Eklemeli İmalat ile Üretilen PLA Esaslı Malzemenin Çekme Dayanımının Makine Öğrenmesi Algoritmaları Kullanarak Tahmini

Endüstri 4.0'ın önemli bileşenlerinden olan eklemeli imalat ve yapay zekâ tekniklikleri günümüzde birçok alanda sıklıkla kullanılmaktadır. Eklemeli imalat yöntemleri kendi içerisinde yedi sınıfa ayrılmaktadır. Eriyik yığma modelleme eklemeli imalat yönteminin sıklıkla tercih edilen yöntemlerinden birisidir. Eriyik yığma modelleme imalat tablası üzerinde kullanılan filament malzemenin katman katman birleşimi ile parça üretimi gerçekleştirilir. Çalışmada eriyik yığma modelleme yönteminde farklı işleme parametreleri kullanılarak çekme numuneleri üretilmiştir. Çekme numuneleri ASTM standartlarına göre çekme deneyi yapılarak, çekme dayanımına ait değerler ile veri seti oluşturulmuştur. Malzeme üretim sürecinde toplanan sıcaklık, hız, katman özelliklerine dair veri seti kullanılarak üretilen malzemenin çekme dayanımı değerleri üç farklı makine öğrenmesi modeli kullanılarak tahmin edilmiştir. Sonuçlar, makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak çekme dayanımını Kısmi En Küçük Kareler algoritması ile %98,3 doğrulukla tahminlediğini göstermiştir

EKG Sinyallerini kullanarak Kalp Ritimlerinin Yapay Zekâ ile Sınıflandırılması

Günümüzde teknolojinin hızla ilerlemesi ile birlikte yapay zekâ yöntemleri de birçok alanda sıklıkla kullanılmaktadır. Yapay zekanın önemli kullanım alanlarından birisi de sağlık sektörüdür. Sağlık sektöründe erken teşhis, insan kaynaklı hataların minimuma indirilmesi gibi birçok durumda yapay zekâ yöntemleri kullanılmaktadır. Çalışmada açık kaynak erişimli internet sitesinden (kaggle.com) elde edilen 127710 adet EKG sinyallerine ait veri seti kullanılmıştır. Veri seti 100.710 adet eğitim, 1.500 adet veri de test ve kalan 25.000 adet veri ise doğrulama verisi olarak kullanılmıştır. Eğitim verileri için tasarlanan CNN modeli normal sinüs ritmi, supraventriküler erken atım, erken ventriküler kasılma, ventriküler ve normal atımın karışımı ve sınıflandırılamayan atım olmak üzere toplam beş sınıf için eğitilmiştir. Tasarlanan CNN modelinde hata oranı %5,3, duyarlık oranı %94,4, hassasiyet oranı %94,6, F-değeri ise %94,4 ve %94,7 doğruluk oranı olmak üzere beş farklı performans kriterine göre değerlendirilmiştir

EKG Sinyallerini kullanarak Kalp Ritimlerinin Yapay Zekâ ile Sınıflandırılması

Günümüzde teknolojinin hızla ilerlemesi ile birlikte yapay zekâ yöntemleri de birçok alanda sıklıkla kullanılmaktadır. Yapay zekanın önemli kullanım alanlarından birisi de sağlık sektörüdür. Sağlık sektöründe erken teşhis, insan kaynaklı hataların minimuma indirilmesi gibi birçok durumda yapay zekâ yöntemleri kullanılmaktadır. Çalışmada açık kaynak erişimli internet sitesinden (kaggle.com) elde edilen 127710 adet EKG sinyallerine ait veri seti kullanılmıştır. Veri seti 100.710 adet eğitim, 1.500 adet veri de test ve kalan 25.000 adet veri ise doğrulama verisi olarak kullanılmıştır. Eğitim verileri için tasarlanan CNN modeli normal sinüs ritmi, supraventriküler erken atım, erken ventriküler kasılma, ventriküler ve normal atımın karışımı ve sınıflandırılamayan atım olmak üzere toplam beş sınıf için eğitilmiştir. Tasarlanan CNN modelinde hata oranı %5,3, duyarlık oranı %94,4, hassasiyet oranı %94,6, F-değeri ise %94,4 ve %94,7 doğruluk oranı olmak üzere beş farklı performans kriterine göre değerlendirilmiştir

Evaluation of Elderly Patients at Check-Up Polyclinics for Anemia, Serum Folate and Cobalamin Levels

KARA, ISMAIL HAMDI/0000-0003-2022-1882; KARA, ISMAIL HAMDI/0000-0003-2022-1882; Kandis, Hayati/0000-0001-9151-6050WOS: 000285648800011Introduction: It was aimed to evaluate CBC analyses (HCT, MCV, MCH, MCHC, RDW and PLT), folic acid, cobalamin, serum iron and serum iron binding capacity and make a comparison according to gender in patients >50 years applied to check-up outpatients' clinic. Material and Method: 20 male and 35 female, total 55, consecutive patients who have median age 59.0 (50-85) yrs, applied to check-up polyclinic were included. Result: While median B12 vitamin and folic acid levels in men as follows: 170 (1501000) pg/mL and 6.4 (6.3-7.7) ng/mL; these values for women as follows: 261 (1501000) pg/mL and 9.3 (1.8-17.7) ng/mL (P<0.01 and P<0.01), consecutively. Cobalamin deficiency is common in both of gender. It was determined that cobalamin deficiency in male was 70%, and in female, 45.7%, (P=0.07), consecutively. Folic acid level is found in only one female case as <2 ng/mL. TSI% is lower in female (in male as 26.6% vs. in female as 18.1%; P<0.0001). MCV in eight (14.5%) cases was below 80 fL and MCV in nine (16.4%) cases was above 90 fL; however, MCV in none of cases was above 100 fL. Conclusion: In periodical examination of elderly, a high level of cobalamin deficiency could be determined; also the prevalence of cobalamin deficiency could be changed with accepted cut-off level. Present study showed it is important to consider cobalamin and iron deficiency in periodical examination of elderly