies and release of the spinal cord by cutting the filum terminale. Time of surgery and technical nuances are still in debate among neurosurgeons. Neurological and urological outcomes of the patients usually depend on these factors. Timing of surgery and surgical technique need to be clarified based on the recent clinical studies. This review will focus on the time and technique of TCS surgery. Firstly, a brief description of TCS will be provided, then an extensive view on the surgical treatment of TCS will be performed.