Yazar "Ertuğrul, Ömer Faruk" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • [ X ]
    Öğe
    Assessment of Epileptic Seizures and Non- Epileptic Seizures via Wearable Sensors and Priori Detection of Epileptic Seizures
    (2022) Ertuğrul, Ömer Faruk; Sönmez, Yasin; Yılmaz, Musa; Akıl, Esref
    Epilepsy is one the most prevalent neurological disorders whose causes are not exactly known. Diagnosis and treatment of epilepsy are closely related to the patient's story, and the most important indicator is the frequency and severity of seizures. Since the disease does not only affect the patients but also the lives of their environment seriously, it is very important to make the diagnosis and treatment correctly. However, sometimes misrecognition from patients and their relatives, unnecessary epilepsy treatment to the patient in non-epileptic seizures mixed with epileptic seizures, or increasing the dose of the drugs used for the patient are the situations frequently encountered. The so-called video-EEG method is used in the detection and segregation of epileptic / non-epileptic seizures. In this method, the patient is kept in an environment where video recording is continuously taken until the seizure occurs, and EEG, EMG, and ECG records of the patient are taken. When the patient has a seizure, the seizure type is separated by examining these records. In this project, seizure detection and seizure type (epileptic / non- epileptic) detection is aimed to be done by using wearable sensors increasingly applied in the field of health. The achievable benefits from the project and data set will provide a different perspective on the epilepsy illness, as well as reduce the number of epilepsy patients who are not in fact epilepsy patients needing treatment, and keep epileptic seizure recordings constantly in the electronic environment so that the treatment processes are monitored more closely.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Enerji iletim hatlarında modüler yapay sinir ağları ve dalgacık dönüşümü ile arıza analizi
    (2015) Ertuğrul, Ömer Faruk
    Enerji iletim hatları arızalarında arızanın hızla izole edilmesi iletim sisteminin güvenliği açısından son derece büyük bir öneme sahiptir. Arızanın hızlı ve başarılı olarak tespiti ve tipinin tespiti amacıyla elektrik iletim sisteminden alınan gerçek arıza kayıtları kullanılmıştır. Yapılan çalışmada alınan gerçek sinyaller öncelikle tasarlanan filtreden geçirilmiş olup daha sonra filtrelenmiş sinyallerin ayrık dalgacık enerjisi alınmıştır. Sinyallerin ayrık dalgacık enerjisi olasılıksal yapay sinir ağı (OYSA) modüllerinden oluşan yapı kullanılarak arıza analizi yapılmaktadır. Arıza tespitinde modüler yapıda 4 ayrı OYSA tanımlanmış ve arıza tespit hızını ve doğruluğunu artırmak amacıyla sıralama ünitesi ve arıza istatistik ünitesi kullanılmıştır.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Yapay sinir ağları ile şifreleme
    (2017) Ertuğrul, Ömer Faruk; Ertaş, Abdülkadir
    Yapay Sinir Ağlan günümüzde bir çok farklı alanda kullanılmaktadır. Yapay Sinir Ağlan öğrenme özelliği sayesinde genelleme yapma kabiliyetine sahiptir. Bu sayede eğitilen bir Yapay Sinir Ağı temelli bir sistemle daha önce karşılaşılmayan bir durum ile karşılaştınldığında standart mantık kurallan dışma çıkarak genelleme yaparak tahmin yürütebilen bir yapı oluşturulabilmektedir. Şifreleme çağımızın en büyük problemlerinden biri haline gelmiştir. Bu gün bir çok ayn şifreleme metodu bulunmaktadır. Şifreleme metotlannın tümü farklı özellikleri bulunan farklı konularda uzman yapılardır. Kullanım alanlarına yada iletişim ortamlanna ve kullanılması istenen kişi sayısı ile alakalıdır. Açık anahtar şifreleme kullanıldığında, anahtarın çözüm amacıyla taşınması gerekmemekte olduğu halde daha yavaş bir çözümleme hızına sahiptir. Gizli anahtar şifreleme metodunda ise anahtann şifreleyen tarafından bir şekilde şifreyi çözene iletilmesi gerekmektedir, bu durumda anahtarın güvenli olarak iletimi problemi oluşmaktadır. Yapay Sinir Ağlan ile Şifreleme çalışmalannda yapay sinir ağlanmn avantajlan sayesinde çok daha zor kınlır şifreleme yapılan oluşturulabilmektedir. Yapay sinir ağlanmn ağırlıklarının yorurnlanamaması şifreleme metodu için hem bir avantaj, hem de yaygınlaşmasına bir engel olarak ortaya çıkmaktadır. Ancak birebir ve çok güvenlik isteyen iletişim ortamlannda kullanılması mümkün olduğu gibi başka bir şifreleme yönteminin de bir parçası olarak kullanılabilir. Ancak çoklu yapılarda tüm kullanıcılann şifreleme yada şifre çözme amacıyla kullanılan YSA modülünün teknik özelliklerini bilmek zorundadır. Bunlar; yapımn kaç katmanlı olduğu, giriş çıkış hücre sayılan ve toplam kaç hücreden oluştuğunun bilinmesi gerekmekte aynca kullanılan aktivasyon fonksiyonu ve sırasıyla kullanılan eğitim kümesi de ayn değişkenler olarak karşımıza çıkmaktadır. Şifrelenmiş verinin çözülmesi yada şifrelemek için bilinmesi gerekenlerin artması yapay sinir ağlan ile şifrelemenin yaygınlaşması ihtimalini azatlığı halde zor kullanılarak şifrelenmiş bir verinin çözümlenmesi olasılığını çok fazla azaltmaktadır. Aynca yapay sinir ağlan ile şifreleme sadece güvenli olarak veri iletiminde kullanılmasının yanı sıra kişisel olarak önem verilmekte olan verilerin de şifrelenerek ister kamuya açık istenirse kişisel veri saklama ortamlannda ikinci bir şahıs tarafından incelenmesinin önüne geçilmesi için kullanılabilir. Bu durumda kullanıcı; yapay sinir ağımn katman sayısı, giriş çıkış hücre sayılan, toplam hücre sayısı, aktivasyon fonksiyonu yada eğitim kümesinden birini yada birkaçını değiştirerek kişisel bir şifreleme yapısı oluşturmaktadır.