Anonymous Processors with Synchronous Shared Memory: Monte Carlo Algorithms

We consider synchronous distributed systems in which processors communicate by shared read- write variables. Processors are anonymous and do not know their number n. The goal is to assign individual names by all the processors to themselves. We develop algorithms that accomplish this for each of the four cases determined by the following independent properties of the model: concurrently attempting to write distinct values into the same shared memory register either is allowed or not, and the number of shared variables either is a constant or it is unbounded. For each such a case, we give a Monte Carlo algorithm that runs in the optimum expected time and uses the expected number of O(n log n) random bits. All our algorithms produce correct output upon termination with probabilities that are 1?n^{??(1)}, which is best possible when terminating almost surely and using O(n log n) random bits

Atriyal Fibrilasyon Tespiti için Evrişimli Sinir Ağı Tabanlı Bir Derin Ağ Modeli

Atriyal Fibrilasyon (AFib), yaşlılarda ve hatta herhangi bir kalp hastalığı olmayan gençlerde bile görülebilen yaygın bir kalp ritim bozukluğudur. AFib; inme, kalp yetmezliği ve ani ölümlere neden olabilir. Tüm bu mevcut ve gelecekteki endişeler, dünya çapında AFib'in erken tespitinde önemli önlemlerin alınmasını gerektirir. Elektrokardiyografik (EKG) dalga formları, AFib gibi anormal kalp ritimlerini saptamak için en güvenilir yöntem olarak kabul edilmektedir. Ancak EKG sinyallerinin karmaşıklığı ve doğrusal olmaması nedeniyle bu sinyalleri manuel olarak analiz etmek zordur. Bunun yanı sıra, EKG sinyallerinin yorumlanması kişiye özgü ve uzmanlar arasında farklılık gösterebilmektedir. Bu nedenle otomatik ve güvenilir bir AFib algılama için bilgisayar destekli teşhis (BDT) sistemlerinin kullanımı önemlidir. BDT sistemleri, EKG sinyallerinin değerlendirilmesinin objektif ve doğru olmasını sağlayacak potansiyele sahiptir. Bu çalışmada, derin öğrenme yapısı kullanılarak EKG sinyallerinden otomatik AFib tespiti gerçekleştirilmiştir. Derin öğrenme algoritmalarından evrişimli sinir ağı (ESA) mimarisinin AFib sınıflandırma probleminde kullanımı için çalışma kapsamında derin bir ağ modeli tasarlanmıştır. Kullanılan verisetinde normal sinüs ritimlerinin (SR) yanısıra AFib ve Atriyal Flutter (AFL) aritmileri bulunmaktadır. AFib ve AFL sınıfları birleştirilerek model çıkışında SR ve AFib ayırımının otomatik yapılması sağlanmıştır. Önerilen model, 2222 SR ve 2218 AFib tanısı alan kişilere ait her biri 5000 örneğe sahip EKG sinyali içeren veri seti üzerinde uygulanmıştır. Çalışma kapsamında hazırlanan ESA modeli, test aşamasında sırasıyla %95.09 hassasiyet, %97.27 özgüllük ve %97.26 kesinlik değerlerine ulaşmıştır. Modelin test verileri üzerindeki doğruluk oranı %96.17 olarak elde edilmiştir

Electrochemical Biosensing and Deep Learning-Based Approaches in the Diagnosis of COVID-19: A Review

COVID-19 caused by the transmission of SARS-CoV-2 virus taking a huge toll on global health and caused life-threatening medical complications and elevated mortality rates, especially among older adults and people with existing morbidity. Current evidence suggests that the virus spreads primarily through respiratory droplets emitted by infected persons when breathing, coughing, sneezing, or speaking. These droplets can reach another person through their mouth, nose, or eyes, resulting in infection. The gold standard\u27\u27 for clinical diagnosis of SARS-CoV-2 is the laboratory-based nucleic acid amplification test, which includes the reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) test on nasopharyngeal swab samples. The main concerns with this type of test are the relatively high cost, long processing time, and considerable false-positive or false-negative results. Alternative approaches have been suggested to detect the SARS-CoV-2 virus so that those infected and the people they have been in contact with can be quickly isolated to break the transmission chains and hopefully, control the pandemic. These alternative approaches include electrochemical biosensing and deep learning. In this review, we discuss the current state-of-the-art technology used in both fields for public health surveillance of SARS-CoV-2 and present a comparison of both methods in terms of cost, sampling, timing, accuracy, instrument complexity, global accessibility, feasibility, and adaptability to mutations. Finally, we discuss the issues and potential future research approaches for detecting the SARS-CoV-2 virus utilizing electrochemical biosensing and deep learning