Evaluation and Analysis of Different Aggregation and Hyperparameter Selection Methods for Federated Brain Tumor Segmentation

Availability of large, diverse, and multi-national datasets is crucial for the development of effective and clinically applicable AI systems in the medical imaging domain. However, forming a global model by bringing these datasets together at a central location, comes along with various data privacy and ownership problems. To alleviate these problems, several recent studies focus on the federated learning paradigm, a distributed learning approach for decentralized data. Federated learning leverages all the available data without any need for sharing collaborators’ data with each other or collecting them on a central server. Studies show that federated learning can provide competitive performance with conventional central training, while having a good generalization capability. In this work, we have investigated several federated learning approaches on the brain tumor segmentation problem. We explore different strategies for faster convergence and better performance which can also work on strong Non-IID cases

Assessment of process capabilities in transition to a data-driven organisation: A multidisciplinary approach

The ability to leverage data science can generate valuable insights and actions in organisations by enhancing data-driven decision-making to find optimal solutions based on complex business parameters and data. However, only a small percentage of the organisations can successfully obtain a business value from their investments due to a lack of organisational management, alignment, and culture. Becoming a data-driven organisation requires an organisational change that should be managed and fostered from a holistic multidisciplinary perspective. Accordingly, this study seeks to address these problems by developing the Data Drivenness Process Capability Determination Model (DDPCDM) based on the ISO/IEC 330xx family of standards. The proposed model enables organisations to determine their current management capabilities, derivation of a gap analysis, and the creation of a comprehensive roadmap for improvement in a structured and standardised way. DDPCDM comprises two main dimensions: process and capability. The process dimension consists of five organisational management processes: change management, skill and talent management, strategic alignment, organisational learning, and sponsorship and portfolio management. The capability dimension embraces six levels, from incomplete to innovating. The applicability and usability of DDPCDM are also evaluated by conducting a multiple-case study in two organisations. The results reveal that the proposed model is able to evaluate the strengths and weaknesses of an organisation in adopting, managing, and fostering the transition to a data-driven organisation and providing a roadmap for continuously improving the data-drivenness of organisations

Statistically predictive optimal routing and wavelength assignment in all-optical networks

Ph.D. - Doctoral Progra

Object Oriented Programming with Java II

This is the second course covering the object oriented programming in the Java Programming Language. In this course some advanced features of the Java Language and J2EE platform are introduced. At the and of this course you will be able to prepare a GUI for an application which can have multiple threads, communicate through the Internet and storing/retrieving information in databases. In addition, you will be able to create applets which can run in web browsers

Kablosuz Ağlar İle Orman Yangınlarının Erken Tespiti.

Kablosuz Ağlar ile Orman Yangınlarının Erken Tespiti projesinin hedefi kablosuz algılayıcı ağlar (wireless sensor networks) kullanılarak orman yangınlarının geleneksel yöntemlere göre daha önceden tespit edilebilmesini sağlayacak bir altyapının oluşturulması ve ayrıca bu altyapının algılayıcı ağlar konusunda araştırma yapan veya ders alan öğrenciler tarafından uygulamalı eğitim ve araştırma amacıyla kullanılabilmesinin sağlanmasıdır. Bu proje ile, Üniversitemiz kampusunda yer alan ağaçlık bölgelerden uygun olan birindeki yaklaşık bir kilometrekarelik alana konumlandırılacak olan 20-30 civarında algılama sensörü ile söz konusu alanda gerçekleşen ani ısı ve nem değişikliklerine göre yangın çıkmış olma ihtimali yüksek olan yerler belirlenecek ve aynı zamanda işlem yapma ve kablosuz iletişim özelliği olan bu sensörler ile olası yangın hakkında gerçek zamanlı bilgiler bir kontrol merkezine aktarılabilecektir. Proje tamamlandığında elde edilmesi amaçlanan getiriler şunlardır: - Kablosuz algılayıcı ağların en önemli kullanım alanlarından biri olan orman yangınlarının tespiti konusunda bir prototip altyapı oluşturulmuş olacaktır. - Bu projede elde edilen beceri ve tecrübe (know- how) yakın gelecekte ivme kazanması kaçınılmaz olan diğer büyük çaplı algılayıcı ağ projelerinde Üniversitemiz öğrencilerinin ve araştırmacılarının yer alma şansını arttıracaktır. - Projenin gerçekleştirilmesi aşamasında ve tamamlanmasının ardından algılayıcı ağlar konusunda verilecek derslerin uygulamalı olarak işlenebilmesine imkan tanıyan bir laboratuar altyapısı oluşturulmuş olacaktır. - Söz konusu altyapı yüksek lisans ve doktora tezlerinde geliştirilen yöntemlerin gerçek ortamda test edilmesine imkan sağlayacaktır. - Bu proje esnasında kazanılan uygulama deneyimi Üniversitemiz öğrencileri ve öğretim üyelerinin ulusal ve uluslararası boyutta rekabetçi kalmalarına katkıda bulunacaktır

Federated Learning with Support of HetNets, Cloud Computing, and Edge Computing

With the recent advancements in heterogeneous networks, particularly following the improvements in the Internet of Things (IoT) supporting infrastructures, various machine learning applications which use distributed computing facilities such as cloud, fog, and edge computing have gained popularity. One way of performing computationally intensive learning-related tasks is through distributed machine learning. Due to certain privacy-related concerns, it may not be possible to collect data representative enough to fit a generalisable machine learning model. In such cases, decentralised approaches such as federated learning become a viable option. Federated learning techniques can be used effectively by employing large numbers of participants of heterogeneous nature in terms of computational and storage resources, communication interfaces, as well as types and volumes of available data. In this chapter, federated learning and related concepts are explored together with heterogeneous networks and heterogeneous objects. Enabling technologies such as cloud, fog, edge, and mobile edge computing facilities are discussed together with federated learning architectures. Existing challenges and open research issues are considered critically, taking the heterogeneous nature of federated learning into account, particularly for the applications in the field of IoT

Java ile Nesne Yönelimli Programlama II

Bu ders Java programlama dili kullanarak nesneye dayalı programlama hakkındaki konuları kapsar. Java programlama dilinin temelleri verilir, Java kütüphaneleri kullanılarak, Java dilinin nesneye dayalılık özellikleri anlatılır. Bu kütüphanedeki nesnelerle çalışma yöntemleri aktarılır. Dersin sonunda katılımcıların nesneler yaratma ve Java dilinde programlar yazabilme yeteneklerini kazanmış olması beklenir

Mobil Uygulamalarda Vekil Tabanlı Kod Taşıma Yönteminin Farklı Seviyelerdeki Bulut Bilişim Altyapılarının Kullanılması Durumundaki Başarımının Karşılaştırılması

Günümüzde akıllı telefonların kullanımı gün geçtikçe artmaktadır. Akıllı telefon ve kablosuz iletişim teknolojilerindeki gelişmeler sayesinde insanlar bilgiye artık her yerde ve her zaman erişebiliyorlar. Akıllı telefon teknolojisi ilerlemesine rağmen yine de hafıza ve işlemci gücü kapasitesi bakımından masaüstü veya sunucu bilgisayarlara göre çok geride kalmaktadır. Bunun yanında akıllı telefonların enerjisinin çabuk tükenmesi başlı başına önemli bir problem olmaktadır. Akıllı telefonların bu olumsuzlukları yakındaki veya uzaktaki bulut bilişim teknolojileri ile iyileştirilebilmektedir. Özellikle resim işleme, nesne tanıma ve artırılmış gerçeklik gibi işlem ve hafıza yoğunluklu uygulamaları çalıştırabilmek daha kolay olabilecektir. Bu çalışmada akıllı telefonlardaki hesaplama yoğunluklu kod parçacıklarını uzaktaki bir buluta taşıma yöntemleri olan Uzak Metot Çağırma [1], Android Arayüz Tanımlama Dili [2] kullanılarak oluşturulan servisler ve OSGi servisleri [3] ile bu işlemin yapılması çalışmalarını inceledik. Vekil tabanlı kod taşıma yöntemini kullanarak nesne tanıma uygulaması için hesaplama yoğunluklu işleri buluta yaptırdık. Nesne tanıma uygulaması için %60 ile %83 oranında işlem süresi ve %65 ile %88 oranında enerji tasarrufu sağladık

Java ile Nesne Yönelimli Programlama I

Bu ders Java programlama dili kullanarak nesneye dayalı programlama hakkındaki konuları kapsar. Java programlama dilinin temelleri verilir, Java kütüphaneleri kullanılarak, Java dilinin nesneye dayalılık özellikleri anlatılır. Bu kütüphanedeki nesnelerle çalışma yöntemleri aktarılır. Dersin sonunda katılımcıların nesneler yaratma ve Java dilinde programlar yazabilme yeteneklerini kazanmış olması beklenir

Statistically predictive optimal routing and wavelength assignment in all optical networks

Network management and fault management areimportant issues in all-optical wide area networks. Inthis paper, we consider the minimization of the effectof router and link failures on network performance byassigning the most reliable route, and wavelength(s)on that route, to lightpath requests. Hence, probabilityof service disruption for the lightpaths and number oflightpaths affected by failures are minimized. For thispurpose, we propose a statistically predictive routingand wavelength assignment algorithm called minimumreconfiguration probability routing. The objective ofour algorithm is to minimize the probability of lightpathreconfiguration due to failures without deterioratingblocking probability performance. The parameters usedin routing decisions are the network state at the time ofrouting and the operational statistics collected from thenetwork. Simulation results show that our algorithmachieves better reconfiguration probability and compa-rable blocking probability performances compared tothe adaptive RWA algorithms that do not take failuresinto account