Topallı, Damla

Profile Picture
Profile URL
https://hdl.handle.net/20.500.14411/6965
Name Variants
D.,Topallı
Topallı,D.
Damla, Topalli
Topalli, D.
D., Topalli
Topallı, Damla
D.,Topalli
T.,Damla
Topalli,D.
Damla, Topallı
D., Topallı
Topalli, Damla
T., Damla
Job Title
Doktor Öğretim Üyesi
Email Address
damla.topalli@atilim.edu.tr
Main Affiliation
Information Systems Engineering
Status
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
55698308700
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
CGS-5918-2022

Sustainable Development Goals

NO POVERTY1
NO POVERTY
0
Research Products
ZERO HUNGER2
ZERO HUNGER
0
Research Products
GOOD HEALTH AND WELL-BEING3
GOOD HEALTH AND WELL-BEING
0
Research Products
QUALITY EDUCATION4
QUALITY EDUCATION
11
Research Products
GENDER EQUALITY5
GENDER EQUALITY
0
Research Products
CLEAN WATER AND SANITATION6
CLEAN WATER AND SANITATION
0
Research Products
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY7
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
0
Research Products
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH8
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
1
Research Products
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE9
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
0
Research Products
REDUCED INEQUALITIES10
REDUCED INEQUALITIES
0
Research Products
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES11
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
0
Research Products
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION12
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
0
Research Products
CLIMATE ACTION13
CLIMATE ACTION
0
Research Products
LIFE BELOW WATER14
LIFE BELOW WATER
0
Research Products
LIFE ON LAND15
LIFE ON LAND
0
Research Products
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS16
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
0
Research Products
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS17
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
1
Research Products
Documents

14

Citations

266

h-index

6

Go to Scopus profile
Documents

0

Citations

0

Go to WoS profile
Scholarly Output

39

Articles

12

Views / Downloads

98/206

Supervised MSc Theses

12

Supervised PhD Theses

4

WoS Citation Count

195

Scopus Citation Count

268

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

5.00

Scopus Citations per Publication

6.87

Open Access Source

5

Supervised Theses

16

JournalCount
9th Annual International Conference of Education, Research and Innovation (iCERi) -- NOV 14-16, 2016 -- Seville, SPAIN4
9th International Conference on Education and New Learning Technologies (EDULEARN) -- JUL 03-05, 2017 -- Barcelona, SPAIN2
2016 Medical Technologies National Conference, TIPTEKNO 2016 -- 2016 Medical Technologies National Conference, TIPTEKNO 2016 -- 27 October 2016 through 29 October 2016 -- Antalya -- 1266332
Journal of Eye Movement Research2
Medical Technologies National Conference (TIPTEKNO) -- OCT 27-29, 2016 -- Antalya, TURKEY2
Current Page: 1 / 3

Scopus Quartile Distribution

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Filters

2018 - 201912020 - 20243
Reset filters

Settings

COAR Resource Type: text::thesis::doctoral thesis

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 4 of 4
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    Doğal Dil İşleme ile Arapça ve İngilizcede Duygu Analizi
    (2024) Aljamel, Yousra Alhadı; Turhan, Çiğdem; Topallı, Damla
    In previous research, the Arabic-language emotion text classification received less attention than the English-language emotion text classification. Therefore, this study addresses the problem of emotion analysis in English and Arabic using the supervised machine learning approach. The subsequent steps were followed: data collection, processing, feature extraction, and emotion classification. Three datasets were used, SemEval18: task 1(in two versions), the English and Arabic datasets, and the ArabicNewsHeadline dataset. Seven machine learning algorithms were applied: NB, SVM, KNN, RFC, LGR, QDA, and SGD.
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    Cerrahi Asistanların Beceri Düzeylerinin Anlaşılması Amacıyla Bilgisayar Tabanlı Simülasyon Eğitim Ortamlarının Oluşturduğu El Hareketleri Verisine Makine Öğrenme Yöntemlerinin Uygulanması
    (2023) Tonbul, Gökçen; Çağıltay, Nergiz; Topallı, Damla
    Tıp disiplinleri, yeni teknolojilerin gelişimine paralel olarak kendi mevcut karmaşık yapısı içinde büyük zorluklar yaşamaktadır. Klasik yaklaşımlar, adaptasyon sürecine girerek modern çözümlere evrilmekte hatta bazıları tamamen geçerliliğini yitirmektedir. Sıradan bir açık ameliyatın doğal olarak ortaya çıkan komplikasyonları, minimal invaziv ameliyatların gelişmesine yol açmıştır. Minimal invaziv cerrahi ile istenen vücut bölgesine ulaşmak için gerekli aletler yardımıyla, küçük kesiler açılarak vücuttaki boşluklar kullanılır veya yenisi oluşturulur. Böylece daha az kesi ve doku hasarı sayesinde hastanın da daha hızlı ve rahat bir iyileşme süreci geçirmesi amaçlanır. Bununla birlikte, ilgili cerrahi işlemlerin eğitim programlarında hala çeşitli sorunlar bulunmaktadır. Örneğin, cerrahi beceri düzeylerinin tanımlanması ve objektif olarak ölçülmesi zorlu bir süreçtir. Bu bağlamda, öncelikle cerrahi beceri düzeyi sınıflandırma yaklaşımlarını daha iyi anlamak için sistematik bir derleme çalışması yapılmıştır. Daha sonra deneysel bir çalışmada sanal gerçeklik ortamları aracılığıyla elde edilen el hareket verileri kullanılarak orta ve acemi cerrahi becerilerin önceki sınıflandırma çabalarına göre daha yüksek doğrulukla sınıflandırılması amaçlanmaktadır. Sonuçlar, yeniden üretilebilir uyarlanmış bir çerçeveye dayalı olarak farklı veri mühendisliği teknikleri kullanılarak sınıflandırmanın daha iyi hale getirilmesinin mümkün olduğunu göstermektedir. Gelecekte bu araştırma çalışmasını, uygun bir araç seti, veri bilimi muhakemesinin üzerine inşa edilen yazılım mühendisliği çabaları ve muhtemel yenilikçi makine öğrenimi yaklaşımları ile herhangi bir sanal ortama uyarlamanın mümkün olduğuna inanılmaktadır.
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    Doğal Dil İşleme ile Arapça ve İngilizcede Duygu Analizi
    (2024) Aljamel, Yousra Alhadı; Turhan, Çiğdem; Topallı, Damla
    Bu çalışmada, denetimli makine öğrenimi yaklaşımını kullanarak İngilizce ve Arapça duygu analizi sorununu ele alıyoruz ve bu kapsamda şu genel adımları izliyoruz: veri toplama, işleme, özellik çıkarma ve duygu sınıflandırma. Çalışmada SemEval18: görev task 1'in İngilizce ve Arapça iki versiyonu ve ArabicNewsHeadline veri seti olmak üzere üç veri seti kullanıldı. Bu very setlerine toplamda 7 makine öğrenme algoritması uygulandı: NB, SVM, KNN, RFC, LGR, QDA ve SGD.
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    Sınıflandırma Algoritmalarının Cerrahların El Hareketi Davranışları Üzerinden Beceri Seviyelerinin Tahmininde Kullanımı
    (2018) Topallı, Damla; Çağıltay, Nergiz
    Günümüzde endoskopik ameliyatlar uygulanması mümkün olduğunda açık ameliyat yerine tercih edilen bir alternatif haline gelmiştir. Bu operasyonlarda cerrah, 'endoskop' adı verilen bir kamera ve ışık kaynağı ve özel operasyonel araçları kullanarak işlemi gerçekleştirir. Bu tür ameliyatları gerçekleştirebilmek için cerrahların sürekli pratik yaparak gerekli becerileri kazanmaları gerekmektedir. Dolayısıyla bu becerilerin geliştirilmesi günümüzdeki eğitim programları açısından önemli bir hedeftir. Mevcut cerrahi eğitim programlarını iyileştirmek üzere çeşitli teknolojiler ile zenginleştirilmiş eğitim programları geliştirilmektedir. Ancak, bu teknolojileri geleneksel yöntemlere daha iyi entegre edebilmek için, cerrahların beceri düzeylerini anlamak ve gereksinimlerine göre uygun içerik hazırlamak önemlidir. Diğer bir deyişle, eğitim programının içeriğinin ve sırasının eğitim alan kişilerin bireysel ihtiyaçlarına uygun bir şekilde hazırlanması için, beceri düzeylerinin düzenli olarak değerlendirilmesi gerekmektedir. Mevcut beceri seviyesi değerlendirme teknikleri, çoğunlukla pahalı ve öznel olması nedeniyle eleştirilen uzman gözlemlerine dayanmaktadır. Bu bağlamda, bu çalışma, nöroşirürjide bilgisayar tabanlı simülasyon yazılımı ile el hareket ölçütlerini kullanarak cerrahi becerilerin objektif olarak değerlendirmesini amaçlamaktadır. Bu çalışma cerrahi eğitim alan 28 öğrenci ile gerçekleştirilmiştir. Değerlendirmeler temel olarak katılımcıların bilgisayara dayalı benzetim yazılımı üzerindeki el hareketleri esas alınarak gerçekleştirilmiştir. Buna göre, öncelikle benzetim tabanlı bir cerrahi eğitim yazılımı ortamından alınan performans ölçütleri kullanılarak öznitelikler çıkarılmış, çeşitli sınıflandırma algoritmaları ile orta ve acemi düzey cerrahların beceri düzeyleri tahmin edilmiştir. İkinci olarak benzetim ortamında el hareketlerine dayalı hız tabanlı ölçütler hesaplanmış, bu ölçütler orta ve acemi düzey cerrahları sınıflandırmak için kullanılmıştır. Daha sonra, açık kaynaklı bir göz hareketi sınıflandırması algoritması olan BIT algoritmasını, el hareketleri verisine uyarlayarak, yeni el hareketi ölçütleri önerilmiştir. Bu önerilen ölçütler ile, katılımcıların göz ve el hareketi verileri analiz edilerek, orta ve acemi düzey cerrahların el-göz davranışlarındaki farklılıklar anlaşılmıştır. Son olarak, bu çalışmada önerilen el hareket ölçütleri kullanılarak öznitelikler çıkarılmış ve sınıflandırma algoritmaları kullanılarak orta ve acemi düzey cerrahların beceri düzeyleri tahmin edilmiştir. Sonuç olarak, bu çalışmada, el hareketi verilerinden elde edilen ölçütler kullanılarak, acemi ve orta düzeydeki cerrahların beceri seviyelerinin daha iyi anlaşılması hedeflenmiştir. Sonuçlar, önerilen özniteliklerin tahminlerin doğruluğunu potansiyel olarak arttırdığını göstermektedir. Araştırmacılar, gelecekte, el ve göz özniteliklerinin bir arada kullanılması ile performans değerlendirmelerinin doğruluk seviyesinin daha da iyileştirilebileceğine inanmaktadırlar.