Yazar "Alkan, Ahmet" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 3 / 3
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Periodontal bone loss detection based on hybrid deep learning and machine learning models with a user-friendly application(Elsevier Sci Ltd, 2022) Sunnetci, Kubilay Muhammed; Ulukaya, Sezer; Alkan, AhmetAs artificial intelligence in medical imaging is used to diagnose many diseases, it can also be employed to diagnose whether a person has periodontal bone loss or not. Accurate and early diagnosis performs a vital task in the treatment of the patient's dental disorder. Therefore, such medical images are known to be an important clinical adjunct. In this manuscript, whether the patient has periodontal bone loss or non-periodontal bone loss is diagnosed employing hybrid artificial intelligence-based systems. Herein, after tagging a total of 1432 images by an expert, we extract 1000 deep image features for each image using AlexNet and SqueezeNet deep learning architectures. On the other hand, we classify these images directly without extracting the image features using the EfficientNetB5 deep learning architecture. First, we categorize AlexNet-based deep image features using the Coarse Tree, Weighted K-Nearest Neighbor (KNN), Gaussian Naive Bayes, RUSBoosted Trees Ensemble, and Linear Support Vector Machine (SVM) classifiers. Afterward, we classify SqueezeNet-based deep image features using Medium Tree, Gaussian Naive Bayes, Boosted Trees Ensemble, Coarse KNN, and Medium Gaussian SVM classifiers. With the help of the ten classifiers employed in this study, we also design a user-friendly Graphical User Interface (GUI) application. Thanks to this application, we aim to reduce the workload of experts, save time and help to diagnose dental disorders early. The results show that the best classifiers for AlexNet-based, SqueezeNet-based, and Direct-Convolutional Neural Network (CNN) are Linear SVM, Medium Gaussian SVM, and EfficientNetB5, respectively. Among these classifiers, the best classifier is Linear SVM, and its accuracy, error, sensitivity, specificity, precision, and F1 score values are 81.49%, 18.51%, 84.57%, 79.14%, 75.68%, and 79.88%, respectively.Öğe Solunum Yolları Hastalıklarının Toplumsal Görüngüleri Üzerine Nitel Bir Araştırma(2021) Alkan, Ahmet; Erdem, Ramazan; Kuh, ZeynepKronik hastalıkların sayısı dünya genelinde gün geçtikçe artış göstermektedir. Bu durum aynı zamanda hem uzun süreli sağlık bakım hizmetlerinin hem de ölüm nedenlerinin önemli bir etkenini oluşturmaktadır. Araştırmanın amacı, solunum yolu hastalığı olan bireylerin bu hastalık sürecinden nasıl etkilendiklerinin (aile ilişkileri, gelecek beklentileri, eğitim hayatı, sosyal yaşam vs.) ele alınması ve hastalık sürecinin evrelendirilerek değerlendirilmesidir. Bu çalışma için Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Etik Kurulunun 24.03.2021 tarih ve 50/1 sayılı kararı ile çalışmanın etik kurallara uygun olduğuna dair gerekli izin alınmıştır. Çalışmada veri toplama aracı olarak yarı yapılandırılmış görüşme formu kullanılmıştır. Görüşmeler hasta anlatısı yöntemine uygun olarak psikolojik ve sosyal (etkileşimsel), geçmiş, şimdi ve gelecek (süreç) ve hastalık hikâyesinin temellendiği yerler ve şartlar (durumsallık) boyutlarına uygun olarak yapılmıştır. Araştırma çerçevesinde sekiz kişi ile görüşülmüştür. Sonuç olarak diğer hastalıklarda olduğu gibi solunum yolları hastalıkları da hastalığın her aşamasında (teşhis öncesi, teşhis, tedavi ve rehabilitasyon) hasta ve hasta yakınlarını sosyal, psikolojik, ruhsal, bedensel ve ekonomik yönden etkilemektedir. Anahtar Kelimeler: Solunum Sistemi Hastalıkları, Kronik Hastalıklar, Hastalık HikÖğe Three stepped calibration of structured light system with adaptive thresholding for 3D measurements(Elsevier Gmbh, 2015) Sert, Eser; Taskin, Deniz; Alkan, AhmetStructured light (SL) methods are widely used in 3D measurement systems because of their speed and contactless operation. These methods provide high resolution 3D modeling. Phase shifting is one of the SL algorithms that give high resolution with less number of pattern requirements. Since reflected patterns and obtained results are commonly distorted due to the lenses in cameras and projector systems, system calibration must be fulfilled before starting 3D modeling with SL system. Uncalibrated SL system may model the object much greater/smaller than the real dimension of it. In this study, a three step calibration system is proposed for an SL system that uses a three phase shifting algorithm with automatic thresholding. These calibration steps include camera calibration, projector calibration and depth calibration. Experimental studies showed that proposed calibrated system reduces the camera and projector lens errors. Depth calibration is applied as a last calibration step provided a 3D modeling of the object with accurate dimension. Dimensions of the objects and their 3D models are compared to have accuracy of the proposed 3D modeling system. After system calibration, obtained results showed that proposed 3D modeling system gives high accuracy with acceptable depth measurements. (C) 2015 Elsevier GmbH. All rights reserved.