Charakter wzrostu gruczolaków przysadki typu prolactinoma zależy od stężenia prolaktyny i płci pacjentów, ale nie od wartości wskaźnika Ki-67

Introduction: The objective of this study was to investigate the effects of some clinical and pathological features of prolactinomas on tumour behaviour.Material and methods: The study included 113 patients with prolactinoma (27 male, 86 female), with a mean age at diagnosis of 34.4 ± 10.0 years (40.3 ± 12.6 in males, 32.6 ± 8.3 in females). Patients were grouped as invasive or non-invasive according to radiological imaging findings. Ki-67 levels were evaluated if possible.Results: The mean adenoma size (longest dimension) was 38.6 ± 21.6 mm and 10.8 ± 9.4 mm in male and female patients. Pre-treatment serum levels of prolactin were defined as mean 1,926 ± 6,662 ng/mL in all, 124.8 ± 63.4 and 4,675 ± 10,049 ng/mL in the noninvasive and invasive groups (p < 0.05). A positive correlation was found between the serum levels of prolactin and tumour size. The rate of patients with Ki-67 ≥ 0.03 was 37.5% and 47.8% in the noninvasive and invasive groups. The reduction rates were 60.8% and 80.4% in tumour sizes and 81.1% and 93.8% in prolactin level in the noninvasive and invasive groups, respectively, (p < 0.05).Conclusions: We found a strong correlation between prolactin levels and invasiveness in male patients compared to females. Ki-67 index was not found to have a place in defining the prognosis.Wstęp: Celem badania była analiza zależności pomiędzy wybranymi danymi klinicznymi i cechami patomorfologicznymi a przebiegiem klinicznym u pacjentów z gruczolakiem przysadki wydzielającym prolaktynę (prolactinoma)/lub z gruczolakiem prolaktynowym przysadki.Materiał i metody: Do badania włączono 113 pacjentów, u których rozpoznano guzy typu prolactinoma (27 mężczyzn, 86 kobiet). Średni wiek pacjentów w momencie rozpoznania wynosił 34,4 ± 10,0 lat (40,3 ± 12,6 u mężczyzn, 32,6 ± 8,3 u kobiet). Na podstawie badań obrazowych/badań radiologicznych guzów pacjentów podzielono na dwie grupy — z gruczolakami inwazyjnymi i gruczolakami nieinwazyjnymi. Wskaźnik Ki-67 oceniono w tych preparatch, gdzie było to możliwe.Wyniki: Średni wymiar gruczolaka (mierzony według najdłuższej osi) wyniósł 38,6 ± 21,6 mm u mężczyzn i 10,8 ± 9,4 mm u kobiet. Średnie stężenie prolaktyny w surowicy przed leczeniem wynosiło 1926 ± 6662 ng/ml w całej grupie badanej, 124,8 ± 63,4 w grupie guzów nienaciekających i 4675 ± 10049 ng/ml w przypadku guzów naciekających (p < 0,05). Stwierdzono istnienie dodatniej zależności pomiędzy stężeniem prolaktyny w surowicy i wymiarem guza. Odsetki pacjentów, u których wartość wskaźnika Ki-67 była duża (≥ 0,03) wyniosły odpowiednio 37,5% w grupie guzów nienaciekających i 47,8% w grupie guzów naciekających. W grupie nowotworów nienaciekających zmniejszenie wymiarów gruczolaka nastąpiło u 60,8% a zmniejszenie stężenia prolaktyny u 81,1% pacjentów, natomiast w grupie guzów naciekających odpowiednie wartości wyniosły 80,4% i 93,8% (p < 0,05).Wnioski: U mężczyzn stwierdzono istnienie wyraźnej zależności pomiędzy stężeniem prolaktyny w surowicy a charakterem naciekającym guza, czego nie wykazano u kobiet. Wskaźnik Ki-67 nie miał związku z charakterem wzrostu guza

Saklı markov modelleri ve finansal bir uygulama

ÖZSaklı Markov Modelleri, Markov Zincirleri üzerine kurulu bir yapıya sahiptir. Markov Zincirleri özellikle üretim kontrol, pazarlama, imalat, finans sektörü ve marka bağımlılığı gibi birçok değişik uygulama alanlarına sahiptir. Saklı Markov Modelleri ise özellikle bilgisayar kullanılarak geliştirilen görüntü tanıma, ses tanıma, karakter ve yazı tanıma alanlarında uygulanmıştır. Finans sektöründe ise çok fazla uygulanmamış bir modeldir.Ülkemizde son yıllarda finans sektörü üzerine yapılan geleceğe yönelik tahmin çalışmaları oldukça yaygınlaşmıştır. Bu tahmin yöntemleri genel olarak geçmiş verileri kullanarak geleceğe ilişkin yorum getirebilecek niteliktedirler.Hisse senetleri piyasası finans sektöründe önemli bir yere sahiptir. Bu piyasada işlem gören hisse senetleri için bir gösterge olan İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Ulusal 100 Endeksi değerinin değişim oranı pek çok ekonomik nedene bağlı olabildiği gibi psikolojik ve siyasi nedenlere de bağlıdır.Çalışmanın birinci bölümünde Saklı Markov Modellerinin temeli olan Markov Zincirleri genel hatlarıyla incelenmiştir. Saklı Markov Modelleri ikinci bölümde detaylı bir biçimde anlatılmıştır. Üçüncü bölümde ise Hisse senetleri piyasası ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsası genel hatlarıyla anlatılarak hisse senetlerinin fiyatlarını etkileyen faktörler ve hisse senetlerinin değerlendirilmesinde kullanılan yöntemler verilmiştir. Dördüncü bölümde Saklı Markov Modelleri kullanılarak İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Ulusal 100 Endeksi değerinin değişim oranları üzerine bir uygulama oluşturularak beşinci bölümde sonuçlar değerlendirilmiştir. Anahtar Kelimeler: Markov Zincirleri, Saklı Markov Modelleri, Saklı Markov Modeli Algoritmaları, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası, Tahminleme.ABSTRACTHidden Markov Model have a structure which is based upon Markov Chains. Markov Chains have many application areas such as production control, marketing, finance sector and brand addiction. Hidden Markov Models are especially applied to areas of display recognition, voice recognition, character and writing recognition which are developed by using computer. However, not many applications are made for the finance sector.Futuristic estimations on the finance sector have become more frequent over the recent years in our country. These estimation methods are generally in the form of making comments about the future by using the past data. Stock market have an important place in finance sector. The change rate of the value of The Istanbul Stock Exchange National 100 index which is an indicator for the stocks that are transacted in this market can be based not just only on many economic reasons but also on psychological and political reasons. In the first section of this research, Markov Chains which are the base of Hidden Markov Models are mainly examined. Hidden Markov Models are explained in detail in the second section. In the third section, the stock market and The Istanbul Stock Exchange are mainly explained, and the factors which affect the stock prices and the methods which are used for the evaluation of the stocks are given. An application is generated on the change rates of the value of The Istanbul Stock Exchange National 100 index using Hidden Markov Models in the fourth section, whose results are evaluated in the fifth section.Keywords: Markov Chains, Hidden Markov Models, Algorithms of Hidden Markov Model, The Istanbul Stock Exchange, Estimation

Saklı markov modelleri ve finansal bir uygulama

ÖZ Saklı Markov Modelleri, Markov Zincirleri üzerine kurulu bir yapıya sahiptir. Markov Zincirleri özellikle üretim kontrol, pazarlama, imalat, finans sektörü ve marka bağımlılığı gibi birçok değişik uygulama alanlarına sahiptir. Saklı Markov Modelleri ise özellikle bilgisayar kullanılarak geliştirilen görüntü tanıma, ses tanıma, karakter ve yazı tanıma alanlarında uygulanmıştır. Finans sektöründe ise çok fazla uygulanmamış bir modeldir. Ülkemizde son yıllarda finans sektörü üzerine yapılan geleceğe yönelik tahmin çalışmaları oldukça yaygınlaşmıştır. Bu tahmin yöntemleri genel olarak geçmiş verileri kullanarak geleceğe ilişkin yorum getirebilecek niteliktedirler. Hisse senetleri piyasası finans sektöründe önemli bir yere sahiptir. Bu piyasada işlem gören hisse senetleri için bir gösterge olan İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Ulusal 100 Endeksi değerinin değişim oranı pek çok ekonomik nedene bağlı olabildiği gibi psikolojik ve siyasi nedenlere de bağlıdır. Çalışmanın birinci bölümünde Saklı Markov Modellerinin temeli olan Markov Zincirleri genel hatlarıyla incelenmiştir. Saklı Markov Modelleri ikinci bölümde detaylı bir biçimde anlatılmıştır. Üçüncü bölümde ise Hisse senetleri piyasası ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsası genel hatlarıyla anlatılarak hisse senetlerinin fiyatlarını etkileyen faktörler ve hisse senetlerinin değerlendirilmesinde kullanılan yöntemler verilmiştir. Dördüncü bölümde Saklı Markov Modelleri kullanılarak İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Ulusal 100 Endeksi değerinin değişim oranları üzerine bir uygulama oluşturularak beşinci bölümde sonuçlar değerlendirilmiştir. Anahtar Kelimeler: Markov Zincirleri, Saklı Markov Modelleri, Saklı Markov Modeli Algoritmaları, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası, Tahminleme. ABSTRACT Hidden Markov Model have a structure which is based upon Markov Chains. Markov Chains have many application areas such as production control, marketing, finance sector and brand addiction. Hidden Markov Models are especially applied to areas of display recognition, voice recognition, character and writing recognition which are developed by using computer. However, not many applications are made for the finance sector. Futuristic estimations on the finance sector have become more frequent over the recent years in our country. These estimation methods are generally in the form of making comments about the future by using the past data. Stock market have an important place in finance sector. The change rate of the value of The Istanbul Stock Exchange National 100 index which is an indicator for the stocks that are transacted in this market can be based not just only on many economic reasons but also on psychological and political reasons. In the first section of this research, Markov Chains which are the base of Hidden Markov Models are mainly examined. Hidden Markov Models are explained in detail in the second section. In the third section, the stock market and The Istanbul Stock Exchange are mainly explained, and the factors which affect the stock prices and the methods which are used for the evaluation of the stocks are given. An application is generated on the change rates of the value of The Istanbul Stock Exchange National 100 index using Hidden Markov Models in the fourth section, whose results are evaluated in the fifth section. Keywords: Markov Chains, Hidden Markov Models, Algorithms of Hidden Markov Model, The Istanbul Stock Exchange, Estimation

Numerical solutions of stochastic differential equation and their simulation

Bu çalışmada Stokastik Diferensiyel Denklemlerin yapılan, nümerik çözümleri ve nümerik çözümlerle ilgili hata hesabı çalışılmıştır. Bu tez altı bölümden oluşmaktadır. Birinci bölüm giriş bölümüdür. İkinci bölümde, çalışmanın ilerideki bölümlerinde kullanılan tanım ve kavramlar verilmiştir. Üçüncü bölümde, Wiener süreci kavramı incelenmiştir. Bu incelemede Wiener Süreci' nin tanımı yapılmış, olasılık dağılımı verilmiş ve bilgisayar programları ile rasgele değişken kavramı da kullanılarak Wiener Süreci için örnek yol grafikleri çizdirilmiştir. Dördüncü bölümde, Stokastik Diferensiyel Denklemlerin temelini oluşturan Ito integralleri incelenmiştir. Beşinci bölümde, Lineer Stokastik Diferensiyel Denklemler incelenmiş ve uygulamalar yapılmıştır. Son bölümde, Stokastik Diferensiyel Denklemler için Euler yaklaşımı verilmiştir. Ayrıca bu yaklaşım metodu kullanılarak bazı Lineer Stokastik Diferensiyel Denklemler için Simülasyon çalışması yapılmış ve hata sayısı bulunmuştur.In this thesis we consider the structures of Stochastic Differential Equatinons, their numerical solutions, and error calculation of these numerical solutions. This study consists of six chapters. The first chapter is introduction. In the second chapter some basic definition and notions which will be used in other chapters are given. In the third chapter, Wiener process is studied. In this study, the definition of Wiener process and its probabilty distrubution are given, for Wiener process, sample path graphs are plotted using random variables. In the fourth chapter, Ito Integrals which are basis of Stochastic Differential Equations are studied. In the fifth chapter, Linear Stochastic Differential Equations are considered and some applications are given. In the last chapter, The Euler approximation for Linear Stochastic Differential Equations is given. Also using this approximation method, simulation is done for some Linear Stochastic Differential Equations, and its error is found

ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİ İLE ELEKTRONİK MARKET TERCİHLERİNİN İNCELENMESİ

Günümüzde teknolojik gelişmeler çok hızlı ilerlemektedir. Bunun sonucu olarak elektronik marketlerin ekonomik açıdan pazar payları giderek artmaktadır. Çok amaçlı karar verme yöntemlerinden birisi olan Analitik Hiyerarşi Yöntemi, birçok alternatifin ve kriterin olduğu sistemde optimum kararı vermek amacı ile kullanılmaktadır. Bu çalışmada Yıldız Teknik Üniversitesi Meslek Yüksekokulu Bilgisayar Programcılığı öğrencilerinin elektronik market tercihleri Analitik Hiyerarşi Yöntemi ile incelenmiştir. Çalışma sonucunda incelenen elektronik marketlerin birbirlerine yakın sonuçlarla tercih edildikleri ortaya çıkmıştır

KANSER VERİLERİNİN SINIFLANDIRILMASINDA YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DESTEK VEKTÖR MAKİNELERİ'NİN KARŞILAŞTIRILMASI

Sınıflandırma, bilinmeyen herhangi bir verinin belli kurallara göre düzenlenmiş olan veri kümesindeki sınıflardan hangisine ait olduğunu tahmin etme işlemidir. Birçok alanda önemli bir yere sahip olan sınıflandırmanın özellikle insan hayatının söz konusu olduğu tıbbi alandaki yeri daha da önemlidir. Bu çalışmada makine öğrenmesi yöntemlerinden olan Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Destek Vektör Makineleri (DVM)'nin sınıflandırma başarıları tıbbi veriler üzerinde sınanmıştır. Bu amaçla UCI Makine Öğrenmesi Ambarları'ndan alınan göğüs kanseri verilerinden yararlanılmıştır. Elde edilen sonuçlardan iki smıfladırma yönteminin de oldukça iyi sonuçlar verdiği ancak YSA'nın DVM'ye oranla daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir

Classification of Hepatitis Viruses from Sequencing Chromatograms Using Multiscale Permutation Entropy and Support Vector Machines

Classifying nucleic acid trace files is an important issue in molecular biology researches. For the purpose of obtaining better classification performance, the question of which features are used and what classifier is implemented to best represent the properties of nucleic acid trace files plays a vital role. In this study, different feature extraction methods based on statistical and entropy theory are utilized to discriminate deoxyribonucleic acid chromatograms, and distinguishing their signals visually is almost impossible. Extracted features are used as the input feature set for the classifiers of Support Vector Machines (SVM) with different kernel functions. The proposed framework is applied to a total number of 200 hepatitis nucleic acid trace files which consist of Hepatitis B Virus (HBV) and Hepatitis C Virus (HCV). While the use of statistical-based feature extraction methods allows representing the properties of hepatitis nucleic acid trace files with descriptive measures such as mean, median and standard deviation, entropy-based feature extraction methods including permutation entropy and multiscale permutation entropy enable quantifying the complexity of these files. The results indicate that using statistical and entropy-based features produces exceptionally high performances in terms of accuracies (reached at nearly 99%) in classifying HBV and HCV

Cross-national comparisons of students’ science success based on gender variability: evidence from TIMSS

Identifying key determinants of success plays an important role in efforts of assessing the current state of educational practices and implementing effective actions to improve academic performance. Given how important is accurate identification of these determinants for valid comparisons, the aim of this research was to present extensive comparative results on 8th grade students’ science success for 39 countries. To this end, a total number of 229,493 students’ information obtained from the last cycle of Trends in International Mathematics and Science Study was handled. Unlike previous studies in which success has been tried to be explained with some factors, this research extended the literature by investigating the effective factors as well as gender-related variability on science success with a holistic view. Using heterogeneous choice models, unobserved heterogeneity caused by gender difference was tested and controlled. The findings showed that gender variability was evident for 10 countries. Furthermore, factors associated with students’ future educational goals, home educational resources and confidence were found as the common determinators of science success in all participant countries. Another notable finding was all factors, except time spent on doing homework, tended to differentiate the success status between girls and boys of 22 countries