Akademik Arşiv / Academic Archive
Permanent URI for this communityhttps://acikarsiv.thk.edu.tr/handle/123456789/2546
Browse
389 results
Filters
Advanced Search
Filter by
Settings
Search Results
Publication The Use of Machine Learning Approaches for the Diagnosis of Acute Appendicitis(2020) Akmese OF; Akmese OF, Dogan G, Kor H, Erbay H, Demir E.Publication A new triphenylphosphonium-conjugated amphipathic cationic peptide with improved cell-penetrating and ROS-targeting properties(2022) Ishkaeva RA; Ishkaeva RA, Salakhieva DV, Garifullin R, Alshadidi R, Laikov AV, Yergeshov AA, Kamalov MI, Abdullin TI.Publication End-To-End Computerized Diagnosis of Spondylolisthesis Using Only Lumbar X-rays(2021) Varçýn F; Varçýn F, Erbay H, Çetin E, Çetin Ý, Kültür T.Publication Fractal-Fractional Mathematical Model Addressing the Situation of Corona Virus in Pakistan(2020) Shah K; Shah K, Arfan M, Mahariq I, Ahmadian A, Salahshour S, Ferrara M.Publication Construction of an Exudative Age-Related Macular Degeneration Diagnostic and Therapeutic Molecular Network Using Multi-Layer Network Analysis, a Fuzzy Logic Model, and Deep Learning Techniques: Are Retinal and Brain Neurodegenerative Disorders Related?(2023) Latifi-Navid H; Latifi-Navid H, Barzegar Behrooz A, Jamehdor S, Davari M, Latifinavid M, Zolfaghari N, Piroozmand S, Taghizadeh S, Bourbour M, Shemshaki G, Latifi-Navid S, Arab SS, Soheili ZS, Ahmadieh H, Sheibani N.Publication Investigation of the effects of N-Acetylglucosamine on the stability of the spike protein in SARS-CoV-2 by molecular dynamics simulations(2023) Deniz Tekin E; Deniz Tekin E.Publication Diagnosing and differentiating viral pneumonia and COVID-19 using X-ray images(2022) Kör H; Kör H, Erbay H, Yurttakal AH.Publication Investigation of the temperature effect on the mechanical properties of 3D printed composites(2021) Hamed TANABİ; Türk Hava Kurumu Üniversitesi, Makina Mühendisliği Bölümü, Ankara, TürkiyeShort fiber reinforced additively manufactured components are lightweight yet durable materialswith a wide range of potential applications in various industries such as aerospace and automotive.The fabricated specimens may be subjected to various thermal conditions ranging from -20 up to60 °C during their service life. This study aims to investigate the of effect temperature onmechanical properties of the 3D printed short glass-fiber-reinforced polyamide 6 (GFPA6)composites and ABS as an unreinforced polymer. In accordance with ASTM D638, tensile testspecimens were fabricated using Fused Deposition Modeling (FDM) technique. The fabricatedsamples were subjected to tensile load to investigate the stiffness and strength while temperaturesset to -20, 20, 40, and 60 °C. The mechanisms of failure were identified based on fracture surfacemicroscopic analysis. The glass fiber reinforced PA6 showed higher stiffness and strength up to56% and 59% compare to ABS. At elevated temperatures, specimens showed a large deformationwith a significant decline in tensile strength. It was observed that the dominant failure mechanismfor ABS was the breakage of the deposed filaments while fiber pull-out was the dominant failuremechanism for GFPA6 material.Publication CuO/Su ve ZnO/Su Nanoakışkanların Isı Borusu Performansına Etkisinin İncelenmesi(2021) İpek AYTAÇ; Türk Hava Kurumu Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü, Ankara, TürkiyeÇalışmanın amaçları; ısı borularında çalışma sıvısı olarak kullanılan saf su yerine, CuO ve ZnO nano parçacık içeren çok dahayüksek oranda ısı depolayabilme ve taşıyabilme özelliklerine sahip nano parçacık-saf su karışımı nanoakışkanların geliştirilmesive bu nanoakışkanların kullanımı ile çalışma sıvısının yüzey gerilimi azaltılarak ısı borusunun ısıl direncini düşürmek, evaporatörve kondenser bölgeleri arasındaki oldukça düşük sıcaklık farklarında bile ısı iletim miktarını arttırmak ve dolayısıyla ısı borusuperformansını arttırmaktır. Çalışmada kullanılan ısı borusu 90°’lik açıyla konumlandırılmış, 1 m uzunluğunda, iç ve dış çapısırasıyla 13 mm ve 15 mm olan bakır bir borudur. Isı borusunun 400 mm’lik kısmı yoğuşma bölgesini, 400 mm’lik kısmıbuharlaşma bölgesini, geriye kalan 200 mm’lik kısmı ise adyabatik bölgeyi oluşturmaktadır. Yapılan deneysel çalışmada ısıborusunun evaporatör hacminin 1/3’lük kısmına denk gelecek şekilde 65 ml kadar iş akışkanı ile doldurulmuştur. Deneyler su venanoakışkanlar için ayrı ayrı yapılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Reynolds sayısı değeri 8800 ve sıcak hava hızı 0,555m/s iken her iki CuO/su ve ZnO/su nanoakışkanları için ısıl dirençte en yüksek iyileşme oranı sırasıyla %71.8 ve % 52.9 olarakelde edilmiştir. Soğuk hava hızı 0,751 m/s iken bu değerdeki iyileştirme oranlarının CuO/su nanoakışkanı için %73.7 olduğu veZnO/su nanoakışkanı için %50.9 olduğu görülmüştür.Publication Discrimination of Malignant and Benign Breast Masses Using Computer-Aided Diagnosis from Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging(2021) Türkan İKİZCELİ Seyhan KARAÇAVUŞ Hasan ERBAY Ahmet Haşim YURTTAKAL; Türkiye Sağlık Bilimleri Üniversitesi, İstanbul Haseki Eğitim ve Araştırma Hastanesi, Radyoloji Kliniği, İstanbul, Türkiye Sağlık Bilimleri Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Nükleer Tıp Anabilim Dalı, Kayseri, Türkiye Türk Hava Kurumu Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Ankara, Türkiye Afyon Kocatepe Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Afyon, TürkiyeAim: To reduce operator dependency and achieve greater accuracy, the computer-aided diagnosis (CAD) systems are becoming auseful tool for detecting noninvasively and determining tissue characterization in medical images. We aimed to suggest a CAD systemin discriminating between benign and malignant breast masses.Methods: The dataset was composed of 105 randomly breast magnetic resonance imaging (MRI) including biopsy-proven breastlesions (53 malignant, 52 benign). The expectation-maximization (EM) algorithm was used for image segmentation. 2D-discrete wavelettransform was applied to each region of interests (ROIs). After that, intensity-based statistical and texture matrix-based features wereextracted from each of the 105 ROIs. Random Forest algorithm was used for feature selection. The final set of features, by randomselection base, splatted into two sets as 80% training set (84 MRI) and 20% test set (21 MRI). Three classification algorithms are suchthat decision tree (DT, C4.5), naive bayes (NB), and linear discriminant analysis (LDA) were used. The accuracy rates of algorithms werecompared.Results: C4.5 algorithm classified 20 patients correctly with a success rate of 95.24%. Only one patient was misclassified. The NBclassified 19 patients correctly with a success rate of 90.48%. The LDA Algorithm classified 18 patients correctly with a success rate of85.71%.Conclusion: The CAD equipped with the EM segmentation and C4.5 DT classification was successfully distinguished as benign andmalignant breast tumor on MRI.