repository.title.prefixSustainable Development Goal "Goal 3: Good Health and Well-being" ile 'a göz atma

Sustainable Development Goal "Goal 3: Good Health and Well-being" ile 'a göz atma

1923-1960 yılları arasında Üsküdar'ın kent morfolojisindeki değişim

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022) Turan, Hatice ; Gül, M. Murat ; Mimarlık Tarihi Bilim Dalı

Cumhuriyet'in ilanı ile İstanbul, başkentlik statüsünü kaybetmiş; siyasi, sosyal ve ekonomik faaliyetlerin odağına yeni başkent Ankara yerleşmiştir. Yeni Türk-ulus devletinin modernleşmenin bir aracı olarak üzerinde durduğu konulardan biri de kent tasarımları olmuştur. Cumhuriyet yönetiminin gündeminde öncelikli olarak başkent Ankara'nın ve Kurtuluş Savaşı sırasında Yunanlıların terk ederken yaktıkları şehirlerin imarı yer almıştır. Dolayısıyla bu şehirlerin inşası için kaynakların seferber edildiği yaklaşık on yıllık bu süreç, eski başkent İstanbul için bir durgunluk süreci olarak yaşanmıştır. İstanbul'un yeniden inşa faaliyetleri 1933 yılında İstanbul Belediyesi tarafından düzenlenen çağrılı bir yarışma ile gündeme gelmiş, yarışmanın kazananı Hermann Ehlgötz olmasına rağmen belediye bu projeyi yürürlüğe koymamış ve nihayetinde 1936 yılında Henri Prost'un İstanbul Nazım İmar Planı ve Programı'nı hazırlanmasına karar verilmiştir. Cumhuriyet yönetiminin çıkardığı bir dizi kanun ve düzenlemeler çerçevesinde İstanbul'un planlama serüveni Prost'un çalışmaları ile başlamıştır. Bu süreç, İkinci Dünya Savaşı'ndan sonra Türkiye'de çok hızlı kentleşmenin görülmesiyle birlikte farklı bir boyut kazanmıştır. 1945-1960 yıllarını kapsayan bu dönemde; çok partili hayata geçilmiş, ekonomide liberalleşmeye gidilmiş, tarımda makine kullanımı yaygınlaşmış, kırsaldan kente olan göçler artış göstermiş, gecekondulaşma ve barınma sorunları oluşmuştur. Ülkede meydana gelen bu değişimlerin İstanbul üzerinde ve kentin Anadolu yakasındaki odak noktası olan Üsküdar üzerinde ciddi etkileri olmuştur. Dolayısıyla bu çalışma İstanbul'un başkentlik statüsünü yitirdiği günden metropol bir kente dönüşmesine değin önemli kırılmaların yaşandığı 1923'ten 1960 yılına değin uzanan sürece odaklanmakta ve Üsküdar tarihi kent merkezinin kent morfolojisinde geçirdiği değişim serüvenini incelemeyi amaçlamaktadır. Üsküdar, yüzyıllar öncesine dayanan tarihi, mimari dokusu, kültürel birikimi ile İstanbul'un Anadolu yakasındaki en önemli ilçelerinden biridir. Cumhuriyet Dönemi'nde de bu özelliğini sürdüren Üsküdar, İkinci Dünya Savaşı'ndan sonra gerçekleşen hızlı kentleşmeden ciddi bir şekilde etkilenmiştir. Bu bakımdan tez kapsamında 1923 ile 1960 yılları arasında Üsküdar örneği üzerinden kentsel değişimi ele almak, dönemin siyasi, sosyal ve ekonomik etkilerinin kente ve mimariye yansımaları hakkında daha detaylı bilgi sunacaktır. Üsküdar, İstanbul'un Anadolu yakasında yer alan ve günümüzdeki sınırları ile güneyinde Kadıköy, kuzeyinde Beykoz, doğusunda Ataşehir ve Ümraniye bulunan bir yerleşim yeridir. Bu çalışmada, 1922 tarihli İstanbul haritasından (Plan d'ensemble de la ville d Constantinople) (Şekil 3.3. ve Ek B) da anlaşılacağı üzere Osmanlı İmparatorluğu'ndan miras kalan Üsküdar'ın tarihi merkezi ile yakın çevredeki Paşalimanı, Salacak, Nuh Kuyusu, Bağlarbaşı ve Selamsız ilçeleri üzerine odaklanılmıştır. Bu nedenle Cumhuriyet Dönemi'nde Üsküdar'ın kentsel değişim konusu incelenirken; Osmanlı'dan Cumhuriyet'e miras kalan Üsküdar'ın tarihi merkezi ele alınacaktır. Üsküdar'ın ilerleyen yıllarda çevresine doğru genişlediği semtler (Çengelköy, Kandilli, Kuleli, Kuzguncuk, Çamlıca, Bulgurlu) bu çalışmaya dahil edilmeyecektir. Araştırmanın giriş bölümü; tezin amacı ve kapsamı, literatür taraması ile çalışma yöntemi başlıklarından şekillenmektedir. Birinci başlıkta araştırmanın amacı, ele alınan bölgenin sınırları ve tarih aralığı ortaya konulmuştur. Literatür taramasında; araştırma konusu ile ilişkili kitap, sempozyum, tez ve makale incelemelerine yer verilmiştir. Giriş bölümünün üçüncü başlığı altında ise araştırma süresi boyunca yararlanılan kaynaklar, faydalanılan kütüphaneler, belediye ve arşivler çalışma yöntemi olarak sunulmuştur. Tezin ikinci bölümünde Üsküdar tarihine ilişkin genel notlara yer verilmiştir. Bu bölüm, Üsküdar'ın yüzyıllar öncesine dayanan tarihi, mimari dokusu ve kültürel birikiminin günümüzde de belirgin etkileri bulunan Osmanlı Devri referans alınarak, Osmanlı Devri öncesi ve Osmanlı Devri sonrası olarak iki alt başlıkta ele alınmıştır. Böylelikle, bölgenin geçmişten gelen birikim ile Cumhuriyet Dönemi'ne aktarılan değerlerine ilişkin genel bir çerçeve çizilmeye çalışılmıştır. Bu bölüm, Cumhuriyet Dönemi'nde yapılan kentsel değişimlerin daha etkin bir şekilde analiz edilmesine zemin hazırlayacaktır. Çalışmanın üçüncü bölümü; Türkiye'deki siyasi, sosyal ve ekonomik ortamın daha kolay etüt edilmesine yönelik olarak iki alt başlık altında ele alınmıştır. İlk alt başlıkta, 1923-1945 yılları arası tek partili dönemden II. Dünya Savaşı'na kadar olan sürece odaklanılırken; ikinci alt başlıkta, 1945 yılı II. Dünya Savaşı'nın bittiği dönemden 1960 yılı Demokrat Parti iktidarının son bulduğu sürece kadar olan zaman dilimine odaklanılmaktadır. Dönemsel bu sınıflandırma bir başlangıç veya bir bitişi ifade etmemekte, ülkenin Cumhuriyet sonrası dönemde yaşamış olduğu önemli kırılma noktalarına göre şekillenmektedir. Dolayısıyla bu kırılma noktaları esas alınarak çalışmanın üçüncü bölümünde Cumhuriyet Dönemi'nde İstanbul'un kentsel değişimindeki temel dinamiklere yer verilmiştir. Kentin bütününü etkileyen bu dinamikler Üsküdar bölgesi üzerinden okunmaya çalışılmıştır. Bu bölümde ülke genelinden İstanbul'a, özelde ise Üsküdar'a olacak şekilde bir akış şeması izlenmiştir. Üsküdar ile ilgili kentsel değişimler; "sınırlar, meydan, yollar, konutlar, mahalleler" bazında "gecekondulaşma, apartmanlaşma" tanımlamaları üzerinden ele alınacaktır. Dolayısıyla dönemin siyasi, sosyal ve toplumsal yaklaşımlarının mimarideki yansımaları Üsküdar örneği üzerinden okunmaya çalışılacaktır. Tezin sonuç bölümünde araştırma kapsamında edinilen bulgular değerlendirilecek ve çalışma sonucunda ulaşılan Cumhuriyet Dönemi'nde Üsküdar Bölgesi'nde meydana gelen değişimler; karşılaştırmalı hava fotoğrafları ve görseller üzerinden ifade edilmeye çalışılacaktır. Aynı zamanda 1960 sonrası döneme yer yer kısaca değinilerek tezin 1960 sonrasına odaklanan diğer çalışmalar ile bağlantısı kurulmaya çalışılacaktır.
1H-MRSI of the deep gray matter structures in patients with amyotrophic lateral sclerosis

(Graduate School, 2024-08-19) Torlak, Meryem ; Yıldırım, İsa ; Işık Öztürk, Esin ; 504211408 ; Biomedical Engineering

Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) is a life-threatening disease that causes degeneration in nerve cells in the brain and spinal cord. In ALS patients, voluntary control of the arms and legs are affected. Currently, there is no cure for ALS. The primary goal of treatment is to manage symptoms to the greatest extent possible. Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS) is employed to assess the concentration of metabolites in specific brain regions. This method has not been fully explored to understand the metabolic deficits in individuals diagnosed with ALS. It is crucial to understand the metabolic effects of ALS through various brain regions, particularly at the deep gray matter structures. 1H-MRSI data for 30 ALS patients, with a mean age of 57.8±9.55 years (17 females, 13 males) and 27 healthy controls, with a mean age of 48.44±10.5 years (16 females, 11 males) were acquired using a clinical 3T Siemens magnetic resonance imaging (MRI) scanner equipped with a multivoxel semi-LASER (sLASER) sequence (TR=1700ms, TE=40ms, VOI=10x10x15 mm3). In this study it is aimed to assess the metabolic differences between ALS patients and healthy controls (HC) at the thalamus, putamen, caudate and white matter regions. To achieve this, multivoxel magnetic resonance spectral data from ALS patients and HC were analyzed and metabolites Glx, GSH, tNAA, tCho, and Tau, as well as their ratio to tCr were quantified using LCModel. A Cramer-Rao lower bound (CRLB) threshold of less than 30 was employed to identify properly fitted metabolites. The metabolite peak ratios at the thalamus, putamen, caudate, and white matter regions were then compared between these two groups. A Wilcoxon signed-rank test was used to detect statistically significant differences in metabolite peak ratios between the left and right hemispheres at the thalamus, putamen, caudate, and white matter regions. The Mann-Whitney rank-sum test was used to evaluate metabolite peak ratio differences between ALS patients and healthy controls at some deep gray matter structures and white matter. MNI152 brain atlas was consulted to define the thalamus, putamen, and caudate regions. In conclusion, in this study, it was observed that ALS patients had a higher tCho/tCr ratio at the putamen compared to HC. Additionally, there was a trend for a lower Glx/tCr ratio at the left putamen of ALS patients compared to HC. ALS patients also showed a trend towards higher tCho/tCr and GSH/tCr ratios at the left caudate compared to HC. In ALS patients, higher Glx/tCr ratios were observed in the right thalamus and putamen compared to the left side. A trend towards a lower Glx/tCr ratio at the right caudate of ALS patients was observed compared to the left side. Additionally, ALS patients showed a lower tNAA/tCr ratio at the right caudate compared to the left side. In HC, higher Glx/tCr ratios were observed at the right thalamus compared to the left side. A trend towards higher tNAA/tCr and Glx/tCr ratios at the right putamen and right white of HC compared to the left sides were also observed. In this study, metabolic alterations were detected at the deep gray matter regions associated with executive function and behavior. Results of this study showed increased gliosis because of increased tCho/tCr ratio in ALS patients, a response to oxidative stress because of elevated GSH/tCr ratio in ALS patients, and deficiency in glutamate within these structures in individuals with ALS. The results of this study can contribute to a deeper understanding of ALS. Moreover, the findings obtained from this study suggest that MRS is a significant diagnostic and monitoring tool for neurodegenerative diseases such as ALS.
2000 Sonrası Türkiye Takı Sanatında İnanç Sembolizmi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022) Ener Tutar, Selen ; Haşlakoğlu, Oğuz ; 739191 ; Sanat Tarihi Bilim Dalı

Her medeniyette hatta medeniyet öncesi toplumlarda karşımıza çıkan takı, taşıdığı derin anlamlar sebebiyle toplumdan topluma, kültürden kültüre, nesilden nesle mesaj ileten ifade araçlarından birisi olmuştur. Ayrıca tarih boyunca tüm sanat akımlarının değişimi ve gelişimini takı sanatının tarihini inceleyerek çözümlemek mümkündür. Bu yönüyle takı tarihsel değişimlere ışık tutan kültürel bir öğedir. Takı insanlığın yaşadığı kültürel, sosyolojik, dini, siyasi, psikolojik değişiklikleri bazen net, bazen de içerdiği simgelerle çözümlenmesi zor ve karmaşık olarak yansıtan sanat eseridir. Takıya bakış açısı, teması, işlevi ve işlenmesi alanındaki köklü değişimler 18- 19. yüzyılda başlayıp Endüstri Çağı'nın da etkisiyle 20. yüzyılda artarak devam etmiştir. 20. yüzyılda yaşanan büyük savaşlar, yıkımlar, hayal kırıklıkları ve travmalar sonucu insanoğlu hayata ve sanata karşı eskiye oranla bambaşka bir bakış açısı geliştirmiştir. Bu durum 21. yüzyılın getirdiği sosyo-kültürel etkilerle daha farklı bir boyuta ulaşmıştır. Takı ise 20. yüzyıl ve özellikle 21. yüzyılda sosyo-kültürel farklılıkların ve teknolojik gelişmelerin etkisiyle bu zamana kadar alışılagelmiş şekilde tariflenen niteliklerinin ötesine geçerek büyük bir değişime uğramıştır. Ayrıca farklı disiplinlerden takıya merak salan kişiler kendi vizyonlarını katarak kendi bakış açılarıyla ürettikleri tasarımlarla, kavramsal ve biçimsel açıdan takıya farklı bir soluk getirmişlerdir. Yarattıkları takıları birer kavrama, hikâye anlatıcısına, mimari objeye, heykele, arkeolojik bulguya, sanat eserine hatta modern koruma kalkanlarına dönüştürmüşlerdir. 21. yüzyılda Türkiye takı sanatçılarının Anadolu öz kültüründen beslenerek kendi ideolojilerine ve felsefelerine göre yarattıkları takılarda inanç kavramlarına yer verme hatta gündelik hayata dahil etme eğilimlerinin yükselişe geçtiği söylenebilir. Bu doğrultuda inanç kavramlarına yönelik halkın talebinin de yükselişe geçtiğini söylemek doğru olacaktır. Bu çalışmada 2000 sonrası Türkiye takı sanatında inanç sembolizmi öğelerini incelerken, bu öğelerin artışa geçmesine zemin hazırlayan faktörler araştırılmıştır. 21. yüzyılın getirdiği sosyo-kültürel değişimlere ek olarak 2000 sonrası iktidar söylemlerindeki dini ve milli değerler vurgusunun Türkiye takı sanatını etkilemiş olduğunu söylemek mümkündür. Tez kapsamında bu etkinin hem tasarımcılar hem de takı tüketicisi açısından izdüşümlerini değerlendirebilmek adına takılarında inanç sembolizmi temasını işleyen tasarımcılarla röportajlar yapılarak inanç sembolizmi temalı takılarından seçkiler incelenmiştir. Ayrıca hem tasarımcılara hem takı tüketicilerine yönelik 2 adet anonim anket çalışması yapılmıştır. Röportajlar ve anketler kaynaklar kısmında yer almaktadır. Röportajlar ve anket incelemelerine dayanarak takı tasarımcılarının inanç sembolizmine karşı bakış açılarının, eserlerinde inanç sembolizmine sıklıkla yer vermelerinin sebeplerinin, halkın inanç sembolizmi konusundaki düşüncelerinin ve inanç sembolizmine duyulan ilginin sebeplerinin ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Sonuç olarak 2000 sonrası Türkiye takı sanatında inanç sembolizmi öğelerindeki artışın sosyo-kültürel sebepleri hem tasarımcılar hem de halkın ilgisi açısından değerlendirilerek yorumlanmaya çalışılmıştır.
21. yüzyılda kemanın değer inşası: Goebbels'in Stradivarius'u ve Umut Kemanları Projeleri

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-11-13) Karabiber, Halide ; Dişiaçık Doğrusöz, Nilgün ; 414172012 ; Müzikoloji ve Müzik Teorisi

Bu çalışmada, 21. yüzyılda çalgının yeni bir simgesel anlam kazanmasında etkili olan iki vaka, zenginleştirme ekonomisi yaklaşımı temel alınarak analiz edilmekte, çalgının değerlenmesinin toplumsal inşası, yakın tarihli iki örnek ile ele alınmaktadır. Süreci besleyen sosyokültürel faktörlerin, kemanın değerlilik algısını nasıl şekillendirdiği, bir temsil nesnesi olmasında bu değerlilik algısının rolünün ne olduğu, tarihsel ve kuramsal bir zeminde irdelenmektedir. Keman yapımı ile ilgili literatür incelendiğinde konunun genel olarak tarihsel ve sosyolojik bağlamından yalıtılmış olarak ele alındığı görülmektedir. Nedensel alt metinlerden uzak olarak biçimlenmiş bu literatür, daha çok kemanın biçimsel dönüşümünün tarihine, yahut yapımcıların hayatlarına, stil özelliklerine ve gizemlerine odaklanmaktadır. Keman yapım tarihinin nerdeyse beş yüz yıllık oldukça uzun bir süreci kapsadığı göz önüne alındığında, çalgının gerek sosyal gerek ekonomik konumunu oldukça iyi korumuş olması yanında, sanatsal bir değer inşasının da tespit edilmesi, böyle uzun bir sürecin pek çok etken ile şekillenmiş olabileceği ihtimalini doğurur. Bu nedenle, süreci bütünsel olarak ele almak, çalgının gelişim uğraklarını tespit etmek ve tarihsel koşulları dışlamadan bu uğrakları belirlemek gerekli hale gelir. Çalışma keman yapım tarihinin seyrine bağlı olarak, alanın yapısını sosyolojik bir süzgeçten geçirir ve keman çalgısının, hem sanatsal hem de ekonomik değerinin nasıl oluştuğunu sorgular. Süreci oluşturan toplumsal dinamikler ve aktörler kronolojik olarak sıralanarak analiz edilmeye çalışılır. Aktörler arası ilişkiler ve çalgının değerinin inşa ediliş süreci, farklı dinamikleri, zaman dilimlerini ve aktörleri, çeşitli yönleriyle ele almayı gerektirdiğinden, "değer" teorileri çalışmanın kuramsal temelini oluşturur. Kemanın ilk üretildiği günden bugüne lutiye kimliğinin ve çalgının nasıl algılandığı, nasıl değer kazandığı, bu değerin hangi aktörler aracılığıyla üretildiği, çalgının değerinin toplumsal olarak nasıl inşa edildiği sorularına cevaben, çalışma dört bölümden meydana gelmektedir. Çalışmanın birinci bölümü olan giriş bölümünde genel olarak amaç, hipotezler ve literatür araştırması, çalışmanın dayandırıldığı kuramlar hakkında bilgi verilmiştir. Çalışma kemanın sanatsal ve ekonomik değerinin toplumsal inşasının izini sürmeyi amaç edinir. Sürecin nasıl ve hangi koşullarda biçimlendiği ve kemanın bir temsil nesnesi olmasına varan noktada hangi aktörlerin hangi rolü oynadığı, çalışmanın temel sorularıdır. Ayrıca bu çalışma, hem ulusal hem de uluslararası literatüre, keman yapımcılığını sosyokültürel açıdan ele alan bir kaynak olarak katkı sağlamayı amaç edinir. Çalışmanın temel hipotezi, kemanın üretildiği ilk tarihlerden bugüne çeşitli biçimlerde değerlendiği ve bu değerlenmelerin tek bir sebebe değil, farklı pek çok aktöre bağlı olduğudur. Bu aktörlerin oluşturduğu bir ilişki ağı da, bu değerlenmeye zaman zaman etki eder. Çalışma aynı zamanda, kemanın öncüllerinin yapısal özelliklerinin yanı sıra simgesel özelliklerini ve alımlanış biçimlerini miras almış olabileceğini, bu çalgılar daha kullanışlı hallerine evrildiklerinde, bu mirastan izler taşıyor olabileceklerini iddia eder. Konuyu doğrudan ele alan herhangi bir Türkçe ya da yabancı kaynak olmamakla birlikte, Murat Küçükebe'nin Geçmişin yeniden inşası: günümüz Cremona yapımcılığında otantisite ve mesleki örgütlenme isimli doktora tezi, çalışmanın önemli kaynaklarından birisidir. Japon müziği üzerine araştırmalar yapan akademisyen Margaret Mehl tarafından yazılan blog yazıları ve Carla Shapreau'nun Strad dergisinde yer alan The Stolen Instruments of the Third Reich isimli makalesi ise Antonio Stradivari'nin 2. Dünya Savaşı'nda bir propaganda nesnesi olarak Goebbels tarafından araçsallaştırılması ile ilgili temel kaynaklardır. Matej Santi'nin Musicologica Austriaca: Journal for Austrian Music Studies dergisi özel sayısında yayınlanan Inventing the Italian Violin Making "Tradition": Franjo / Franz / Francesco Kresnik, a Physician and Violin Maker, as Its Key Figure in a Fascist Environment, Exploring Music Life in the Late Habsburg Monarchy and Successor States isimli makalesi ise Cremona uyanış projesinde Stradivari üzerinden biçimlendirilen gelenek inşası sürecini aydınlatan diğer bir önemli çalışmadır. Stoeving'in The Story of Violin ve Stowell'in The Cambridge companion to the violin isimli kitapları, çalışmanın keman tarihi ile ilgili önemli kaynaklarındandır. Becker'ın Sanat Dünyaları ve Zennet'in Zanaatkar adlı yapıtları ise çalışmanın keman yapımcısının kimliğini net bir biçimde tanımlayabilmesine imkan sunar. Hülya Biçer Olgun'un Çağdaş Sanatın Toplumsal İnşası- Sanat Eserinin Değerinin Sosyolojik Oluşumu isimli yapıtı ise çalışmanın kavramsal bir zemine oturtulabilmesini sağlayan rehber kaynaklardan biridir. Luc Boltanski ve Arnaud Esquerre'nin zenginleştirme ekonomisi yaklaşımını açıkladıkları makaleler ile Pierre Bourdieu'nun pek çok yapıtı, çalışmanın kavramsal temelinin dayanağı olan kaynaklardır. Çalışmanın kuramsal ve kavramsal dayanaklarını, Pierre Bourdieu'nün sermaye-alan teorisi ve Boltanski&Arnaud Esquerre'in zenginleştirme ekonomisi yaklaşımları oluşturur. Çalışmanın ikinci bölümünde ise kemanın tarihsel seyri incelenmekte, keman yapımcılığının gelişim evreleri üzerinde durulmaktadır. Bu bölüm, bir ön tarih araştırması olup, Avrupa'nın yaylı çalgıları toplumsal açıdan nasıl konumlandırdığını anlamak, kemanın evrimsel sürecinde bu alımlanışın rolünü doğru tespit etmek bakımından önem taşır. Yaylı çalgıların evriminin izini sürmenin oldukça zor bir süreç olduğunu ve konu ile ilgili kesin bir yargıya varmanın mümkün olmadığını belirtmek gerekir. Yine de yakın tarihten geriye doğru gidildiğinde, her bir yaylı çalgının, öncüllerinin belli başlı yapısal özelliklerini taşıdığı açıkça görülmektedir. Bu bölümün birinci kısmında, kemanın öncüllerinin toplumsal konumu, sembolik özellikleri ve keman ile benzeşen yapısal özellikleri hakkında bilgi verilmektedir. Rebek, fidel ve kol liri çalgılarının incelendiği bu bölüm bir ön tarih araştırması olup, bu dönemi anlayabilmek, çalgıların ve yapımcılarının dönemsel konumunun ileriye dönük etkilerini doğru analiz edebilmek açısından önemlidir. 1500'lü yılların öncesini anlatan bu birinci kısım, kemanın ve keman yapımcılarının ilk üretim yıllarında alanı nasıl bir bilgi ve anlam aktarımıyla oluşturduklarının cevabını ararken, öncüllerinden miras aldıkları sermayelerin niteliklerini de tespit etmeye çalışır. Bu bölümde, bu çalgıların taşıdığı sembolik anlamlar ikonografik örnekler üzerinden incelenmiş ve çalgıların kültürel konumlarının kemanın değerlilik algısını etkilemiş olabileceği sonucuna varılmıştır. Bölümün "Keman Sonrası Dönem" başlıklı ikinci kısmında ise kemanın tarihsel anlatısına yer verilmiş, İlk üretimi itibariyle sahip olduğu konum, ilk keman lutiyeleri ve Cremona keman yapım geleneğinin taşıyıcıları, çalgının yaşadığı yapısal değişme ve çalgının ilk üretiminden günümüze kadar geçirdiği yapısal değişimi, toplumsal olaylar ve müziğin gelişimiyle ilişkisi, kuramsal dayanağı bağlamında incelenmiştir. Bu kısımda kemanın değerlenmesinde etkili olan her bir öğe, kısaca anlatılmaya çalışılmıştır. İtalyan keman yapım geleneğini oluşturan öncü isimler, Cremona keman yapımı geleneğinin oluşum süreci ve süreci etkileyen toplumsal dinamikler; besteciler, müzisyenler, koleksiyonerler, Cremona'da okullaşma süreci, yardımcı konu ve aktörler bu bölümün konusudur. Değer üretici aktörlerin tespitini kronolojik bir sıraya oturtmak, aktörler arasındaki bağlantıyı, ilişki biçimlerini tespit edebilmek açısından önem taşımaktadır. Tezin üçüncü bölümü, kemanın değerinin toplumsal olarak inşa ediliş sürecini, birbiri ile bağlantılı iki vaka örneği ile ortaya koyar. Bu vakalar Goebbels'in kemanı ve Umut kemanları isimleriyle ele alınır. Goebbels'in kemanı bölümünde, İkinci Dünya Savaşı döneminde, Nazi Almanyası'nın el koyduğu çalgılar ve Stradivarius olduğu iddia edilen bir kemanın, Goebbels tarafından propaganda malzemesi olarak kullanılması ele alınırken, Umut kemanları vakasında, bahsedilen süreçte yağmalanmış çalgıların bazılarının hayata döndürülmesi ve bu çalgılar özelinde, sembolik ve ekonomik bir değerlenmenin ortaya çıkışı konu edilir. Tezin dördüncü bölümü ise sonuç bölümüdür. Bu bölümde, çalışmanın bulgularına ve vardığı sonuçlara yer verilmiştir. Kendi dönemlerinde dini birer motif olarak iş görmekte olan kemanın öncüllerinin, ikonografik örnekler ve mezamir yoluyla, dünyevi olan ile uhrevi olan arasında bağ kuran birer sembol olarak araçsallaştırıldığı sonucuna varmıştır. Kemanın öncüllerinden aldığı miras, sadece yapısal ortaklık değil, aynı zamanda çalgıların bu algılanma biçimi ve sembolik değeridir. Çalgının zaman zaman bu sembolik değerinin hatırlatıldığı politik bir araçsallaştırma ile, yeni sembolik anlamlar edindiği tespit edilmiştir. Diğer yandan temel değer belirleyicisi başlangıçta üretici, besteci ve müzisyenler iken, Sanayi Devrimi ve II. Dünya Savaşı gibi toplumsal dönüşümün güçlü olduğu dönemlerde, alana yeni eyleyiciler (sermaye sahipleri) dahil olmuştur. Bu eyleyiciler değer üretici özneler olarak çalgıya, çalgının estetik, sembolik, politik ve ekonomik değerlenmesini biçimlendiren yeni roller atfetmiştir. Ayrıca Stradivarius'un çalgının ayrıcalıklı konumunu şekillendiren değer üretici öznelerden biri olduğu, fakat bunun salt yeteneği ile ilişkilendirilerek açıklanamayacağı sonucuna varılmıştır. Üstün insan kavramının "üstün ırk" kavramına evrildiği noktada, Stradivari'nin II. Dünya Savaşı sürecinde Nazi Almanyası'nda ve hemen öncesinde Benito Mussolini liderliğindeki Ulusal Faşist Partinin iktidara gelmesi ile İtalya'da, bu kavramı pekiştiren ve halk gözünde estetize eden araçlardan birisi olarak kullanıldığı belirlenmiştir. Bu araçsallaştırmanın çalgının küresel ekonomik değerini etkileyen değer üretici unsurlardan biri olduğu sonucuna varılmıştır. Ayrıca, bir hikaye anlatıcı olarak Amnon Weinstein ve Umut Kemanları Projesi'nin, II. Dünya Savaşının yağmalama ekonomisinin sonuçlarını vurgulayan yeni bir sembolik değer yarattığı düşünülmektedir. Keman bu proje ile Yahudi toplumu için tarihe tanıklık eden somut bir kültürel varlık olarak, yeni bir anlam kazanırken, proje içerisinde yer alan çalgılar, koleksiyon biçimi ile ekonomik bir değerlenme potansiyeli de taşır hale gelmişlerdir.
3D modeling in archaeology Reşitköy Dam excavations

(Graduate School, 2025-01-31) Tok, Kalin ; Özcan, Orkan ; 603211009 ; Geoanthropology

3D (3 Dimensional) modeling has profoundly transformed archaeology by introducing innovative methods for documenting, analyzing, and presenting data. This technology surpasses traditional techniques that rely on sketches, photographs, and physical records by offering dynamic, precise, and interactive means of preserving archaeological sites and artifacts. The integration of 3D technologies addresses the limitations of conventional practices, enriching the scope and depth of archaeological studies and fundamentally enhancing the discipline's ability to safeguard cultural heritage. The primary advantage of 3D modeling is its ability to create detailed digital replicas of archaeological sites. These models capture intricate features with remarkable precision, ensuring that valuable information is preserved and accessible without damaging fragile originals. Furthermore, digital reconstructions enable archaeologists to visualize and analyze historical structures in their original context. This capacity for digital preservation is particularly critical in the face of environmental degradation, conflicts, or other threats to physical resources heritage such as, illegal excavations, environmental factors, or urbanization. 3D modeling provides numerous benefits that make it essential in modern archaeology. It greatly improves the capability to preserve and share archaeological data worldwide, encouraging collaboration among researchers and enhancing public engagement. Techniques like photogrammetry and laser scanning capture fine details often missed by traditional methods, allowing for more accurate measurements and analyses. In educational settings, 3D models offer immersive experiences, including virtual tours of ancient sites, which enrich learning and create a deeper connection to history. These models also play an essential role in restoration efforts, serving as templates for accurately reconstructing damaged or incomplete artifacts and structures. Moreover, employing 3D modeling can shorten the time and reduce costs related to fieldwork and analysis, boosting efficiency without sacrificing accuracy. In comparison to traditional methods, 3D modeling represents a significant advancement. Conventional documentation often lacks the spatial and textural detail provided by digital technologies and is prone to inaccuracies and deterioration over time. Physical replicas, while valuable, are expensive and frequently fail to replicate fine details necessary for comprehensive analysis. By contrast, 3D models ensure exhaustive documentation, integrating spatial, material, and geospatial data into cohesive digital formats that are easily analyzed, stored, and shared. Overall, 3D modeling represents a technological advancement in archaeology, addressing the limitations of traditional documentation while enhancing preservation, research, and public access. Its integration into archaeological practice ensures that cultural heritage is meticulously documented and widely accessible, providing an invaluable resource for future generations and the global community.
3D printed antibacterial herbal loaded alginate-pectin medical patch: Fabrication and characterization

(Graduate School, 2022-07-07) Dini, Ghazaleh ; Benli, Birgül ; 513201032 ; Nanoscience and Nanoengineering

This thesis focuses on a comprehensive and multi-disciplinary approach to the development of an effective and sustainable wound dressing. The thesis consists of three main parts, each layer building upon the previous to create a final product that is both innovative and practical. In the first part, the necessary materials such as pectin was synthesized in order to serve as the base layer of the wound dressing. This involves careful selection and testing of materials to ensure that it meets the necessary requirements for strength, flexibility, and biocompatibility. In the second part of the thesis, the antibacterial agents from herbal extracts were prepared. These natural agents offer several advantages over synthetic alternatives, including reduced toxicity and improved biocompatibility. Also, natural and biocompatible nanoclay as a carrier for these agents were used to controlled release, with the assistance of synthesized cellulose which was extracted from waste fruits, expected effects were improved, and targeted delivery to the wound area. In the third and final part of the thesis, advanced 3D printing technology was used in two ways. Firstly, a skeleton was designed for the prepared hydrogels using 3D printing. This skeleton provides structure and support for the hydrogel while allowing for air flow and moisture control. Secondly, the polymers (pectin:alginate/gelatin and nanoclay loaded ones themselves were 3D printed using Fused Deposition Modeling (FDM). We also integrated the hydrogel and clay material to form more hydrophilic film patch that is both strong and flexible. The final product is an antibacterial wound dressing that combines advanced materials and technologies to promote healing and prevent infection. This innovative approach has the potential to revolutionize wound care and improve patient outcomes. As it has been demonstrated in literature, wound healing is a complex and intricate process that involves multiple stages and requires the right type of dressings to prevent infection and promote the regrowth of tissue. The ideal dressing should have several key properties, including the ability to keep the wound moist, allow air to flow through, protect the wound from external contaminants, absorb excess fluid, and be easy to remove without causing additional damage to the wound. Hydrogels are an excellent choice for wound dressings due to their unique physical and chemical properties. These materials are highly absorbent and can retain large amounts of water, which helps to keep the wound moist and promote healing. A hydrophilic wound dressing is necessary for rapid therapeutic effect and absorption of exudate. This characteristic also helps to maintain a moist environment, promote high blood absorption, and enhance erosion capability and it was measured with contact angles. They are also permeable to gases, allowing air to flow through and providing xx oxygen to the wound. Additionally, hydrogels can be formulated to have antimicrobial properties, which can help to fight against bacteria and prevent infection. In this thesis, pectin was synthesized from pomegranate and grapefruit peels using citric acid extraction and cellulose was synthesized from pomegranate peels, making the study sustainable and environmentally friendly. Also, the fallen fruits from the grapefruit trees in the faculty garden were collected and utilized in the study, emphasizing their significant contribution to the fruit industry and agricultural research. Additionally, the effect of grapefruit juice instead of citric acid was alternatively used during the process of pectin extraction with the aim of achieving zero waste. Malva sylvestris and Cichorium intybus L, two local Turkish herbs, were used as antibacterial agents. The extraction of these herbs was done using microwave-assisted extraction with ethanol and membrane-assisted purification methods. Additionally, dialysis tubes which are kind of membrane, were used during the purification of antibacterial herbal extracts and the resulted extracts were compared with traditional extraction methods. The synthesized extracts were analyzed using optical spectroscopy techniques such as UV-Vis Absorption Spectroscopy. Herbal extracts were loaded into Halloysite nanotubes (HNTs) and injected into the hydrogel pores in order to help with air flow in the hydrogel area. Glycerol also used as a plasticizer. The process of extracting materials from plants and fruit wastes was also carried out using microwave-assisted synthesis methods, which are low-cost and time-efficient. The effectiveness of Malva sylvestris and Cichorium intybus L against bacteria was examined using the disc diffusion method. Their antibacterial activities were tested against E. coli and S. aurous that are effective two common types of wound bacteria to create pectin/alginate-based hydrogel wound dressings. Disc diffusion tests confirmed the antibacterial activity of the chosen plant extracts against common wound bacteria. To improve the effect of nanotubes such as high water absorbency and elongation as fillers of reinforced hydrogels composites, cellulose was synthesized. Ash content tests and moisture level measurements of the synthesized pectin and cellulose confirmed their high purity. In the next stage of the thesis, biopolymers and HNTs were combined to form a composite that was used to formulate a hydrogel that could be used inside a 3D printed skeleton. To design an effective antibacterial patch, 3D FDM printer were used. A patch-shaped skeleton with several pins were designed using 3D printing technology to make the hydrogel porous masks. The pectin/alginate based composites were poured on top of a cross-linker solution to form the hydrogel on the mask surface. Then, the pectin/alginate based hydrogels were cross-linked with calcium chloride (CaCl2). In the final stage of the thesis, formulated layer from cellulose and HNTs composite were prepared. These nanoclays were designed to act as carriers for herbal extracts. The effectiveness of these hydrogels in preventing bacterial growth was also tested against common wound bacteria, E coli and S. aurous and the results were successful. Additionally, the ability of these hydrogels to absorb water was evaluated using a gelatin hydration test. The behavior of the hydrogels was also examined in detail. In conclusion, the results showed that hydrogels containing either Malva sylvestris or Cichorium intybus L plant extract have great potential as antibacterial patches for xxi wound dressing. However, further in vivo studies are necessary before any clinical application can be made.
5-fluorourasil için polimer/biyoseramik ve grafen oksit içerikli ilaç taşıyıcı malzeme üretimi ve kinetik çalışmaları

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-05-04) Kahraman, Ebru ; Saygılı Nasün, Gülhayat ; 506162003 ; Kimya Mühendisliği

İnsan yaşamı için ciddi bir tehdit oluşturan kanser, dünya çapında önde gelen ölüm nedenlerinden biri olmaya devam etmektedir. Dünya Sağlık Örgütü (WHO) tarafından kanserin 183 ülkenin 112'sinde 70 yaş öncesi için birinci veya ikinci ana ölüm faktörü olduğu tahmin edilmektedir. Kanser tedavisi sürecinde karşılaşılan en önemli zorluklardan birisi, uygulanan yüksek toksisiteye sahip ilaçların vücut içerisinde ani ve kontrolsüz salımının, kanser hücreleri dışındaki sağlıklı dokuları da etkileyerek yorgunluk, ateş, saç dökülmesi, deri döküntüsü ve mide bulantısı gibi istenmeyen yan etkilere yol açabilmesidir. Bununla birlikte, biyolojik ortamla ilaç arasında meydana gelen etkileşimler, aktivite ve terapötik etki kaybına neden olarak tedavinin etkinliğini azaltabilmektedir. Bu nedenle, ilaçları uygun terapötik seviyede tutarak yan etkileri azaltmak ve dış etkenlerden koruyarak tedavinin etkinliğini arttırmak amacı ile tasarlanan ilaç taşıyıcı sistem çalışmaları önem taşımaktadır. 5-Fluorourasil (5-FU) ilacı, günümüzde kolon kanseri başta olmak üzere, rektum, göğüs, yumurtalık, pankreas, mide, beyin ve cilt kanseri gibi pek çok kanser türünün tedavisinde yaygın olarak kullanılan bir anti kanser ajanıdır. Bu ilaç, C(Karbon)-5 pozisyonunda hidrojen atomu yerine flor atomu bulunan bir urasil primidini analoğu türüdür. Anti kanser etkinliği oldukça üstün olmasına rağmen, kan plazmasında yarılanma süresi oldukça kısa olan (8-20 dakika) ve kanserli hücreler tarafından seçiciliği olmayan 5-FU ilacı sağlıklı hücreleri de etkileyerek istenmeyen yan etkilere ve tedavi veriminin düşmesine sebep olabilmektedir. Bununla birlikte, düşük molekül ağırlığı ve hidrofilik karakteri, 5-FU ilacının ilaç taşıyıcı sistemlere yüklenme kapasitesinin düşük olmasına neden olmakta ve kontrollü bir salımın sağlanmasına engel oluşturmaktadır. Bu nedenlerden dolayı, 5-FU'nun vücut içerisinde dolaşım süresini arttırabilecek ilaç taşıyıcı malzemelerin geliştirilmesi önem taşımaktadır. Grafen oksit (GO), grafenin oksidasyonu ile elde edilen ve oksijen içeren fonksiyonel gruplara sahip iki boyutlu bir grafen türevidir. Grafene benzer şekilde katmanlı bir yapıya sahip olan grafen oksit; epoksi, hidroksil, karbonil ve karboksilik gruplar gibi oksijen içerikli fonksiyonel gruplar bulundurmaktadır. Bu grupların varlığı, grafen oksite hidrofilik bir karakter kazandırmakta ve biyolojik ortamda çözünürlüğünü arttırarak biyouyumluğunu iyileştirmektedir. Yüksek spesifik yüzey alanı ile birlikte - etkileşimi ve hidrojen bağı oluşumuyla ilaç molekülleri ile etkileşeme geçebilme kapasitesi, grafen oksitin ilaç yükleme ve salım çalışmalarında tercih edilen bir malzeme olarak ortaya çıkmasına neden olmuştur. Bununla birlikte, grafen oksitin vücut içerisinde yalnız başına uygulanması durumunda hücre canlılığında düşüşe sebep olabileceği raporlanmış olup, biyouyumluluğunu iyileştirmek ve mümkün olabilecek toksik etkileri azaltmak için farklı biyomalzemeler ile birlikte fonksiyonelleştirilerek kullanımı tercih edilmektedir. Hidroksiapatit (HAp, Ca10(PO4)6(OH)2), insan vücudu içerisinde diş ve kemik yapısında bulunan, biyoseramik yapılı kalsiyum fosfat bir malzemedir. Biyoaktif, biyouyumlu, yavaş bozunan, osteokondüktif ve osteoindüktif yapısı nedeni ile diş hekimliği, kemik doku mühendisliği alanları başta olmak üzere, ilaç taşıyıcı sistemler ve hücre görüntüleme gibi biyomedikal alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Nanoboyutlu hidroksiapatit parçacıklarının farklı kanser hücreleri üzerinde büyümeyi önleyici etki gösterebilmesi nedeni ile, hidroksiapatit içeren kompozit malzemeler kanser ilaçları için geliştirilen ilaç taşıyıcı sistemlerde tercih edilebilmektedir. Bununla birlikte, sert ve kırılgan bir yapıya sebep olmasından kaynaklanan mekanik dezavantajları, hidroksiapatitin tek başına klinik uygulamalarda kullanımını kısıtlayabilmektedir. Ek olarak, yalnızca hidroksiapatitin taşıyıcı malzeme olarak kullanıldığı ilaç salım çalışmalarında yüksek ilk ani salım oranları görülmüştür. Bu nedenlerle, mekanik özellikleri ve kontrollü salımı iyileştirebilecek çeşitli malzemelerin katkısı ile kompozit halinde kullanımı tercih edilmektedir. Jelatin (GEL), kollajenin kısmi hidrolizi ile elde edilen doğal bir polimerdir. Asidik veya bazik prosesler ile elde edilme şekline göre sırası ile A ve B tipi olarak sınıflandırılmakta olup; hayvan derisi, kemik, kıkırdak ve bağ dokusundan elde edilebilmektedir. Düşük immünojenikliği, toksik olmaması, biyouyumluluğu, biyolojik bozunabilirliği ve düşük maliyeti nedeniyle, biyomedikal alanda yaygın olarak kullanılan doğal polimerlerden biri olarak ortaya çıkmıştır. Poliüretan (PU), termoplastik ve termoset polimer sınıfında yer alan, üretimi ve kullanım alanı açısından pek çok çeşidi bulunan bir polimerdir. Yapısal olarak yumuşak parça ve sert parça olmak üzere iki farklı şekilde sınıflandırılan bloklardan oluşan poliüretanlar, moleküler düzeydeki bu parçalı yapıları nedeni ile elastiklik, aşınma dayanımı, kimyasal stabilite ve işlenebilirlik gibi avantajlı özellikler barınıdırmaktadır. Esneklik ve mekanik dayanımın birlikte sağlanabilmesi, poliüretanların medikal alanda kullanımı avantajlı bir malzeme olarak öne çıkmasına neden olmuştur. Bununla birlikte, biyouyumlu ve pH değişimine duyarlı özellik göstermeleri nedeni ile, kontrollü ilaç salım sistemi çalışmalarında kullanımı tercih edilen malzemeler arasında yer almaktadırlar. Yapılan çalışmanın amacı; 5-FU kanser ilacının in vitro ortamda kontrollü salımını sağlayabilecek polimer/biyoseramik ve grafen oksit içerikli ilaç taşıyıcı malzemelerin geliştirilmesi, bu malzemelerin ilaç yükleme ve salım performanslarının araştırılması, deneysel tasarım ve kinetik modelleme çalışmaları ile optimizasyonun yapılmasıdır. Polimer malzemeler olarak jelatin ve poliüretan seçilirken, biyoseramik malzeme olarak hidroksiapatit tercih edilmiştir. İlk olarak, değişen jelatin konsantrasyonları içeren grafen oksit/jelatin (GO/GEL) kompozitleri üretilmiş ve bu kompozitlere adsorpsiyon yolu ile 5-FU ilacı yüklenmiştir. Deneysel tasarım çalışmaları sonucunda, düşük jelatin konsantrasyonu ve pH 8 değerinde 5-FU adsorpsiyonun maksimum olduğu görülmüştür. Adsorpsiyon izotermi çalışmaları sonucunda, 5-FU adsorpsiyonu için en uygun modelin Freundlich modeli olduğu görülmüştür. In vitro salım çalışmaları sonucunda, düşük jelatin konsantrasyonlarında birinci derece kinetik modele ve yüksek jelatin konsantrasyonlarında Higuchi kinetik modeline uygunluk görülmüştür. MCF-7 göğüs kanseri hücre hattına karşılık yapılan MTT testinde 5-FU yüklü GO/GEL kompoziti %22.8'lik bir hücre canlılığı göstermiş, 5-FU ilacının salımını ve etkisini doğrulamıştır. L-929 fibroblast hücre hattına karşılık yapılan MTT testi sonucu,15 μg/ml 5-FU yüklü GO/GEL konsantrasyonlarına kadar %80 hücre canlılığı elde edilmiş ve kompozitlerin biyouyumluluğu doğrulanmıştır. İkinci aşamada, değişen grafen oksit (GO) miktarları içeren grafen oksit/hidroksiapatit (GO/HAp) kompozitleri üretilmiş ve adsorpsiyon yolu ile 5-FU ilacı yüklenmiştir. Deneysel tasarım çalışmaları sonucunda, düşük pH (pH 2) ve düşük başlangıç 5-FU konsantrasyonlarında 5-FU adsorpsiyonu oranının maksimum olduğu görülürken, grafen oksitin hafif bir artışa sebep olduğu görülmüştür. 5-FU adsorpsiyonu için en uygun modelin Freundlich modeli olduğu görülmüş ve maksimum adsorpsiyon kapasitesi (Qm) pH 2.0 koşullarında 36.9 mg/g olarak hesaplanmıştır. In vitro salım çalışmalarında, pH 7.4 koşullarında tüm GO oranlarında salımın sıfır derece kinetik modele uygunluk görülürken, düşük pH değerlerinde ise Higuchi kinetik modele uyum görülmüştür. Üçüncü aşamada, GO/HAp kompozitlerinin 5-FU ilacı için adsorpsiyon yüzdesini iyileştirmek amacı ile, aminlenmiş grafen oksit üretimi yapılmıştır. Aminlenmiş grafen oksit/hidroksiapatit (GO-NH2/HAp) kompoziti sentezlenmiştir ve adsorpsiyon yolu ile 5-FU ilacı yüklenmiştir. GO/HAp kompoziti ile benzer şekilde, GO-NH2/HAp için yüksek GO-NH2, düşük pH ( pH 2) ve düşük başlangıç 5-FU konsantrasyonlarında en yüksek 5-FU adsorpsiyon oranı görülmüştür. Grafen oksitin aminlenmesi işlemi sonrası maksimum adsorplanan ilaç oranında %9.7'lik bir artış belirlenmiştir. 5-FU adsorpsiyonu için en uygun modelin Freundlich modeli olduğu görülmüş ve maksimum adsorpsiyon kapasitesi (Qm) pH 2.0 koşullarında 21.2 mg/g olarak hesaplanmıştır. In vitro salım çalışmalarında, tüm pH koşullarında 5-FU salımı sıfır derece kinetik modele uygunluk göstermiştir. Son aşamada, grafen oksit/poliüretan (GO/PU) kompozit film üretimi yapılmıştır. Poliüretan üretimi aşamasında, biyouyumlu ve ekonomik bir alternatif olan ayçiçek yağı ve hint yağı hidroksil kaynağı olarak kullanılmıştır. 5-FU yükleme işlemi, üretimi aşamasında 5-FU ilacının enkapsülasyonu ile gerçekleştirilmiştir. Deneysel tasarım çalışmaları sonucunda, 5-FU'nun GO/PU kompoziti içerisinden salım yüzdesinin, yüksek pH (pH 10), yüksek GO miktarı ve düşük başlangıç 5-FU konsantrasyonlarında arttığı görülmüştür. Kompozitlerde pH'a duyarlı ilaç salımı gerçekleştiği görülmekle birlikte, yüksek GO içeren kompozit için tüm pH koşullarında, Higuchi kinetik modeline uygunluk sağlanmıştır. Azalan GO miktarlarında ise, salım profilinin sıfır derece kinetik modele uyum gösterdiği belirlenmiştir. Bu tezin bulguları, sentezlenen GO/GEL, GO/HAP, GO-NH2/HAp ve GO/PU malzemelerinin 5-FU kanser ilacı için kontrollü salımı sağlayabilecek biyoyumlu ve ekonomik ilaç taşıyıcı malzemeler olarak potansiyele sahip olduğunu göstermiştir.
A compact low sar value circularly polarized wearable antenna design for 5G applications

(Graduate School, 2022-07) Gökdemir, Melih ; Yapar Akleman, Funda ; Karamzadeh, Saeid ; 504191414 ; Biomedical Engineering

Wireless Body Area Network (WBAN) is a technology that enables various devices to connect by putting them on a human body. Measurement of real-time physiological changes, medical diagnosis, and navigation are among the uses of WBAN. Monitoring the changes within the human body allows us to preserve a record of the health of patients continually, and it could be provided increased living standards for patients. In WBAN systems, wearable antennas perform the function of the transceiver structure, which allows for the transmission and reception of data and information. These antennas are designed to maintain their flexibility so that they do not restrict the mobility of the human body. Also, their structure should be strong for human body properties. A variety of flexible materials are employed as substrates in creating wearable antennas these days. This is done so that the structure of the antenna can supply flexibility. Because the human body is in a state of continual motion, it might be challenging to get the correct polarization alignment of the transceiver system, which is necessary for improved power reception. The use of circular polarization (CP) does away with the requirement that two systems be constantly aligned in order to receive maximum power. The majority of the previously represented wearable antennas are rigid, linearly polarized, massive in size, or have a very thick substrate. These characteristics make it challenging to employ these antennas in wearable applications. Specific Absorption Rate (SAR) refers to the ratio of the absorbed power to the unit mass of the tissue. Both the United States of America and the European Union have established their standards so that it is unacceptable for the power density of 1 g and 10 g of tissue to surpass specific values. The SAR value is a crucial limiting factor for wearable antennas. Because of this, a wide variety of methods are used in order to reduce the SAR value. Narrowband wearable antennas inevitably possessed a restricted bandwidth and a slow data transmission rate, particularly when coupled with communication modules. Despite this, the fifth generation (5G) of the communication spectrum helps address the shortcomings of previous generations. The 5G spectrum provides a higher and broader data transfer rate than the previous spectrum bands. The circular microstrip antenna in a coplanar waveguide structure has been chosen to operate in the 5G band. Denim and roger 5880 substrates have been used to provide flexibility and low SAR value. Denim substrate has a thickness of 0.787mm, and Roger substrate has a thickness of 0.508mm. There is a gap of 0.6 mm between the two substrates. A copper tape with a thickness of 0.035mm has been used as a conductor. A rectangular slot has been placed in the middle of the circular patch to ensure circular polarization. The performance of the coplanar waveguide antenna is simulated in free space and near the human body. The antenna showed a good fit in on-body and free space simulation. The simulation has been carried out by placing the antenna at a distance of 5 mm from the body. Although some changes have been observed in the simulation results on the body, there has been no severe change in general. There has been a slight shift in the frequency band and a light reduction in impedance matching. The use of two substrates has provided the lower SAR values. In summary, the antenna results provided circular polarization and very low SAR values in the desired band range. It has a good result in terms of impedance matching and radiation characteristics. The antenna has small dimensions and flexibility in general structure. It could be a good candidate for wearable applications.
A composed technical debt identification methodology to predict software vulnerabilities

(Graduate School, 2023-10-27) Halepmollası, Ruşen ; Kühn Tosun, Ayşe ; 504162505 ; Computer Engineering

Software systems must be evolvable and maintainable to meet evolving customer requirements and technology advancements in a rapidly changing IT landscape. Technical debt refers to the accumulated cost as a consequence of rushed design decisions and code implementations and inadequate testing, which compromises long-term software quality for short-term objectives. When technical debt remains invisible and cannot be managed, it accumulates over time and similar to financial debt, it can have interest payments that are the extra effort for future development. The accumulated debt complicates software maintainability and evolvability and potentially leads to security risks. Technical Debt Management is a continuous process, and hence, it is important to integrate this process into the overall software development process. Software security is a quality characteristic and refers to the protection of the systems and networks against vulnerabilities and exploits by building secure software. By integrating security best practices throughout the software development life cycle, the risks associated with security vulnerabilities can be mitigated. To reduce the possibility of a system's vulnerability, incorporating security-oriented thinking into the systems is a better strategy as providing functional and secure development together throughout the overall life cycle will offer protection at all layers of the software. Besides, coding and design flaws are significant contributors to vulnerabilities, highlighting the significance of addressing technical debt as a means to prevent security threats. The main objective of this thesis is to explore relationship between technical debt and software security and provide insights to bridge the gap between technical and business stakeholders. To accomplish this objective, we collected and analyzed real-world data from various projects' GitHub repositories and the National Vulnerability Database. The vulnerability data is linked to corresponding code changes, enabling the identification of vulnerability-inducing commits. Moreover, we prepared an additional dataset of code smells using the PMD tool to investigate the impact of code quality issues on software security. In this thesis, we focus on offering valuable insights into the relationship between technical debt and software security through the collection and analysis of real vulnerability data from open source projects. This analysis provides a deeper understanding of how technical debt impacts software security and the associated risks. First, we investigate the relationship between technical debt indicators such as code smells and code faults and refactoring activities, recognizing the role of refactoring in mitigating technical debt. Therefore, we provide empirical findings that add depth to the understanding of refactoring impact. By analyzing refactoring activities and their impact on technical debt, we aim to identify the extent to which refactoring can enhance or reduce code smells and/or faults. Then, we conduct a comprehensive analysis of technical debt indicators, including software metrics, code smells, and bugs, to predict software security risks. By examining multiple technical debt indicators, we aim to provide a holistic view of the relationship between technical debt and vulnerabilities. This analysis will assist in identifying specific indicators that can reliably predict software security risks, thereby enabling proactive mitigation efforts. We conduct two types of research methods: exploratory research and explanatory research. These methods are utilized to investigate various aspects of software development, each serving a distinct purpose. Both exploratory and explanatory studies play crucial roles in software engineering research. Exploratory studies enable us to explore new or poorly understood phenomena, while explanatory studies allow us to investigate cause-and-effect relationships between variables.
A deep learning architecture for missing metabolite concentration prediction

(Graduate School, 2024-07-12) Çelik, Sadi ; Çakmak, Ali ; 504211530 ; Computer Engineering

In the last decade, the use of deep learning methods for the diagnosis and treatment of diseases has become a widespread practice in the field of bioinformatics. Metabolomics is an omics science dealing with the identification and measurement of all metabolites in an organism, and can provide a comprehensive analysis of the metabolic profile both in physiological and pathological conditions. Metabolomics data serve as a measure of metabolic function. In particular, relative ratios and perturbations that are outside of the normal range signify disease conditions. The analysis workflow of metabolomics data involves the application of different bioinformatics tools. The quantification of metabolites is accomplished by the utilization of a wide range of different combinations of mass spectrometry (MS) in conjunction with liquid chromatography (LC), gas chromatography (GC), and nuclear magnetic resonance (NMR) techniques. For a proper biological interpretation of metabolomic datasets and powerful data analysis, preprocessing is essential to ensure high data quality. In various studies containing metabolite measurements, missing values in the data may affect the performance of the analysis results significantly. In recent years, the application of deep learning-based generative models for the accurate imputation of missing values has gained popularity. Unsupervised generative models like variational autoencoders (VAE) can impute missing values to perform more powerful data analysis. This work aims to develop effective models that can accurately predict missing metabolite values in metabolomics datasets. To this end, a number of human metabolomics studies from the Metabolomics Workbench and MetaboLights databases are collected. These datasets are heterogeneous in terms of their metabolite sets and the underlying experimental technologies that generated them. Hence, it is challenging to utilize these diverse datasets together to train imputation models. To tackle this challenge, we propose three different models and dataset merging strategies, namely, Union-based Merging, Iterative Similarity-based Merging, and Model-guided Agglomerative Merging. We perform several experiments to determine the optimal setup configuration for the training pipeline. This includes finding the best initial missing value imputation approach and the most effective data pretreatment scheme. After handling the original missing values and applying a preprocessing pipeline to the input data, k-fold cross-validation is carried out to ensure consistent and reliable model evaluation. Before training, random missingness simulations are performed to mimic different missing value patterns in clinical datasets, and the models are trained with those patterns. During our empirical evaluation, we observe that the complexity drawback of IterativeImputer with RandomForestRegressor is more evident in larger datasets. For this reason, KNNImputer method is chosen as the standard missing filling method for initial missing values in our proposed merging approaches. Moreover, the application of log transformations with different bases and the Yeo-Johnson transformation of the datasets results in improved VAE model performances. Furthermore, our experimental results show that the performance of the proposed framework scales over large datasets to create accurate metabolite- and dataset-independent imputation models to predict missing values in metabolomics studies.
A drug prescription recommendation system based on novel DIAKID ontology and extensive semantic rules

(Springer, 2024) Göğebakan, Kadime ; Ulu, Ramazan ; Abiyev, Rahib ; Şah, Melike ; 0000-0002-2584-9647 ; 0000-0003-1461-2764 ; 0000-0002-3085-6219 ; 0000-0003-3869-7205 ; Bilişim Sistemleri Mühendisliği

According to the World Health Organization (WHO) data from 2000 to 2019, the number of people living with Diabetes Mellitus and Chronic Kidney Disease (CKD) is increasing rapidly. It is observed that Diabetes Mellitus increased by 70% and ranked in the top 10 among all causes of death, while the rate of those who died from CKD increased by 63% and rose from the 13th place to the 10th place. In this work, we combined the drug dose prediction model, drug-drug interaction warnings and drugs that potassium raising (K-raising) warnings to create a novel and effective ontology-based assistive prescription recommendation system for patients having both Type-2 Diabetes Mellitus (T2DM) and CKD. Although there are several computational solutions that use ontology-based systems for treatment plans for these type of diseases, none of them combine information analysis and treatment plans prediction for T2DM and CKD. The proposed method is novel: (1) We develop a new drug-drug interaction model and drug dose ontology called DIAKID (for drugs of T2DM and CKD). (2) Using comprehensive Semantic Web Rule Language (SWRL) rules, we automatically extract the correct drug dose, K-raising drugs, and drug-drug interaction warnings based on the Glomerular Filtration Rate (GFR) value of T2DM and CKD patients. The proposed work achieves very competitive results, and this is the first time such a study conducted on both diseases. The proposed system will guide clinicians in preparing prescriptions by giving necessary warnings about drug-drug interactions and doses.
A drug repurposing study to target bacterial ribosome decoding center with molecular docking and molecular dynamics simulations

(Graduate School, 2024-06-25) Ulutürk Ateş, Beril ; Levitas Kürkçüoğlu, Özge A. ; 506211005 ; Chemical Engineering

Antibiotic resistance is a growing threat globally. As it becomes more widespread, antibiotics available on the market are expected to become insufficient for treatments soon. For instance, E. coli which causes many pathogenic diseases that can be treated today poses a serious threat as an antibiotic-resistant bacteria. To this end, drug repurposing can be a very effective approach to implementing new treatments using drugs already on the market for different types of diseases, especially in the fight against antibiotic-resistant bacteria. This thesis uses various computational methods to propose compounds that have the potential to inhibit protein synthesis by targeting the decoding center (DC) binding site in the small subunit (30S) of the E. coli ribosome. Hygromycin B bound 30S E. coli ribosome (PDB ID: 4v64) is used as a reference structure in all calculations. Hygromycin B is an aminoglycoside that binds to the decoding center and inhibit the translocation process by causing a conformational change locally. First, the binding affinities of FDA-approved, experimental, and investigational compound libraries are investigated by performing standard precision (SP-) and extra precision (XP-) docking studies against 30S ribosome structure using Glide program. This is followed by binding energy estimation with truncated ribosome structure using Prime MM-GBSA calculations of Glide program. A filtering procedure based on the docking scores, Prime MM-GBSA interaction energy estimation, and the extent of non-bonded interactions with the ribosome is followed. Additionally, non-antibiotics and especially non-aminoglycosides are preferred when making the selection of the hit compounds. The molecule size is another parameter taken into consideration. After the filtering; Chlorhexidine (-169.77 kcal/mol), DB04718 (-301.74 kcal/mol), DB08018 (-156.62 kcal/mol), Enviomycin (-191.59 kcal/mol), and Ciraparantag (-256.46 kcal/mol) are selected to assess the binding cavity using all atom molecular dynamics (MD) simulations in explicit water. DB04718 and Enviomycin are chosen for the MD simulations even though they are derivatives of the drug Paromomycin, a not FDA-approved aminoglycoside and Viomycin, a tuberactinomycin. The reason is to provide a positive control in addition to the validation with the reference ligand, Hygromycin B (-163.63 kcal/mol). Furthermore, Setmelanotide (-155.57 kcal/mol) and Icatibant (-248.00 kcal/mol) from the docking calculations by AutoDock Vina followed by estimation of the interaction energies using Prime MM-GBSA from another study are also added to the selected molecules. Then, the motions and interactions are observed performing two independent 100 ns MD simulations for each selected molecule-ribosome complex in Desmond. A total of 16 MD simulations are conducted in this thesis. The temperature, pressure and energy values throughout the simulations are observed to check the stability of the system. The movements and configurational changes of the molecules and the ribosome are examined by creating separate root mean squared displacement (RMSD) graphs for the structures. Normalized mean squared fluctuations (MSFs) are calculated to detect nucleotide-based movements. The number of hydrogen bonds during the simulation and their occupancies are also determined as a part of the MD analysis. Moreover, the interactions made in the last frame of the MD simulations are examined to monitor the non-bonded interactions. Finally, the binding free energy values of the docked compounds are estimated with MM-GBSA calculations based on the full atom MD simulations using thermal_mmgbsa.py script. OPLS-2005 force field is used in the energy minimization of the ribosome and the ligand libraries, Prime MM-GBSA calculations and MD simulations. As a result, five hit compounds get high docking and Prime MM-GBSA scores by making many interactions, stay in the cavity throughout the MD simulations, interact with nucleotides similar to the reference ligand and get high binding free energy values in the MM-GBSA calculations. Therefore, five potential hit molecules that are Chlorhexidine (R1: -39.24±6.88 kcal/mol and R2: -48.98±5.97 kcal/mol), Setmelanotide (R1: -83.25±7.49 kcal/mol and R2: -97.56±9.37 kcal/mol), Icatibant (R1: -77.62±9.69 kcal/mol and R2: -81.01±8.30 kcal/mol), DB08018 (R1: -61.38±3.90 kcal/mol and R2: -72.80±3.74 kcal/mol) and Ciraparantag (R1: -62.80±9.58 kcal/mol and R2: -78.97±6.24 kcal/mol) for the E. coli ribosome are proposed to be examined in further experimental studies.
A dynamical systems approach to the interplay between tobacco smokers, electronic-cigarette smokers and smoking quitters

( 2020-07) Yıldız, Esmanur ; Özer, Saadet Seher ; Şengül, Mustafa Taylan ; 641335 ; Department of Mathematical Engineering

In this thesis, the effect of e-cigarettes on smoking cessation is studied using the tools of dynamical systems theory. The purpose here is to examine this efficacy by representing and analysing a non-linear ODE system modelling potential smokers, tobacco smokers, e-cigarette smokers and quitters. Fundamental theories required for the interpretation of the behaviour of dynamical systems are given and some epidemiological models are analyzed. The natural behaviour of some linear physical systems is quite predictable. Contrary to that, many natural phenomena are unpredictable. So, we employ non-linear systems which are more complex and are not exactly suitable for the solution to the problem at hand as opposed to linear systems. Non-linear systems are ubiquitous throughout the natural world. As presented in this work, biological systems can be represented by non-linear systems. For instance, several disease models are generally investigated by using non-linear mathematical models. From a wider perspective, mathematical modelling is significant in describing the smoking cessation models. These models have been examined using ODE systems in view of the fact that we can analyse the spread and control of smoking with these systems. It is well known that smoking is a common social phenomenon in today's world. Since smoking is an addiction, some individuals see the use of electronic cigarette as a way of quitting tobacco smoking. We also know that the prevalence of smoking extremely affects the social behaviour of people in a population.
A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

(Graduate School, 2022-10-17) Gürcan, Ömer Faruk ; Beyca, Ömer Faruk ; 507142109 ; Industrial Engineering

Diabetes is a disease that results in an increase in blood sugar due to the pancreas not producing enough insulin, insufficient effect of the produced insulin, or ineffective use of insulin. According to the International Diabetes Federation 2021 report, approximately 537 million adults aged between 20 and 79 live with diabetes worldwide. It is estimated that the number of people with diabetes will increase to 643 million in 2030 and 783 million in 2045. Diabetic retinopathy (DR) is an eye condition that can cause vision loss, irrecoverable visual deterioration, and blindness in people with diabetes. Today, it is one of the leading diseases that cause blindness. Anyone with any diabetes can become a DR. In ophthalmology, type 2 diabetes can lead to DR if left untreated for more than five years. Diabetes-related high blood sugar leads to DR. Over time, having too much sugar in the blood damages the retina. The deterioration of this disease in the eye begins when sugar blocks the capillaries leading to the retina, causing fluid leakage or bleeding at a later stage. The eye produces new vessels to compensate for the blocked vessels, but these newly formed vessels often do not work well and can bleed or leak easily. DR can lead to other serious eye conditions. For example, about one in 15 people with diabetes develop diabetic macular edema over time. DR can lead to the formation of abnormal blood vessels in the retina and prevent fluid from leaving the eye. That causes a type of glaucoma. It is crucial for people with diabetes to have a comprehensive eye examination at least once a year. Follow-up of diabetes; factors such as staying physically active, eating a healthy diet, and using medications regularly can stop the damage to the eye and help prevent or delay vision loss. Some risk factors increase the development of DR, such as pregnancy, uncontrolled diabetes, smoking addiction, hypertension, and high cholesterol. In addition to being detected by magnifying the pupil in eye examination, DR is also diagnosed with the help of image processing techniques. It is common to use fundus images obtained by fundus fluorescent angiography to detect DR and other retinal diseases. Nowadays, with the increasing number of patients and the developments in imaging technologies, disease detection from medical images by various methods has increased. Deep learning is one of the methods whose application area has increased exponentially in recent years. Deep learning is a subfield of machine learning; both are a subfield in artificial intelligence. Deep learning methods draw attention with their versatility, high performance, high generalization capacity, and multidisciplinary use. Technological developments such as the collection of large amounts of data, graphics processing units, the development of robust computer infrastructures, and cloud computing support the building and implementation of new models.Increasing the number of images for a particular patient case and high-resolution images increases specialists' workload. Diagnosis of DR manually by an ophthalmologist is an expensive and time-consuming process. It requires experts who have remarkable experience. In addition, the complexity of medical images and the variations between specialists make it difficult for radiologists and physicians to make efficient and accurate diagnoses at any time. Deep learning is promising in providing decision support to clinicians by increasing the accuracy and efficiency of diagnosis and treatment processes of various diseases. Today, in some medical studies, the success levels of expert radiologists have been achieved or exceeded. Convolutional neural networks (CNNs) are the most widely used deep learning networks in image recognition, image/object recognition, or classification studies. A CNN model doesn't need manually designed features for training; it extracts features from data directly while network training on images. The automated feature extraction property and their success make CNNs highly preferred models in computer vision tasks. This study proposes a hybrid model for the automatic diagnosis of DR. A binary classification of DR (referable vs. non-referable DR) is made using a deep CNN model, metaheuristic algorithms, and machine learning algorithms. A public dataset, Messidor-2, is used in experiments. The proposed model has four steps: preprocessing, feature extraction, feature selection, and classification. Firstly, fundus images are pre-processed by resizing images and normalizing pixel values. The inception-v3 model is applied with the transfer learning approach for feature extraction from processed images. Then, classification is made using machine learning algorithms: Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Random Forest, Extra Trees, Bagged Decision Trees, Logistic Regression, Support Vector Machines, and Multilayer Perceptron. XGBoost gives maximum accuracy of 91.40%. The best potential features are selected from the extracted features by three metaheuristic algorithms: Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing, and Artificial Bee Colony. Selected features are classified with the XGBoost algorithm. The metaheuristics significantly reduced the number of features obtained from each fundus image and increased the classification accuracy. According to the results, the highest accuracy of 93.12% is obtained from the features selected with Particle Swarm Optimization. When the study results are compared with the existing studies in the literature, it has shown that this study is competitive in terms of accuracy performance and obtained low features. On the other hand, the proposed model has some advantages; it has a few pre-processing steps, training number of parameters are considerable low, and model can be trained with a small amount of data. This study is one of the first studies showing that better results can be obtained in DR classification by using deep learning and metaheuristic algorithms together. The proposed model can be used to give another idea for ophthalmologists in diagnosing DR.
A memory and meta learning based solution in graph continual learning

(Graduate School, 2024-06-12) Ünal, Altay ; Ünal, Gözde ; 504201566 ; Computer Engineering

Deep learning models have proven to perform successfully at different tasks such as classification and regression. Continual learning (CL) aims for a model to learn various tasks sequentially. However, when the models are expected to adapt to incoming tasks without maintaining their performance on previous tasks, they tend to forget the previous tasks. This phenomenon is called catastrophic forgetting and catastrophic forgetting is the main challenge in the CL area. Catastrophic forgetting refers to the scenario where a model tends to forget the previous tasks it had been trained on and adjusts its parameters to perform the task it is actively being trained on. Since it is inefficient to train multiple models to perform multiple tasks, CL aims to train a single model such that it can perform on multiple tasks without losing information during the training process. In addition to catastrophic forgetting, CL also focuses on capacity saturation which is another challenge focusing on the effects of the model architecture on learning. CL is currently an emerging research field topic. However, the CL studies mainly focus on image data and there is much to discover in CL research focusing on graph-structured data or graph continual learning (GCL). The proposed solutions for GCL are mainly adapted from the general CL solutions, therefore, there is much to discover in GCL field. However, since the graph-structured data has different properties compared to image data, the graph properties need to be considered when GCL is studied. In this thesis, we focus on continual learning on graphs. We devise a technique that combines two uniquely important concepts in machine learning, namely "replay buffer" and "meta learning", aiming to exploit the best of two worlds to successfully achieve continual learning on graph structured data. In this method, the model weights are initially computed by using the current task dataset. Next, the dataset of the current task is merged with the stored samples from the earlier tasks, and the model weights are updated using the combined dataset. This aids in preventing the model weights converging to the optimal parameters of the current task and enables the preservation of information from earlier tasks. We choose to adapt our technique to graph data structure and the task of node classification on graphs and introduce our method, MetaCLGraph. Experimental results show that MetaCLGraph shows better performance compared to both baseline CL methods and developed GCL techniques. The experiments were conducted on various graph datasets including Citeseer, Corafull, Arxiv, and Reddit.
A mobile application design of cancer follow-up care for breast cancer survivors

(Graduate School, 2022) Anbardan, Hossein Pourghaemi ; Akdağ Camgöz, Hatice ; 735582 ; Management Programme

In this thesis a mobile application is designed, to help breast cancer survivors with cancer follow-up care. One of important challenges of the breast cancer survivors is to track follow-up appointments; such appointments aim to provide medical and psychological support after the breast cancer treatment. There are few advance digital solutions to document and track follow-up care of breast cancer survivors, but it is worth noting that, such systems are designed for professionals and care providers. To the best of our knowledge, there is no digital solution that can be used by patients at this time. Facilitating the follow-up care and motivating the breast cancer patients to continue their treatment is the main aim of this work. The mobile application designed in this thesis generates a default follow-up care plan based on the latest literature, allows users to set Manuel follow-up appointments, allows to document and share complaints, and helps to track her lifestyle habits and interventions. Presenting push notifications about upcoming appointment helps user to continue the follow-up and make progress as planned. On the other hand, information gathered from users in long term will be reliable data to forecast best possible follow-up care plan of new breast cancer survivors in the future. As this application is designed for non-professionals who usually have very limited knowledge of medical terms, it is tried to use simple questions instead of medical terms. Furthermore, by employing simple design elements like, checkbox and drop-down menus, a simple and easy to use application is provided. In order to evaluate the usability of the application and elicit suggestions and improvement ideas, two semi-structured and independent interviews with medical oncologists were conducted. Interview conducted in two parts: first, a brief explanation about the application, its users and possible benefits for the breast cancer survivors was provided, then interviewees were asked to focus on the information gathered from users and provide their improvement ideas. Each interview lasted approximately 30 minutes.
A novel antenna configuration for microwave hyperthermia

(Graduate School, 2022-11-28) Altıntaş Yıldız, Gülşah ; Akduman, İbrahim ; Abdulsabeh Yılmaz, Tuğba ; 504182309 ; Telecommunications Engineering

Breast cancer affects approximately 2.5 million women each year and the consequences can be fatal. When treated correctly, however, the survival rates are very high. Surgical operation such as lumpectomy or mastectomy are invasive techniques that remove the partial or the whole breast. With early diagnosed cancers and the post-surgical patients, the most used therapy techniques are the radiotherapy, chemotherapy and the use of other anti-cancer agents. The economic and the psychological repercussions may be minimized by the increase efficiency of the treatments. It has been shown that with the artificial hyperthermia, elevated temperature levels at the cancer regions, the effectiveness of these modalities increase. Microwave breast hyperthermia (MH) aims to increase the temperature at the tumor location over its normal levels. During the procedure, the unwanted heated regions called hotspots can occur. The main aim of the MH is to prevent the hotspots while obtaining the necessary temperature at the tumor. Absorbed heat energy per kilogram at the breast, specific absorption rate (SAR), needs to be adjusted for a controlled MH. The choice of the MH applicator design is important for a superior energy focus on the target. Although hyperthermia treatment planning (HTP) changes for every patient, the MH applicator is required to be effective for different breast models and tumor types. In the first part of the thesis, the linear antenna arrays are implemented as MH applicators. We presented the focusing maps as an application guide for MH focusing by adjusting the antenna phase values. Furthermore, these focusing maps put forward the basic principle of focusing the energy at the breast. Sub-grouping the antenna, we obtained two phase main parameters that control the horizontal and vertical focus change. By adjusting these two phase values, we could focus the energy onto the target locations and we showed that with this simple structure, there is no need for optimization methods. However, the linear applicator performance was not successful for some target points, especially when the target is far away from both of the arrays. In the second part of the thesis, we improved the linear MH applicator. We concluded that the reason for the low performance of the linear applicator is mainly due to non-symmetrical geometry of the applicator and the resulting poor coverage. we proposed to radially re-adjust the position of the linear applicator for a better focusing ability while fixing the breast phantom. This generates multiple different applicator scheme without actually changing the applicator design. Particle swarm optimization (PSO) method is used for antenna excitation parameter selection. For the examined two targets, 135° rotated linear applicator gave 35-84% higher T BRS and 21-28% higher T BRT values than the fixed linear applicator, where T BRS stands for the target-to-breast SAR ratio and T BRT stands for the target-to-breast temperature ratio. Not only the rotated linear applicator gave higher performance, but also the circular array is rotated and the results were improved for one target. One of the main results of this study is that, for one target, the rotated linear applicator gave better results than the circular array, which is the state of the art. For the deep-seated target, 135° rotated linear applicator has 80% higher T BRS and 59% higher T BRT than the circular applicator with the same number of antennas. For the other target, the results of the linear and circular were comparable. However, the results obtained with the PSO were not robust. With different initial values (random in our study), the results were very different from each other, and we did 10 repetitions and took the best performing results. In the third part of the thesis, we presented deep-learning based antenna excitation parameter selection method. This method utilizes the learning ability of convolutional neural networks (CNN), rather than searching the solution space from random initial values as PSO does. The data set for CNN training was collected by superposing the electric fields obtained from individual antenna elements. We implemented a realistic breast phantom with and without a tumor inclusion. We used linear and circular applicators to validate the method. CNNs were trained offline with the data sets created first for the phase and then for the amplitude of the antennas. A mask of 1s and 0s is used to define the target region to be focused. This mask was given as the input to CNN models, and the corresponding phase and the amplitude values are calculated within seconds from the CNN models. The proposed approach outperforms the look-up table results, as the phase-only optimization and phase–power-combined optimization show a 27% and 4% lower hotspot-to-target energy ratio, respectively, than the look-up table results for the linear MH applicator
A roadmap for breast cancer microwave hyperthermia treatment planning and experimental systems

(Graduate School, 2024-07-04) Şafak, Meltem Duygu ; Altıntaş Yıldız, Gülşah ; 504191326 ; Telecommunications Engineering

Breast cancer affects approximately 2.5 million women each year and can be fatal if not treated correctly. However, with proper treatment, survival rates are very high. Common treatments include invasive surgical procedures such as lumpectomy or mastectomy, and non-surgical methods like radiotherapy, chemotherapy, and other anti-cancer agents. Enhancing the efficiency of these treatments can mitigate the economic and psychological impacts on patients. Studies have shown that artificial hyperthermia, which involves elevating the temperature in cancerous regions, can enhance the effectiveness of these modalities. Microwave breast hyperthermia (MH) aims to raise the temperature at the tumor site above normal levels. During this procedure, unwanted hotspots can occur, and the main goal of MH is to avoid these while achieving the necessary temperature at the tumor. The specific absorption rate (SAR), which measures the absorbed heat energy per kilogram of breast tissue, needs to be carefully controlled. The design of the MH applicator is crucial for focusing energy on the target effectively. Despite variations in hyperthermia treatment planning (HTP) for each patient, the MH applicator must be effective across different breast models and tumor types. The optimization and predictive modeling of temperature-dependent dielectric properties in microwave hyperthermia treatments, focusing primarily on breast cancer is investigated. This research aims to enhance the efficacy and precision of hyperthermia therapy through a combination of computational simulations, empirical data analysis, and deep learning techniques. This study is a comprehensive exploration of microwave hyperthermia treatment planning for breast cancer, focusing particularly on the critical consideration of temperature-dependent dielectric properties (TD-DP) within this context. In addition, an experimental study was conducted to realize computational analysis. It delves into multifaceted aspects of microwave hyperthermia treatment, spanning from the optimization of antenna parameters to the prediction of electromagnetic distribution through innovative methodologies like the U-Net architecture. One of the central inquiries is the optimization of antenna parameters concerning temperature-dependent dielectric properties. This study delves into the intricacies of how variations in these properties can influence treatment outcomes and efficacy. By analyzing these relationships, this thesis aims to establish optimized antenna configurations that maximize treatment precision and effectiveness. Deep learning, particularly convolutional neural networks (CNN), emerges as a powerful tool within this framework. By leveraging CNNs, this thesis investigates methods to use as a preliminary step of hyperthermia antenna excitation parameter selection. This integration of cutting-edge artificial intelligence techniques holds promise for streamlining and automating aspects of treatment planning, thereby potentially reducing human error and enhancing overall efficiency. Particularly, the U-Net model's potential is studied in automating the generation of electric field distribution of a particular dielectric distribution such as the breast tissue. By harnessing the capabilities of artificial intelligence, particularly in image analysis and processing, it aims to develop more robust and efficient methodologies for treatment planning. The integration of the U-Net model represents a significant advancement in this regard, promising to streamline processes and enhance treatment precision. To verify the performed computational simulations, an experimental microwave hyperthermia system was built. A circular array of 12 dipole antennas was installed in this system to experiment on tissue-mimicking phantom to gather information on microwave hyperthermia treatment system. Therefore, a significant amount of information on microwave hyperthermia is gathered through this experiment. Ultimately, the overarching objective of the thesis is to advance microwave hyperthermia treatment planning for breast cancer by improving both precision and efficacy. By synthesizing insights from diverse disciplines such as electromagnetics and deep learning, this thesis seeks to push the boundaries of current practices and pave the way for more effective treatment strategies. Through its meticulous analysis and innovative approaches, the thesis contributes valuable knowledge and methodologies to the ongoing quest for improved cancer therapies. To achieve that, COMSOL Multiphysics software is utilized to simulate the electromagnetic and thermal behavior of breast tissue during hyperthermia treatment. These simulations consider both constant and temperature-dependent dielectric properties. Empirical data is collected using phantoms that mimic the dielectric properties of breast tissue. Temperature distributions are recorded and compared with simulated results to validate the models. U-Net architecture, an encoder-decoder model, is used to predict electromagnetic field distributions, significantly reducing the computational workload and enhancing the accuracy of treatment planning. This research underscores the importance of optimizing antenna configurations to achieve targeted heating while minimizing damage to surrounding healthy tissues. Variations in tissue properties with temperature are crucial for effective hyperthermia treatment, and modeling these changes can lead to better treatment protocols. Despite the promising results, the transition of high-precision hyperthermia into clinical practice faces challenges such as technical complexities, high computational costs, and the need for further validation and optimization. Future research should focus on overcoming the remaining technical and computational barriers, refining the proposed methods, and conducting extensive validation studies to facilitate the clinical adoption of high-precision hyperthermia treatments. This thesis represents a significant step towards improving the precision and effectiveness of hyperthermia therapy, offering a comprehensive framework for future advancements in this field.
A secure peer-to-peer media distribution using blockchain technology

(Graduate School, 2022) Mhaish, Anas ; Özdemir, Enver ; 720170 ; Computer Science Programme

As demand for online services has risen, video streaming services have scored a high share and bandwidth usage. A high proportion of these online services are users using smart devices to download and cache the streamed video segments. Collaborative video stream approaches have appeared, some of them are distributed among the internet, and others are using the wireless connection of the community to distribute the video segments. This thesis presents a method to distribute the video segments using a wireless connection to build a peer-to-peer network. It implements a method that describes the usage of Blockchain technology facilitates a secure and fast data transfer with the ability to detect and respond to malicious behaviors. Users can join and leave the network whenever they want, once the user joins the peer-to-peer network, previous streamed video segments owners will be shared with him by the Blockchain. The user can participate in the network by sharing his downloaded streamed segments to special nodes, these special nodes ensure the security of the method and are responsible for adding blocks to the blockchain. The thesis provides two layers of security, the first one is the blockchain itself which ensures the immutability and distribution of the data and the network contribution. The second layer is the Owner Hashed-Segments Table which helps to shared hashed segments among the nodes for validation and provides a dictionary of packets owners to ease request packets from their owners. It provides immutability and integrity to the segment. Inside the second layer, there is the Malware Tolerance Table which monitors the nodes for any malicious behavior and protects the system against Distributed Denial-of-service attacks. These are included inside the block of the blockchain and distributed to all nodes by the verifier nodes. These verifier nodes identities should be revealed and authenticated. \newpage A peer-to-peer network is constructed that consists of any smart devices. The smart devices represent the Nodes (peers) in the network. A special node called Verifier is responsible for the security measurements of the network, and responsible for adding blocks to the blockchain and distributing the blockchain among the nodes. A Node is going to connect to a streaming service or server to download video segments. Any node can join the network by Wifi without the need to connect to stream service or to have an internet connection. The block does not contain the segment itself but it contains the hash value of the segment, this value is fixed in size and a result of running the Message-Digest Algorithm function.
Abdülbaki Nasır Dede'nin tedkik ü tedkik ü tahkik adlı eserindeki makam ve terkiblerin ahenk ilişkilerinin belirlenmesi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022) Şeftali, Yusuf Can ; Baysal, Ozan ; 737641 ; Müzikoloji Bilim Dalı

Bu çalışmada makamlar arasındaki ilişki ağlarını göstermeyi amaçlayarak Abdülbaki Nasır Dede'nin Tedkik ü Tahkik adlı eserindeki makam ve terkibler tanımları üzerinden geliştiren yeni bir görsel model sunulmuştur. "Ahenk Dönüşüm Modeli" adı verilen bu model, sırasıyla Perde-Çeşni-Makam-Terkib boyutlarında bir yaklaşımla makamlar arası ilişki ağını ortaya koyar. Perde kümeleri çeşniyi çeşniler makamı, iki ya da daha fazla makam ise terkibi oluşturur. Modelin bu düzen içerisinde yer alan çok katmanlı yapısı, makamlar arasında görülmeyen ilişkileri görmemizi sağlayarak makam evrenine farklı bakış açıları sunmaktadır. Çalışmanın giriş bölümümde, görsel modellerin teori tarihinde yerini ve önemini değerlendiren bir literatür taraması yer almaktadır. Hem Batı Müziği teori tarihindeki hem de Makam Müziği teori tarihinde görsel modellerin genel bir tablosu oluşturulmuştur. Görsel modellerdeki değişimler yüzyıllara göre hangi ekoller doğrultusunda geliştiği ve dönemler arasındaki etkileşimler anlatılmıştır. Aynı zamanda bu bölümde anlatılan tüm modellerin görselleri yer almaktadır. Daha sonra yine aynı bölümde sunulan, teori tarihindeki makam anlatımlarında kullanılan terminoloji hakkında literatür taramasının yapıldığı ve bazı çıkarımların yapıldığı çalışma yer almaktadır. Özellikle makam teori tarihinde yer alan makam anlatımlarında, melodik organizasyonu ima eden terimlerin tespit edilmesi, "Ahenk Dönüşüm Modelinin" boyutlarından olan "çeşni" teriminin kullanım bağlamını kuvvetlenmiştir. Giriş bölümü, çalışmanın yöntemi detaylı bir şekilde anlatılarak sona ermiştir. Çalışmanın ikinci bölümü "Ahenk Dönüşüm Modeli" ile yapılan analizler yer almaktadır. İlk önce Abdülbaki Nasır Dede'nin Ana Makam olarak tanımladığı (Rast, Segâh, Neva, Nişabur, Hüseyni, Rahevi, Buselik, Suzidilara, Hicaz, Saba, Isfahan, Nihavend, Irak, Uşşak) makamların analizi yer almaktadır. Nasır Dede'nin makam açıklarken sırasıyla söylediği perde isimleri belli bir sistematik ile bağlantılar oluşturularak detaylı bir şekil anlatılmıştır. Bu anlatımların hemen altında, her bir makamın ve terkin Ahenk Dönüşüm Görseli yer almaktadır. Daha sonra Nasır Dede'de bulunan 136 terkib arasından 14 terkib seçilip tıpkı makam anlatımlarındaki sistematik analizleri yapılmıştır. Bu terkibleri ilk yedi tanesi (Pencgâh-ı Asl, Pencgâh-ı Zaid, Niyriz, Mahur-ı Kebir, Selmek, Tahir-i Sagir, Acem) Ekleme terkib (Farklı tabakalardaki makam birleşimleri) sonraki yedi tanesi (Muhayyer-Sünbüle, Şehnaz, Nigâr, Nigâr-ı Nik, Zemzeme, Hicaz-Zemzeme, Hümayun) ise Karma (Aynı tabakalardaki makam birleşimi) terkiblerdir. Tartışma bölümünde Erol Deran'ın "Makamdan Makama Geçki Örnekleri" adlı kitabından aldığımız geçki örnekleri üzerinden "Ahenk Dönüşüm Modelinin" esnekliği test edilmiştir. Bu çalışmada sadece Abdülbaki Nasır Dede'nin makam anlayışı anlatıldığı için modelin başka ekoller üzerinden de kontrol edilmesi sağlanmıştır. Aynı zamanda model aracılığı ile ilk bölümde yer alan makam ve terkiblerden bazıları rastgele eşleştirerek yeni terkibler üretilmiştir. "Ahenk Dönüşüm Modelinin" tespit edebildiğimiz makam dünyasına getireceği faydaları sonuç kısmında tartışılmıştır. Özellikle modelin makam müziğinde hem saz ve söz icralarının gelişimine katkısı hem de makam teorisi eğitimine olacak katkılarından bahsedilmiştir.

Sustainable Development Goal "Goal 3: Good Health and Well-being" ile 'a göz atma

Sayfa başına sonuç

Sıralama Seçenekleri