Person: ALTIKARDEŞ, ZEHRA AYSUN
Loading...
Email Address
Birth Date
Research Projects
Organizational Units
Job Title
Last Name
ALTIKARDEŞ
First Name
ZEHRA AYSUN
Name
6 results
Search Results
Now showing 1 - 6 of 6
Publication Metadata only Machine learning applications on covid-19 pandemic: A systematic literature review(2022-12-10) DOĞAN, BUKET; ALTIKARDEŞ, ZEHRA AYSUN; KÖKSAL K., DOĞAN B., ALTIKARDEŞ Z. A.Covid-19 is an infectious disease caused by the Sars-Cov-2 virus, which emerged on December 19, 2019 and was declared as a pandemic by the World Health Organization (WHO) on March 11, 2020. This disease, which causes infection in the lungs and upper respiratory tract, has been seen in more than 243 million people worldwide and spread to 192 countries/territories and 26 cruise/naval ships since the day it first appeared. Studies are carried out in many different areas to combat the increase in the number of infected patients. Computer-aided systems, —one of these areas— are used together with technologies such as data science, machine learning and artificial intelligence, and they provide great benefits in predictive diagnosis processes in the fight against Covid-19. In this study, machine learning methods used for the detection and diagnosis of Covid-19 are investigated by systematic literature method. 49 empirical studies in which machine learning is applied with a model and methodology suitable for the purpose determined as content were examined. In this study, the purposes and performances of using machine learning methods in the field of Covid-19 were examined. The articles between 2019-2021 from two different sources, IEEE and Science Direct, were obtained using five search queries. Using the exclusion and selection strategy among 49 out of a total of 532 studies were examined. Within the scope of the study, it was seen that the most used of the 3 data types, namely time series, image and clinical, was the time series. It has been concluded that among the 3 usage purposes determined for machine learning in the articles, Covid-19 diagnosis is the most studied problem type. While the most used machine learning method for Curve Fitting problems was Regression, it was concluded that Random Forest (RF) and Support Vector Machines (SVM) methods were frequently used in the diagnosis of Covid-19.Publication Open Access Topluluk sınıflandırma yöntemleri ve PCA kullanarak zararlı url tespiti(2021-12-01) ALTIKARDEŞ, ZEHRA AYSUN; DOĞAN, BUKET; Köksal K., Doğan B., Altıkardeş Z. A.Teknolojinin gelişmesi ve internet kullanıcı sayısındaki artışla orantılı olarak siber suçlarda da artış gözlemlenmiştir. Birçok farklı siber saldırı tekniği bulunmaktadır. Bu saldırı tekniklerinden biri olan kötü amaçlı web siteleri, siber saldırılar ve dolandırıcılık olaylarında önemli rol oynamaktadır. İnternette masum görünen bir bağlantıya tıklamak veya e-posta ve mesaj yoluyla gönderilen bir web sayfasını ziyaret etmek arka planda kimlik avı kampanyalarının başlatılmasına, kötü amaçlı yazılımların, casus yazılımların, fidye yazılımların indirilmesine ve ciddi parasal kayıplar oluşmasına yol açar. Dolayısıyla bu tehditlerin etkin bir şekilde tespit edilmesi ve önlenmesi bireyler, kurumlar ve hükümetler için oldukça önemli bir konu haline gelmiştir. Kara listeye dayalı yöntemler, kötü amaçlı URL\"leri tanımlamak için kullanılan standart yöntemlerden biridir. Ancak kara listeler hiçbir zaman kapsamlı değildir ve yeni oluşturulan URL\"leri algılama yeteneğinden yoksundur. Kara listeye dayalı yöntemlerin mevcut ihtiyacı ve eksiklikleri de göz önünde bulundurularak bu çalışmada toplulukla öğrenme yöntemleri kullanılarak bir sınıflandırma yaklaşımı önerilmiştir. Çalışmada iyi huylu ve kötü huylu URL’lerden elde edilmiş 79 sözcüksel özellik içeren Kanada Siber Güvenlik Enstitüsü\"nün URL veriseti (ISCX-URL-2016) üzerinde çalışılmıştır. Verisetinde benign, spam, phishing, malware ve defacement olmak üzere beş farklı URL türü bulunmaktadır. Toplam 7781 iyi huylu ve 28.917 tane zararlı URL kaydı üzerinde zararlı, zararsız etiketleri kullanılarak ikili sınıflandırma işlemi ve beş farklı etiket bilgisi kullanılarak çoklu sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Makine öğrenmesi yöntemlerinden Rastgele Orman algoritması uygulanan yöntemin başarısının sınanması için 10-katlamalı çapraz doğrulama (10-fold cross validation) ile birlikte kullanılmıştır ve 10 temel bileşen kullanılarak ikili sınıflandırma problemi için ortalama %99.42, çoklu sınıflandırma problemi için ortalama %95.68 doğruluk değeri elde edilmiştir. Böylece her gün yeni web sitelerinin katıldığı bu dinamik internet ağını kötü niyetli tasarlanmış web sitelerinden korumaya yönelik yüksek başarım oranına sahip bir model önerisi sunulmuştur.Publication Open Access Yeni Bir Yaklaşımla Genç Bireylerde Kalp Sağlığı Takibi için Web ve Mobil Uygulama Geliştirilmesi(2019-11-01) FAK, ALİ SERDAR; ZEHRA AYSUN ALTIKARDEŞ;Mensur BAJGORA;Ufuk SARIKAYA;BUKET DOĞAN;ALİ SERDAR FAKKardiyovasküler hastalık riskini tetikleyen hipertansiyon, obezite, diyabet gibi önlenebilir hastalıkların ve risk faktörülerinin sıklığı ülkemizdekigenç bireylerde hızla artmaktadır. Bu hastalıkların kontrollü bir şekilde takip edilebilmesi ve önlenebilmesi için Marmara Üniversitesiöğrencilerinin demografik ve sağlık verilerinin kayıt altına alınmasını ve izlenmesini sağlayan web ve mobil uygulamanın geliştirilmesisağlanmıştır. Böylece, Framingham risk skoruna göre öğrencilerin 10 yıllık kardiyovasküler risklerinin hesaplanarak görüntülendiğive kişiye özel hale getirilmiş tıbbi önerilerin e-posta yoluyla bildirildiği bir web platformu PHP ve MySQL kullanılarak oluşturulmuştur.Öğrencilerin ilerleyen zamandaki kardiyovasküler hastalık risklerinin takip edilebildiği bu platform, yüksek risk grubunda olan bireylerinrisk seviyelerinin normale indirilebilmesi için farkındalıklarını arttıran bir işlevselliğe sahiptir. Hazırlanan web platformunun desteklenmesiiçin, Marmara Üniversitesi öğrencilerinin kendi sağlık durumlarını takip edebilecekleri, kalp sağlığı konusunda bilinçlendirici bildirimlerledestekleneceği ve yaşam kalitelerini arttırabilmeleri için bir standart oluşturulmasına yardımcı olacak “Sağlıklı Kalpler” adındaAndroid ve iOS platformlarında kullanılmak üzere bir mobil uygulama geliştirilmiştir. Bu uygulama içerisinde adım sayar, egzersiz ekleme,listeleme, sağlıklı beslenme ve güncel sağlık durumunu izleme gibi fonksiyonlar bulunmaktadır.Publication Metadata only Malicious urls detection using ensemble classifier” 4th international conference on data science and applications(2021-06-06) DOĞAN, BUKET; ALTIKARDEŞ, ZEHRA AYSUN; KÖKSAL K., DOĞAN B., ALTIKARDEŞ Z. A.Publication Metadata only Machine learning applications on covid-19 pandemic: A systematic literature review(Bilgin Kültür Sanat Yayınları, 2022-01-01) DOĞAN, BUKET; ALTIKARDEŞ, ZEHRA AYSUN; KÖKSAL K., DOĞAN B., ALTIKARDEŞ Z. A.; Çoğun, Hikmet Y.; Parlar, İshakPublication Open Access Effect of eTansiyon smartphone application on hypertension control(2022-10-01) YILMAZ, EMRE; UZUNER, ARZU; DOĞAN, BUKET; ALTIKARDEŞ, ZEHRA AYSUN; AKDENİZ, ESRA; YILMAZ E., UZUNER A., Bajgora M., DOĞAN B., ALTIKARDEŞ Z. A. , Geris B. K. , AKDENİZ E.Aim: To investigate the effectiveness of eTansiyon smartphone application in blood pressure control in patients with hypertension. Background: Global prevalence of hypertension and the burden of chronic illness care, especially in primary care, are increasing in world. We have developed eTansiyon to ensure the continuity of patient-physician relationship, so it may help to improve the lifestyle of patients with hypertension, increase their adherence to treatment and achieve the target blood pressure. Methods: This study was a non-randomized controlled study. The sample was selected by random sampling method among the patients registered in 6 Family Health Units (FHUs). Randomization was performed at the FHU level; the units were randomized to 4 control group (CG) and 2 intervention group (IG), so that randomization in this study was 2:1. Both groups were followed up for at least four months. In addition to CG, IG were provided to use eTansiyon. Obtained data were analysed to evaluate differences between groups at the beginning and end of the study, intra-group changes after follow-up and interaction between groups and follow-up period. Findings: The study was performed with 124 patients in CG and 61 patients in IG. At the end of the study, the average systolic blood pressure/diastolic blood pressure (SBP/DBP) of office and home was significantly lower in IG compared to CG (P < 0.001, MD 9.5 mmHg; P = 0.007, MD 3.8 mmHg; P < 0.001, MD 10.6 mmHg; P < 0.001, MD 4.8 mmHg, respectively), and it was found that the proportion of people with target blood pressure in IG was significantly higher than CG (P < 0.001, 49.2%(n = 30) and 22.6%(n = 28), respectively). Repeated measures ANOVA and generalized estimating equations results showed that follow-up period and interaction between groups were significant in terms of office and home SBP/DBP and target blood pressure level during follow-up period (P < 0.001, P < 0.001, P < 0.001, P < 0.001, P < 0.024, respectively).