Browsing by Author "Sevcan EMEK"

Now showing 1 - 3 of 3
  • No Thumbnail Available
    Item
    Electrical Analogue of Arterial Blood Pressure Signals
    (2018) Sevcan EMEK; Vedat EVREN; Mehmet Akif Kayapınar
    In this study, we propose an electrical circuit model that will be useful for understanding of the mechanisms anddynamics of the human cardiovascular system, which is considered as a complex system in the field of physiology. Theelectrical circuit model, defined as the Windkessel model, plays an important role in the observation of thecharacteristic effect of the blood pressure on the arterial system. An electrical circuit model, which we have connectedto the input terminals of the Windkessel model, ensures that the mean arterial blood pressure signals are observedwithin the expected range of values. The Windkessel circuit model that we have tried to develop in this study wasconstructed in a laboratory environment and the results were observed. It is thought that this study will contribute to theliterature in terms of the development of the Windkessel model by increasing the number of parameters involved in themodels of heart and arterial system.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Simulation of glucose regulating mechanism with an agent-based software engineering tool
    (2019) Sevcan EMEK; Vedat EVREN; Şebnem BORA
    This study provides a detailed explanation of a regulating mechanism of theblood glucose levels by an agent-based software engineering tool. RepastSimphony which is used in implementation of this study is an agent-basedsoftware engineering tool based on the object-oriented programming using Javalanguage. Agent-based modeling and simulation is a computational methodologyfor simulating and exploring phenomena that includes a large set of activecomponents represented by agents. The agents are main components situated inspace and time of agent-based simulation environment. In this study, we presenthormonal regulation of blood glucose levels by our improved agent-basedcontrol mechanism. Hormonal regulation of blood glucose levels is an importantprocess to maintain homeostasis inside the human body. We offer a negativefeedback control mechanism with agent-based modeling approach to regulate thesecretion of insulin hormone which is responsible for increasing the bloodglucose levels. The negative feedback control mechanism run by three mainagents that interact with each other to perform their local actions in thesimulation environment. The result of this study shows the local behavior of theagents in the negative feedback loop and illustrates how to balance the bloodglucose levels. Finally, this study which is thought a potential implementation ofagent-based modeling and simulation may contribute to the exploration of otherhomeostatic control systems inside the human body
  • No Thumbnail Available
    Item
    Şizofreni Hastalığının Tanısına Yönelik Beyin Dalgalarının Derin Öğrenme Yöntemleri ile İncelenmesi
    (2023) Berkay SERİN; Sevcan EMEK
    İnsan beyninin matematiksel modeli üzerine kurulan tekniklerin kullanılması, insan için hayati olan düşünme, hafıza, algılama, konuşma ve diğer yaşam aktivitelerinin sürdürülmesinde bir takip sistemi oluşturmaktadır. Bu çalışmada şizofreni hastalığın teşhis edilmesine yönelik alternatif bir yaklaşım sunulmaktadır. Çalışmada, 14 şizofreni hastası ve 14 sağlıklı bireyden alınmış, 19 EEG kanalıyla standart 10-20 EEG montajı kullanılarak 250 Hz örnekleme frekansı ile elde edilen veriler kullanılmaktadır. Çalışma boyunca, bu veriler farklı şekillerde sınıflandırılmakta ve deneysel çalışmalarla elde edilen bulgular doğruluk ve harcanan süre açısından karşılaştırılmaktadır. İlk yaklaşım olarak, beyin dalgalarının işlenmeden evrişimli sinir ağları (Convolutional Neural Network -CNN) ile yürütmek olsa da CNN her nöron katmanı arasında birbiriyle ilişkili dalga verilerini unuttuğu için verimli bir sonuç vermediği gözlemlenmektedir. Bu nedenle, verilerin bütünlüğünü koruyacak tekrarlayan sinir ağları (Recurrent Neural Network -RNN) kullanılmaktadır. Çalışma genelinde, beyin dalgaları önerilen ve yapılandırılmış derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılmakta ve en verimli olanına ulaşmaya çalışılmaktadır.