Reşat Özgür Doruk

Doruk, Reşat Özgür

Name Variants

R.Ö.Doruk
Reşat Özgür Doruk
D.,Resat Ozgur
R. Ö. Doruk
R., Doruk
Doruk, Resat Ozgur
Doruk,R.O.
R.,Doruk
Doruk R.
D.,Reşat Özgür
özgür Doruk R.
Reşat Özgür, Doruk
R. O. Doruk
Özgür Doruk R.
R.O.Doruk
Doruk,R.Ö.
D., Reşat Özgür
D., Resat Ozgur
Resat Ozgur, Doruk
Doruk,Resat Ozgur
Doruk, Reşat Özgür
Doruk, R. Ozgur

Job Title

Profesör Doktor

Email Address

resat.doruk@atilim.edu.tr

Main Affiliation

Electrical-Electronics Engineering

ORCID ID

0000-0002-9217-0845

WoS Researcher ID

T-9951-2018

Full item page

Scholarly Output

27

Articles

14

Citation Count

21

Supervised Theses

12 Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 7 of 7

Lazer Kaynaklı Kırılma Spektroskopisiyle Farmasötik ve Mineral Numuneleri Üzerinde Pca Kombine Makine Öğrenme Tekniklerine Ön İşleme Yapılmasının Performans Değerlendirmesi
(2023) Yazıcı, Göktuğ; Doruk, Reşat Özgür; Electrical-Electronics Engineering
Lazerle indüklenen kırılma spektroskopisi (LIBS), malzeme tanımlama ve analiz için kullanılan hızlı bir optik atomik emisyon spektroskopisidir. Yerinde analiz, titiz numune işlemenin kaldırılması ve değerlendirilmekte olan madde için mikro yıkıcı özelliklerin avantajlarına sahiptir. LIBS, malzemeyi belirli bir eşiğe uyarmak için kısa lazer ışını patlamaları kullanır ve bu plazma oluşumuyla sonuçlanır. Dalga boyu değeri ve yoğunluk genliğini içeren plazma özellikleri, deneyin malzemesi ve çevresinden etkilenir. Bu çalışmada LIBS kullanılarak ilaç ve mineral örneklerinin spektrum profilleri elde edilmiştir. Farmasötik numunelerin toplanması, her iki parasetamol bazlı ilacın, Aferin ve Parafon'un iki farklı konsantrasyonundan oluşur. Alüminyum (Al), Bizmut (Bi), Bakır (Cu), Demir (Fe), Manganez (Mn), NikelAlüminyum (NiAl), Kalay (Sn), Çinko (Zn) mineral verisetindeki numunelerdir. Numunelerin spektrum verileri, eksik değerlerin şekli koruyan parçalı kübik spline enterpolasyonu ile değiştirilmesi, çeyreklere dayalı aykırı değerlerin doldurulması, gürültüyü gidermek için spektrumların yumuşatılması ve hem dalga boyu hem devi yoğunluk eksenlerinin normalleştirilmesiyle veri ön işleme yöntemlerine tabi tutulmuştur. İstatistiksel bilgiler elde edilmiş, ve hem önceden işlenmiş hem de ham veri kümeleri temel bileşen analizine (PCA) tabi tutulmuştur. Makine öğrenimi modelleri, iki farklı eğitim testi bölümü kullanılarak oluşturulmuştur: %70 eğitim - %30 test ve %80 eğitim - %20 test. Modellerin aşırı uyumlanmasını önlemek için çapraz doğrulama kullanılmış olup, bu nedenle örnek boyutu minimumdur. Her iki bölümün de önceden işlenmiş ve ham veri kümelerinden elde edilen makine öğrenimi sonuçları karşılaştırılmıştır. Karar Ağaçları, Diskriminant, Naïve Bayes, Destek Vektör Makineleri (SVM), k-NN(k-En Yakın Komşu) Topluluk Öğrenmesi ve Sinir Ağı algoritmalarından oluşan; hem parasetamol bazlı farmasötik numunelerin hem de 8 farklı mineral numunelerin LIBS veri setlerine, ve bunların hem ön işlemeye tabi tutulmuş hem de ham veri setlerine, ön işlemenin etkisini gözlemlemek için uygulandığı ilk çalışmadır.
Sinaptik Olarak Kuple Edilmiş Hodgkin-huxley Nöronlarının Geri Beslemeli Denetimi
(2021) Zargoun, Abobakar; Doruk, Reşat Özgür; Electrical-Electronics Engineering
Bir çift özdeş Hodgkin-Huxley nöron modeli, bir boşluk kavşağı (elektriksel sinaps) vasıtasıyla kuple edilmektedir. Bu nöronlar, harici bir akım tarafından uyarılırlar. Sistem doğrusal olmayan bir elektrik devresi, sinaptik boşluk ise bir elektriksel iletkenlik olarak modellenmektedir. Sistemin tamamı doğrusal olmayan çok girişli, çok çıkışlı (MIMO) bir yapı olarak karşımıza çıkar. Çatallanma teorisini ve MATLAB tabanlı MATCONT adlı paket yazılım kullanılmak suretiyle çatallanmaya yol açan nöron parametrelerini izlenmekte olup söz konusu koşullar belirlenerek kayıt altına alınmaktadır. Bu çalışmada küple edilmiş Hodgkin-Huxley modelinin parametreler, ve sinaptik iletkenliğin seçilen farklı değerleri için ayrı ayrı incelemeler yapılmıştır. Sinaptik iletkenliğin ve nöronların parametrelerinin değişik değerleri için çatallanmalar MATCONT kullanılarak incelenmiştir. Daha sonra, çatallanma olgusundan kaynaklı olduğu zar potansiyeli salınımlarını söndürmek için ikinci dereceden arındırma süzgeci tabanlı denetleyiciler kullanılmıştır. Bu denetleyici mevcut çatallanmaları kontrollü elektrik akımı uygulayarak denetim altına almaktadır. Döngünün tamamlanabilmesi için süzgeç çıkışının bir kazanç ile işlenmesi gerekmektedir. Bunun için izdüşümsel denetim yöntemi kullanılmaktadır. Bu yöntem tam durum geri beslemeli doğrusal karesel denetleyiciyi (LQR) süzgeç çıkışından geri besleme yaparak yaklaşık olarak elde etmeyi hedefler. Arındırma süzgeçleri yalnızca zar potansiyellerini işler ve izdüşümsel denetim süzgeç çıkışını bir kazanç yoluyla nörona bir akım enjeksiyonu olarak uygulanmasını sağlar.
Sinirsel ateşleme verisinden fitzhugh-nagumo noron modelinin parametre kestirimi
(2020) Abosharb, Laıla; Doruk, Reşat Özgür; Electrical-Electronics Engineering
Bu tezde Fitzhugh-Nagumo sinir h¨ucresi modellerinin parametrelerinin sinirsel ates¸leme verisinden kestirilebilmesine y¨onelik bir aras¸tırma yapılmaktadır. S¨oz konusu modelde girdi bir elektrik akımı olup uyaranı temsil etmekte olup c¸ıktı olarak ise ates¸leme hızı modelden alınmaktadır. Konvansiyonel sistem tanılama y¨ontemlerinde kars¸ılas¸ılan durumlardan farklı olarak elde edilen ¨olc¸ ¨umlerde s¨urekli ¨orneklenmis¸ bir veri (zar potansiyeli ya da ates¸leme hızı) s¨oz konusu de˘gildir. Tam tersine, sadece aksiyon potansiyeli zamanlarından olus¸an ayrık bir veri toplanmaktadır. Di˘ger ¨onemli bir ¨ozellik ise bu verilerin iyon kanallarının istatistiksel s¨urec¸leri nedeniyle rastgele olus¸udur. Varıs¸ rastgele s¨urec¸lerinin istatistiksel tanımlanabilirlikleri sayesinde model parametrelerinin kestirimi ic¸in olabilirlik fonksiyonlarının tanımı yapılabilmektedir. Benzetimler sırasında ya sinirsel ates¸leme zamanları modelin c¸ ¨oz¨um¨u yoluyla elde edilmeli ya da bir deneyden gerc¸ekc¸i veri toplanmalıdır. Algoritma sınanması amacıyla birinci y¨ontem tercih edilebilir. Burada parametreleri bilinen modelden elde edilen ates¸leme hızı verisi, homojen olmayan Poisson s¨ureci benzetimi yapılarak sinirsel ates¸leme verisine d¨on¨us¸t¨ur¨ul¨ur. S¨oz konusu benzetimlerde ¨onceden tanımlanmıs¸ bir uyaran profiline gereksinim vardır. Bu c¸alıs¸mada Fourier serisi bic¸iminde tanımlanmıs¸ uyaran profilleri s¨oz konusu olmaktadır. Ayrıca istatistiksel yeterlilik sa˘glanması ic¸in benzetimler c¸ok defa tekrarlanmaktadır. Bu is¸lem sırasında faz ac¸ıları rastgele atanarak benzetimlerin ba˘gımsızlıkları garanti altına alınmıs¸tır. Benzetimlerden elde edilen uyaran/cevap verisi yerel Bernoulli s¨urec¸lerinden t¨uretilmis¸ homojen olmayan Poisson olabilirlik fonksiyonları ¨uzerinden n¨oron parametrelerinin en y¨uksek olabilirlik kestirimi yapılmaktadır. Kestirimi yapılan parametrelerin ortalama de˘gerleri tablolar halinde, istatistiksel ¨ozelliklerinin de˘gis¸imi de grafikler halinde sunulmaktadır. S¨oz konusu grafikler kestirimin standart sapmalarının Fourier serisi uyaranın alt eleman sayısı, taban frekansı, genli˘gi ve ¨ornekleme (tekrarlanmıs¸ benzetim) sayısına kars¸ın de˘gis¸imini incelemektedir. T¨um bunların yanı sıra, gelis¸tirilen yaklas¸ımların performansını inceleyebilmek ic¸in dıs¸ kaynaklardan gerc¸ekc¸i uyaran/cevap verisi (g¨ok sineklerinin H1 g¨orme sisteminden alınmaktadır) alınmıs¸ ve gelis¸tirilen algoritmalar bu verilerle denenmis¸tir. Burada sineklerin g¨orme sistemleri renksiz g¨ur¨ult¨u bic¸iminde uyaranlarla 20 dakika boyunca uyarılmıs¸ ve sinirsel ates¸leme verileri toplanmıs¸tır. Bu deneme aynı zamanda Fourier serisi dıs¸ında bir uyaran ile c¸alıs¸abilme olana˘gı da sunmus¸tur. Bu ac¸ıdan algoritmaların daha genel bir testine de olanak sa˘glamıs¸tır. C¸ alıs¸mada kullanılan hesaplama ortamı MATLAB olup, en iyileme (optimizasyon) k¨ut¨uphanesinde bulunan fmincon beti˘gi olabilirlik kestiriminde kullanılmaktadır.
Citation - WoS: 2
Citation - Scopus: 2
Investigating the Impact of Two Major Programming Environments on the Accuracy of Deep Learning-Based Glioma Detection From Mri Images
(Mdpi, 2023) Yilmaz, Vadi Su; Akdag, Metehan; Dalveren, Yaser; Doruk, Resat Ozgur; Kara, Ali; Soylu, Ahmet; Electrical-Electronics Engineering; Department of Electrical & Electronics Engineering
Brain tumors have been the subject of research for many years. Brain tumors are typically classified into two main groups: benign and malignant tumors. The most common tumor type among malignant brain tumors is known as glioma. In the diagnosis of glioma, different imaging technologies could be used. Among these techniques, MRI is the most preferred imaging technology due to its high-resolution image data. However, the detection of gliomas from a huge set of MRI data could be challenging for the practitioners. In order to solve this concern, many Deep Learning (DL) models based on Convolutional Neural Networks (CNNs) have been proposed to be used in detecting glioma. However, understanding which CNN architecture would work efficiently under various conditions including development environment or programming aspects as well as performance analysis has not been studied so far. In this research work, therefore, the purpose is to investigate the impact of two major programming environments (namely, MATLAB and Python) on the accuracy of CNN-based glioma detection from Magnetic Resonance Imaging (MRI) images. To this end, experiments on the Brain Tumor Segmentation (BraTS) dataset (2016 and 2017) consisting of multiparametric magnetic MRI images are performed by implementing two popular CNN architectures, the three-dimensional (3D) U-Net and the V-Net in the programming environments. From the results, it is concluded that the use of Python with Google Colaboratory (Colab) might be highly useful in the implementation of CNN-based models for glioma detection. Moreover, the 3D U-Net model is found to perform better, attaining a high accuracy on the dataset. The authors believe that the results achieved from this study would provide useful information to the research community in their appropriate implementation of DL approaches for brain tumor detection.
Citation - Scopus: 0
Washout Filter Based Control of Two Hodgkin-Huxley Neurons Coupled by Electrical Synapses
(International Research Publication House, 2020) Doruk,R.Ö.; Zargoun,A.B.M.; Electrical-Electronics Engineering
The purpose of this work is to present a bifurcation control of a coupled Hodgkin-Huxley model. The structure of the model is like a master-slave mechanism where two neurons are coupled by an electrical synaptic conductance. Fundamental aim is to stop the bursts generated due to Hopf bifurcations arisen from the injection of external current to the master (first) neuron. The bifurcations are analyzed and detected using the MATLAB based MATCONT toolbox and various Andronov-Hopf conditions are detected. The synaptic conductance appears to affect the occurrence of the Hopf conditions. Higher conductances lead to lesser number of Hopf points. The control of these bifurcations are performed by washout filter aided by linear quadratic projective control theory. The washout filter processes the membrane potentials only and projective control generates a gain to transform the filtered output to a current injection to the slave neuron. A detailed numerical example for one case and summary of all cases are presented. Simulations and graphical results are presented for the detailed example. Success of other cases are summarized as a table. It appears that, too small synaptic conductance values renders it difficult to attain a stable control of the bifurcations. However, one has a successful outcome for most conductance values. ©International Research Publication House.
Duyarga Nöronları için Poisson Ateşleme Süreç Verisinden Model Kestirimi
(2022) Al-akam, Mohammed; Doruk, Reşat Özgür; Electrical-Electronics Engineering
Bu tezde, uyarıcı-yatıştırıcı nitelikteki bir nöron modelinin ateşleme verisinden kestirimine dayanan hesaplamalı ve teorik bir çalışma sunulmaktadır. Söz konusu çalışma, daha önceki bir çalışmada olduğu gibi gerçekçi bir veri kümesinden (Diptera sineğinin görsel H1 nöronları) alınan uyaran ve ilgili cevap kayıtları kullanılarak gerçekleştirilmiştir. En yüksek olabilirlik, bu tezde kullanılan sinir ağı modelinin parametre tahminini yürütmek için kullanılan yöntemdir. Bu veriler, istatistiksel bilgi içeriğini artırmak için yapılan tekrarlamalı benzetimlerde kullanılabilmek amacıyla alt bölümlere ayrılmıştır. 20 dakikalık bir uyaran-tepki veri kaydı olduğu için bu kayıt segmentlere ayrılmış ve her bir segment birbirinden bağımsız bir veri kümesini temsil eder. Nöron modeli için parametrelerin gerçek değerleri kestirilemediğinden, bu gerçek değerleri kullanarak üretilen sentetik veri kümeleri bu araştırmada nöron dinamikleri tarafından kullanılamayacaktır. Bu gerçeğe dayanarak yapılan kestirimlerin doğruluğunu istatistiki olarak sınayabilmek için iki örnek Kolmogorov-Smirnov testi kullanılmıştır.. Bu test, model yanıtlarına ek olarak kaydedilen iki ateşleme zaman aralığı verileri arasında bir karşılaştırma yapmak için uygulanmıştır. Sonuçların tahmini ve analizi grafiksel olarak sunulacak ve ayrıca tablo şeklinde listelenecektir. Ayrıca, bu araştırmanın değiştirilmiş bir Fitzhugh-Nagumo modeli kullandığı önceki araştırmalarla bir karşılaştırma yapılmıştır.
Citation - WoS: 3
Citation - Scopus: 3
Angiogenic Inhibition Therapy, a Sliding Mode Control Adventure
(Elsevier Ireland Ltd, 2020) Doruk, Resat Ozgur; Electrical-Electronics Engineering
[No Abstract Available]