Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Tez Koleksiyonuhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/4182024-03-28T22:55:17Z2024-03-28T22:55:17ZHistopathology image classification: highlighting the gap between manual analysis and AI automationDoğan, Refika SultanYılmaz, Bülenthttps://hdl.handle.net/20.500.12573/19472024-02-15T13:31:03Z2023-01-01T00:00:00ZHistopathology image classification: highlighting the gap between manual analysis and AI automation
Doğan, Refika Sultan; Yılmaz, Bülent
The field of histopathological image analysis has evolved significantly with the advent of digital pathology, leading to the development of automated models capable of classifying tissues and structures within diverse pathological images. Artificial intelligence algorithms, such as convolutional neural networks, have shown remarkable capabilities in pathology image analysis tasks, including tumor identification, metastasis detection, and patient prognosis assessment. However, traditional manual analysis methods have generally shown low accuracy in diagnosing colorectal cancer using histopathological images. This study investigates the use of AI in image classification and image analytics using histopathological images using the histogram of oriented gradients method. The study develops an AI-based architecture for image classification using histopathological images, aiming to achieve high performance with less complexity through specific parameters and layers. In this study, we investigate the complicated state of histopathological image classification, explicitly focusing on categorizing nine distinct tissue types. Our research used open-source multi-centered image datasets that included records of 100.000 non-overlapping images from 86 patients for training and 7180 non-overlapping images from 50 patients for testing. The study compares two distinct approaches, training artificial intelligence-based algorithms and manual machine learning models, to automate tissue classification. This research comprises two primary classification tasks: binary classification, distinguishing between normal and tumor tissues, and multi-classification, encompassing nine tissue types, including adipose, background, debris, stroma, lymphocytes, mucus, smooth muscle, normal colon mucosa, and tumor. Our findings show that artificial intelligence-based systems can achieve 0.91 and 0.97 accuracy in binary and multi-class classifications. In comparison, the histogram of directed gradient features and the Random Forest classifier achieved accuracy rates of 0.75 and 0.44 in binary and multi-class classifications, respectively. Our artificial intelligence-based methods are generalizable, allowing them to be integrated into histopathology diagnostics procedures and improve diagnostic accuracy and efficiency. The CNN model outperforms existing machine learning techniques, demonstrating its potential to improve the precision and effectiveness of histopathology image analysis. This research emphasizes the importance of maintaining data consistency and applying normalization methods during the data preparation stage for analysis. It particularly highlights the potential of artificial intelligence to assess histopathological images.
2023-01-01T00:00:00ZDeveloping high brightness quantum dot led devicesBiçer, Ayşenurhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/19082024-01-31T13:46:17Z2023-01-01T00:00:00ZDeveloping high brightness quantum dot led devices
Biçer, Ayşenur
Optoelectronic devices are essential components of optical communication
systems, internet and displays. Among these devices, in the category of light emitting
diodes (LED), there are quantum dot LEDs (QLED) that emit light by employing
quantum dots (QDs) and have rich optoelectronic properties such as varying emission
wavelength associated with the its size and excellent brightness [1], [2]. In this thesis, we
worked on transparent and solution processible QLEDs in three groups: Indium
Phosphide (InP) QLEDs, Carbon Quantum Dot (CQD) LEDs and Cadmium Selenide
(CdSe) QLEDs. In the InP study, a QLED was fabricated using InP-based QDs as the
emitting layer to demonstrate the feasibility of these QDs. Results found a maximum
external quantum efficiency (EQE) of 1.16% and brightness of 1039 cd/m2
. For the CQD
LEDs, yellow emissive QDs were mixed systematically in Poly(9-vinylcarbazole) (PVK)
as the host. A blue-to-white shift was observed in the CIE coordinate with varying ratios.
From these, white luminescent devices were obtained with a maximum brightness of
774.3 cd/m2
and an EQE of 0.76%. High-brightness irradiation was obtained compared
to other white-luminescent studies in the literature. In CdSe QLEDs, as a proof of concept,
devices with a maximum brightness of 111,450 cd/m2
and an EQE of 15.08% were
obtained. In these three works, devices with high brightness in their own categories were
produced using both heavy metal and non-heavy metal QDs; Optoelektronik cihazlar, optik iletişim sistemlerinin, internetin ve ekranların temel bileşenleridir. Bu cihazlar arasında, ışık yayan diyotlar (LED) kategorisinde, kuantum noktalar (KN'lar) kullanarak ışık yayan ve boyutuna bağlı emisyon dalga boyu değişen, zengin optoelektronik özelliklere sahip olan kuantum nokta LED'ler (KN LED) bulunmaktadır. parlaklık [1], [2]. Bu tezde şeffaf ve solüsyon formunda işlenebilir KN LED'ler üzerinde üç grupta çalıştık: İndiyum Fosfit (InP) QLED'ler, Karbon Kuantum Nokta (CQD) LED'ler ve Kadmiyum Selenid (CdSe) KN LED'ler. InP çalışmasında, bu QD'lerin fizibilitesini göstermek için ışıyıcı katman olarak InP tabanlı QD'ler kullanılarak bir KN LED üretildi. Sonuçlar, %1,16'lık bir tepe dış kuantum verimliliği (EQE) ve 1039 cd/m2 parlaklık gösterdi. CQD LED'leri için sarı ışıyan KN'lar sistematik olarak Poli(9-vinilkarbazol) (PVK) içinde karıştırıldı. CIE renk koordinatında değişen karışım oranlarıyla birlikte maviden beyaza kayma gözlendi. Bunlardan maksimum 774,3 cd/m2 parlaklığa ve %0,76 EQE'ye sahip beyaz ışıyan cihazlar elde edildi. Literatürdeki diğer beyaz-ışıldayan çalışmalara kıyasla yüksek parlaklıkta ışıma elde edilmiştir. CdSe QLED'lerde konsept gösterimi olarak maksimum 111.450 cd/m2 parlaklığa ve %15,08 EQE'ye sahip cihazlar elde edildi. Bu üç çalışmada ağır metal hem içeren hem de içermeyen KN'lar kullanılarak kendi kategorilerinde yüksek parlaklığa sahip cihazlar üretildi. Anahtar Kelimeler: Optoelektronik, LED, Kuantum Nokta, Karbon KN LED, InP KN LED, CdSe KN LED
2023-01-01T00:00:00ZSkin cancer detection and classification from dermatoscopic images using deep learning methodsKalaycı, Serdarhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/19072024-01-31T13:39:03Z2023-01-01T00:00:00ZSkin cancer detection and classification from dermatoscopic images using deep learning methods
Kalaycı, Serdar
Early detection of skin cancer is crucial for successful treatment and improved patient outcomes. The most prevalent form of cancer is skin cancer and if left undetected, it can spread and become more difficult to treat. A dangerous and frequently fatal type of skin cancer is melanoma. Regular skin examinations and self-examinations can help identify suspicious moles or lesions, which can then be evaluated by a dermatologist. In addition, advances in technology and artificial intelligence have enabled the development of tools for automated skin cancer screening, providing a convenient and efficient means of early detection. This can lead to more efficient diagnosis, reduced healthcare costs and improved patient care. By evaluating skin lesions from images, deep learning techniques have shown considerable potential in increasing the precision of melanoma detection. By using large datasets and complex neural networks, deep learning algorithms can effectively distinguish between benign and malignant skin lesions with high accuracy. Ensemble of CNN models helps improve the performance and reliability of the classification task. By combining the predictions of multiple CNN models lead to more accurate and robust predictions. In this thesis, for melanoma classification problem, many different data augmentations techniques applied and different convolutional neural networks architectures evaluated, applied vignetting effect filter and hair noise in accordance with the dataset and results of ensemble of the best CNN models are promising. This thesis attempts to produce a reliable model for the classification of melanoma by conducting experiments on two combined publically accessible data sets, ISIC 2019 and ISIC 2020. On the testing sets in our studies, the proposed solution attained 95.75% AUC.; Cilt kanserinin erken teşhisi, başarılı tedavi ve daha iyi hasta sonuçları için çok önemlidir. Cilt kanseri en yaygın kanser türüdür ve tespit edilmezse yayılabilir ve tedavisi daha zor hale gelebilir. Melanom, cilt kanserinin ciddi ve genellikle ölümcül bir şeklidir. Düzenli cilt muayeneleri ve daha sonra bir dermatolog tarafından değerlendirilebilecek olan şüpheli benleri veya lezyonları belirlemeye yardımcı olabilir. Buna ek olarak, teknolojideki ve yapay zekadaki gelişmeler, otomatik cilt kanseri taraması için araçların geliştirilmesini mümkün kıldı ve erken teşhis için uygun ve etkili bir araç sağladı. Bu, daha verimli tanıya, daha düşük sağlık maliyetlerine ve daha iyi hasta bakımına yol açabilir. Derin öğrenme yöntemleri, görüntülerden cilt lezyonlarını analiz ederek melanom tespitinin doğruluğunu artırmada büyük umut vaat ediyor. Derin öğrenme algoritmaları, büyük veri kümelerini ve karmaşık sinir ağlarını kullanarak iyi huylu ve kötü huylu cilt lezyonlarını yüksek doğrulukla etkili bir şekilde ayırt edebilir. CNN modelleri topluluğu, sınıflandırma performansını ve güvenilirliğini artırmaya yardımcı olur. Birden fazla CNN modelinin tahminlerini birleştirilmesi daha doğru ve sağlam tahminlere yol açar. Bu tezde, melanom sınıflandırma problemi için birçok farklı veri artırma tekniği uygulanmış ve farklı evrişimli sinir ağları mimarileri değerlendirilmiş, veri setine uygun olarak uygulanan vinyet etkisi ve kıl gürültüsü ve en iyi CNN modellerinden oluşan topluluk sonuçları umut vericidir. Bu tez, halka açık iki veri seti olan ISIC 2019 ve ISIC 2020 üzerinde deneyler yaparak melanom sınıflandırması için sağlam bir model oluşturmayı amaçlamaktadır. Çalışmalarımızda, önerdiğimiz çözüm test setlerinde %95,75 doğruluk elde etti.
2023-01-01T00:00:00ZAdaptive online torque sharing function to mitigate torque ripple in switched reluctance motorsGenç, Ufukhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/18872024-01-11T08:55:46Z2023-01-01T00:00:00ZAdaptive online torque sharing function to mitigate torque ripple in switched reluctance motors
Genç, Ufuk
Electrical machines play a crucial role in modern society by transforming electrical energy into mechanical energy and vice versa. These machines include various types of motors and generators, which are used in a wide range of applications such as electric vehicles, industrial automation, and renewable energy systems. One of the popular electrical machines is the switched reluctance machine (SRM), which is known for its high reliability and efficiency. The key advantages of the SRM include its simple structure, robustness, and low cost. The SRM does not require a permanent magnet or an excitation winding, making it an attractive option for high-volume, low-cost applications. Despite its advantages, the SRM also has some disadvantages that need to be considered. One of the main drawbacks of the SRM is being susceptible to torque ripple, which can result in vibration and noise. In order to overcome these disadvantages, advanced control methods have been developed for the SRM. One such control method is the torque sharing function, which distributes the load among the phases of the motor. This results in improved torque characteristics and reduced torque ripple. However, this control method also has some disadvantages, such as increased complexity and the need for more advanced sensors and controllers. Additionally, the torque sharing function may result in reduced efficiency, especially at high speeds. The purpose of this thesis study is to improve the torque ripple performance of SRM for a wide speed range through the proposed control approach. In conclusion, minimizing the torque ripple is a critical aspect of the operation of SRMs, and a range of control strategies and techniques can be used to achieve this goal. By reducing the torque ripple, SRMs can deliver improved efficiency, performance, and reliability, making them even more attractive for a wide range of applications.; Elektrik makineleri, elektrik enerjisini mekanik enerjiye ve tersine dönüştürerek toplumda kritik bir rol oynar. Bu makineler, elektrikli araçlar, otomasyon ve yenilenebilir enerji sistemleri gibi geniş bir uygulama yelpazesinde kullanılan çeşitli motor ve jeneratör tiplerini içerir. Yüksek güvenilirlik, sağlamlık ve düşük maliyet nedeniyle, anahtarlamalı relüktans motoru popüler bir elektrik motorudur. Bu motorlar, kalıcı mıknatıs ve rotorunda herhangi bir sargı içermez ve bu, yüksek hacim ve düşük maliyet gerektiren uygulamalarda bu tür motorların tercih edilmesine neden olur. Ancak, avantajlarına rağmen, bu motorların bazı dezavantajları vardır. Bu dezavantajların başında tork dalgalanması gelir ve bu da motorda titreşime ve gürültüye neden olur. Bu sorunu azaltmak için geliştirilmiş tork kontrol yöntemleri uygulanır. Tork paylaşım fonksiyonu yöntemi, motor fazlarında torku eşit şekilde dağıtarak motorun tork kontrolünü gerçekleştirir. Fazlar arasında torkun eşit şekilde dağıtılması, daha iyi tork karakteristikleri ve azaltılmış tork dalgalanması sağlar. Ancak, bu kontrol yöntemi de bazı dezavantajlara sahiptir, örneğin artan karmaşıklık ve daha gelişmiş sensörler ve kontrolörler gerektirir. Ayrıca, tork paylaşım fonksiyonu özellikle yüksek hızlarda düşük verimliliğe ve tork dalgalanmasına neden olabilir. Bu tez çalışmasının amacı, önerilen bir kontrol yaklaşımıyla SRM'nin yüksek hızlı uygulamalarda tork dalgalanması performansını iyileştirmektir. Tork dalgalanmasının azaltılması, anahtarlamalı relüktans motorlarının verimliliği, performansı ve güvenilirliğini arttırarak, çeşitli kontrol stratejileri ve teknikleri kullanılmasıyla mümkündür. Bu hedefe ulaşmak, motorların geniş bir uygulama yelpazesinde daha çekici hale gelmesini sağlar.
2023-01-01T00:00:00Z