Yıldırım, Pınar

Name Variants

YIldIrIm P.
YILDIRIM Pınar
Pınar Yıldırım
Yildirim, Pinar
Yildirim, P.
Yıldırım, Pınar
P., Yıldırım
Pınar YILDIRIM
Yildirim Pinar
Pinar Yildirim
Pinar YiLDiRiM
YiLDiRiM Pinar
Yıldırım, P.
Yıldırım Pınar
Pınar, Yıldırım
Yıldırım, Meltem Pınar

Job Title

Prof.Dr.

Email Address

pinar.yildirim@okan.edu.tr

Main Affiliation

Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering

Full item page

Scholarly Output

16

Articles

3

Citation Count

79

Supervised Theses

8 Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 10 of 16

Citation - WoS: 20
Citation - Scopus: 19
Association Patterns in Open Data to Explore Ciprofloxacin Adverse Events
(Georg Thieme verlag Kg, 2015) Yildirim, P.; Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering
Background: Ciprofloxacin is one of the main drugs to treat bacterial infections. Bacterial infections can lead to high morbidity, mortality, and costs of treatment in the world. In this study, an analysis was conducted using the U.S. Food and Drug Administration (FDA) Adverse Event Reporting System (AERS) database on the adverse events of ciprofloxacin. Objectives: The aim of this study was to explore unknown associations among the adverse events of ciprofloxacin, patient demographics and adverse event outcomes. Methods: A search of FDA AERS reports was performed and some statistics was highlighted. The most frequent adverse events and event outcomes of ciprofloxacin were listed, age and gender specific distribution of adverse events are reported, then the apriori algorithm was applied to the dataset to obtain some association rules and objective measures were used to select interesting ones. Furthermore, the results were compared against classical data mining algorithms and discussed. Results: The search resulted in 6 531 reports. The reports included within the dataset consist of 3 585 (55.8%) female and 2 884 (44.1%) male patients. The mean age of patients is 54.59 years. Preschool child, middle aged and aged groups have most adverse events reports in all groups. Pyrexia has the highest frequency with ciprofloxacin, followed by pain, diarrhoea, and anxiety in this order and the most frequent adverse event outcome is hospitalization. Age and gender based differences in the events in patients were found. In addition, some of the interesting associations obtained from the Apriori algorithm include not only psychiatric disorders but specifically their manifestation in specific gender groups. Conclusions: The FDA AERS offers an important data resource to identify new or unknown adverse events of drugs in the biomedical domain. The results that were obtained in this study can provide valuable information for medical researchers and decision makers at the pharmaceutical research field.
Erythromcın ilacının yan etkilerinin araştırılması üzerine veri madenciliği çalışması
(2014) Tahminciler, Erhan; Yıldırım, Pınar; Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering
Bu çalışmada, bir araştırma çalışması veri ve metin madenciliği yöntemleri kullanılarak www.askapatient.com web sitesinde üzerinde Erythromycin ilaci ile ilgili hasta yorumları ile yapılmıştır. İlgili yorumlar metin ayrıştırma ve hastaların cinsiyet, yaş, günlük alınan dozaj bilgileri ve kullanım süresi gibi nitelikler bazı yöntemlerle analiz edilmiş ve bu ilacın yan etkileri belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışmanın sonucunda, hasta yorumlarının yan etkileri metin ayrıştırma yöntemleri ile ayrılmış ve bunların frekansları hesaplanmıştır. Mide ağrısı, baş dönmesi, kusma ve ishal gibi sık görülen yan etkiler tespit edilmiştir. Cinsiyet, yaş , günlük doz miktarı, kullanım süresi gibi nitelikler analiz ettikten sonra, birliktelik kuralları (Apriori) algoritması kullanılmış ve nitelikler arasında gizli ilişkiler araştırılmıştır Bu çalışmanın sonuçları tıbbi uzmanlar , araştırmacılar ve ilaç şirketleri için önemli katkılar sağlayacaktır.
Citation - WoS: 0
Citation - Scopus: 0
Clustering of Phentermine HCL Drug from Online Patient Medication Reviews
(Elsevier, 2019) Yildirim, Pinar; Kaya, Alkan; Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering; Tıbbi Mikrobiyoloji / Medical Microbiology
In this paper, a study to reveal hidden knowledge in the online patient medication reviews for phentermine HCL is presented. Phentermine HCL is used most frequently in the treatment of obesity. Obesity is a complex health disorder that affects huge amount of people. In recent years, the number of overweight people in industrialized countries has increased significantly and people who are obese are at a much higher risk for serious medical conditions such as high blood pressure, heart attack, stroke and diabetes. Considering the importance of the medication of obesity, knowledge discovery from online patient reviews is performed. Some information technologies and data mining techniques are used to discover some hidden knowledge between patient information and side effects in these reviews. Our results can give new ideas to medical researchers and pharmaceutical industry for drug safety. (C) 2019 The Authors. Published by Elsevier B.V. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) Peer-review under responsibility of the Conference Program Chairs.
Derin öğrenme ve makine öğrenmeyle korona-virüs enfeksiyonunun tahmini
(2022) Al-alı, Laıth Ibrahım Salıh; Yıldırım, Pınar; Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering
Coronavirüsün dünya çapında hızla yayılması ve mutasyona uğramış diğer türlerin ortaya çıkmasıyla birlikte, bu salgını kontrol altına almak ve tedavi etmek için cevaplar bulmak çok önemlidir. Bu araştırma, yapay zeka gibi tıbbi olmayan stratejiler kullanarak enfekte örnekleri tahmin etmek için yeni ve umut verici bir yaklaşım sunuyor. Semptomlar, en yaygın, en az yaygın ve şiddetli semptomlar olarak sınıflara ayrılırlar. Bu araştırma, bir tahmin modeli şekillendirmeyi, COVID-19 ile enfekte olan ve olmayanları belirlemeyi ve klinisyenler için ek maliyet etkin, doğru, zaman kazandıran ve kullanımı kolay sistemler, prosedürler ve destek yöntemleri geliştirmeye yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Verileri kategorize etmek için bir yapay sinir ağı ve bazı yaygın kullanılan makine öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Veri seti 1495 vaka ve 15 özellikten (yaş, ateş, cinsiyet, öksürük, yorgunluk, burun tıkanıklığı, ağrı, nefes darlığı, burun akıntısı, boğaz ağrısı, ishal, titreme, baş ağrısı, kusma ve etkilenen bölgede yaşama) oluşmaktadır. Veri seti, %75 Eğitim kayıtları ve %25 Test bilgilerine bölünür ve sınıflandırma algoritmaları uygulanır. Pandas, NumPy ve Matplotlib gibi Python kütüphaneleri, Keras ve Sklearn kullanımına ek olarak kullanılmıştır. Enfeksiyon vakalarını belirlemede en etkili değişkenler, tahmin algoritmalarından tasarlanan modele dayalı olarak analiz edilmiştir. Model, enfekte olan ve olmayan vakaların belirlenmesinde etkili bir tahmin göstermektedir. Yapay Sinir ağı, %85'in üzerinde bir doğruluk sağlamaktadır. Ayrıca, makine öğreniminde rastgele orman algoritmaları ve karar ağaçları ile %91'den fazla doğruluk elde edilmiştir.
Spor ve yaşam merkezleri üzerine veri madenciliği çalışması
(2013) Keskin, Melih; Yıldırım, Pınar; Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering
Bu çalışmada bir spor ve yaşam merkezine ait müşteri nitelik bilgileri, satılan hizmetleri incelenerek müşteri portföyü hazırlanacak, müşteri sadakati, müşteri güvenilirliği ve yeni pazarlama stratejileri ortaya çıkarılmaya çalışılacaktır. Bu çalışmada, karar ağaçları ve kümeleme algoritmalarına ait teknikler kullanılmıştır. Çalışma içerisinde seçilmiş olan teknikler kullanılan veri madenciliği yardımcı yazılımlarına göre seçilmiştir. Kullanılan algoritmalar ile çıkarılan kurallar test edilerek doğruluk oranları ortaya çıkarılmış ve bunlar şekiller, kurallar ve değerlendirmeler ile ifade edilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada kullanılan veri madenciliği modelleri geçmişte farklı sektör çalışmalarının benzer konularında oldukça güçlü önermeler ortaya sunacak yeteneğe sahiptir. Bu sebepten ötürü çalışma sonunda ortaya çıkan kurallar ile çalışmanın analizi detaylı bir şekilde anlatılacaktır. Ayrıca veri madenciliği çalışmaları için kullanılan yardımcı programlar dışında bir kodlama uygulaması yapılmıştır. Bu uygulama Id3 algoritmasının işleyişini oluşturacak şekilde uyarlanmış, kurallar oluşturulmuş ve karar ağacı çiziminin yapılması sağlanmıştır. Bu çalışmada kurgulanan sistem ve veri madenciliği modellemelerinin geliştirilmesine yönelik olarak çalışmam sonradan değiştirilmeye ve yeni eklemeler yapılmaya müsait bir şekilde tasarlanmıştır.
Teknik analiz ve derin pekiştirmeli öğrenme ile kriptopara alım-satımı
(2019) Ünlü, Muhammed Said; Yıldırım, Pınar; Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering
Son yıllarda teknolojinin yıkıcı etkisi birçok alanda kendini göstermektedir. Finans sektörü de bu durumdan fazlasıyla etkilenmiş durumdadır. Finansal piyasalar, artan rekabet ve gelişen teknoloji ile kriptopara piyasası gibi yenilikçi piyasaların oluşmasına zemin hazırlamaktadır. Finansal piyasalardaki değişime paralel olarak, yapay zeka alanındaki çalışmalarda da çok önemli gelişmeler olmaktadır. Bu çalışmada Robotik üzerine başarılı sonuçlar veren modern Derin Pekiştirmeli Öğrenme yöntemlerinden Soft-Aktör-Kritik(Soft Actor Critic - SAC) yöntemi ile finansal piyasalarda sıklıkla tercih edilen Teknik Analiz yöntemlerini kullanarak alım-satım stratejileri geliştirilmiştir. Piyasa değeri en yüksek üç kriptopara (Bitcoin, Ethereum ve Ripple), hem USD hem de BTC paritesinde veri seti olarak kullanılmaktadır. Çalışma kapsamında OpenAI-Gym ile kriptopara alım-satım ortamı oluşturulmuş ve bu ortamda SAC etmeni öğrenme süreci gerçekleştirilmektedir. Teknik Analiz yöntemleri ve SAC yöntemiyle oluşturulan stratejilerin performansları geriye yönelik testler(Backtesting) yapılarak karşılaştırılmaktadır. Anahtar Kelimeler: Derin Pekiştirmeli Öğrenme, Kriptoparalar, Algoritmik Alım-Satım, OpenAI-Gym, Soft-Aktör-Kritik, Teknik Analiz, Geriye Yönelik Testler
Yetişkin bireylerde diyet enerji yoğunluğunun diyet kalitesi ve antropometrik ölçüm değerleri ile olan ilişkisi
(2020) Yıldırım, Meltem Pınar; Özcan, Burcu Ateş; Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering
Bu çalışma, yetişkin bireylerde diyet enerji yoğunluğunun, diyet kalitesi ve antropometrik ölçümlerle ile olan ilişkisini incelemek amacıyla yapılmıştır. Çalışma, İstanbul İli, Tuzla, Kartal, Pendik ilçelerinde 19-65 yaş arası 271 yetişkin bireyle yürütülmüştür. Katılımcılardan anket formu, fiziksel aktivite saptama formu, 24 saatlik geriye dönük besin tüketim kaydı alınmıştır. Diyet kalitesinin belirlenmesinde 'Diyet Kalite İndeksi- Uluslararası (DKİ-U)' kullanılmıştır. Buna göre, katılımcıların diyet enerji yoğunluğu 'sadece katı yiyecekler' ve 'katı yiyecekler + içecekler' olmak üzere iki farklı hesaplama yöntemi kullanılarak hesaplanmıştır. Çalışmaya katılan bireylerin yaş ortalamaları 27,99±10,60 yıldır. Katılımcıların 'sadece katı yiyecekler' ortalama diyet enerji yoğunluğu 1,43±0,49, 'Katı yiyecekler + içecek' ortalama diyet enerji yoğunluğu 1,19±0,42 olup, erkeklerin değerleri kadınlardan daha yüksektir (p>0.05). Katılımcıların diyet kalite indeksi 47,8±9,79 olup erkeklerin indeks puanları kadınlardan daha yüksektir (p>0,05). İyi diyet kalitesine sahip katılımcıların diyet enerji yoğunluğu, kötü diyet kalitesi olanlardan daha düşüktür (p<0.001). Hem 'sadece katı yiyecekler' hem de 'katı yiyecekler + içecekler' için belirlenen diyet enerji yoğunlukları ile diyet kalitesi arasında negatif yönlü anlamlı, BKİ, vücut ağırlığı, bel/boy ve bel/kalça oranları arasında pozitif yönlü anlamsız ilişkiler bulunmuştur. Yüksek diyet enerji yoğunluklu bir beslenme şekli diyet kalitesini olumsuz yönde etkilemektedir. Tüm bu etkiler antropometrik ölçümler ve besin ögesi alımları üzerinde olumsuz sonuç göstermektedir. Bu durum ise kronik hastalıkların gelişim riski açısından oldukça önemlidir. Bu sebeple sağlığın korunması ve iyileştirilmesi için diyet enerji yoğunluğunun azaltıldığı diyet modellerinin tercih edilmesi önemlidir. Bu doğrultuda diyetisyenler, diyet planlarken sadece enerji hesabını değil diyet kalitesini de gözetmelidirler.
Nesnelerı̇n ı̇nternetı̇ ve uçtan uca bağlı ev (akıllı) sı̇stemı̇ tasarımı
(2019) Yıldız, Levent; Yıldırım, Pınar; Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering
Bu tez çalışması ile bağlı akıllı evlerin kullanımı ve hayatımıza etkisi araştırılmıştır. Çalışmada bağlı akıllı evlerin kurulumu ve kullanımı konusunda geniş yer tutan bulut platformu ve bulut teknolojilerine de ayrıca yer verilmiştir. Çalışma yapılırken öncelikle daha önceden yapılan akademik araştırmalar incelenmiştir. Daha sonra sektörde ve ülkemizdeki ticari bağlı-akıllı ev ürünleri araştırılmıştır. Edinilen bilgiler neticesinde bir bağlı akıllı evde olması gereken sensörler ve aktüatorler belirlenmiştir. Bahsi geçen sensörler temin edilerek üzerinde deneme ve test çalışmaları yapılmıştır. Bağlı akıllı evde kullanılacak sensörler araştırılıp tek tek implementasyonu yapılmıştır. Son olarak ise uçtan uca bir bağlı akıllı ev tasarımı yapılarak çeşitli sensörler tek bir uygulamada toplanarak bulut platformuyla iletişimi sağlanmıştır. Bu sensörlerin kurulumunu ve kullanımı sağlayacak iOS ve Android işletim sisteminde çalışan yerel(NATIVEAPP) bir mobil uygulama geliştirilmiştir.
FDA VAERS aşı veritabanında dengesiz COVID-19 verilerinin veri madenciliği ve mongodb ile sorgulama sisteminin geliştirilmesi: Web uygulaması
(2022) Yıldırmaz, Can; Yıldırım, Pınar; Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering
Covid-19 bulaşıcı hastalığı, bütün dünyada büyük oranda insanların hastalanmasına ve hayatlarını kaybetmesine neden olmuştur. Bu salgını önlemek için aşılar geliştirilmiş ve bu aşıların insanlar üzerindeki etkileri önemli bir araştırma konusu haline gelmiştir. Bu çalışmanın amacı, VAERS verileri ile Covid-19 aşılarının farklı değişkenler temelinde semptomlarının belirlenmesi ve semptomların ilişki düzeylerinin de belirlenmesidir. Bu çalışma iki aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada VAERS veri seti kullanılarak WEKA programı yardımıyla veri madenciliği yapılmıştır. VAERS veri tabanından alınan verilerinde sınıf olarak seçilen ölüm durumu niteliği, dengesiz bir şekilde dağılmaktadır. Verilerin daha dengeli hale gelebilmesi için çeşitli örnekleme yöntemleri uygulanmış ve daha sonra sınıflandırma algoritmaları ile sınıflandırılarak, bu yöntemlerin performansları incelenmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında VAERS verileri kullanılarak MongoDB programı yardımıyla web ara yüzü geliştirilmiştir. Geliştirilen web ara yüz ile sorgulama yapılmakta, yapılan sorgulama ile aşıların en çok görülen semptomları görülmektedir. Semptomların aşı ile ilişki seviyesini belirten noktasal karşılıklı bilgi (PMI) değeri hesaplanmaktadır. Bu sayede bireyler aşılarda görülen en sık semptomları ve semptomların aşı ile ilişki düzeyini rahatlıkla görebilmektedir. Geliştirilen ara yüz kullanıcı dostudur ve rahatlıkla herhangi bir kişi tarafından kullanılabilmektedir. Ek olarak elde edilen sonuçlarda, dengesiz veri setleri için geliştirilen örnekleme yöntemlerinin sınıflandırma başarısını arttırdığı görülmüştür.
Citation - WoS: 0
Discovery of the Similarities for Parasites
(Ieee, 2020) Yildirim, Pinar; Ceken, Kagan; Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering
In this paper we report on a study for discovering hidden patterns in commonly seen parasites by using abstracts from MEDLINE database. Parasites affect millions of people in the world and cause tremendous morbidity and mortality. Diagnosing parasites can be difficult because some symptoms and related to gene-proteins can be common to some of them. We utilize a web based biomedical text mining tool to find symptoms and gene-proteins. After selecting the most common symptoms and gene-proteins, we create two datasets with the frequencies of symptoms and gene-proteins for each parasite. For this work we selected the k-means algorithm for clustering analysis and apply it on the datasets. In addition, we compared different algorithms to observe the performance of k-means. Clustering analysis generated different types of groups of parasites. Although the results are not 100% certain, they can make positive contributions to medical researchers and experts for the diagnosis of parasites.

Yıldırım, Pınar

Name Variants

Job Title

Email Address

Main Affiliation

Status

Website

ORCID ID

Scopus Author ID

Turkish CoHE Profile ID

Google Scholar ID

WoS Researcher ID

Scholarly Output

16

Articles

3

Citation Count

79

Supervised Theses

8

Filters

Settings

Sort By

Results per page

Scholarly Output Search Results