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

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 Count: 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.
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
Citation Count: 11
Disease-disease relationships for rheumatic diseases Web-based biomedical textmining and knowledge discovery to assist medical decision making
(Ieee, 2012) Holzinger, Andreas; Simonic, Klaus-Martin; Yildirim, Pinar; Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering
The MEDLINE database (Medical Literature Analysis and Retrieval System Online) contains an enormously increasing volume of biomedical articles. There is urgent need for techniques which enable the discovery, the extraction, the integration and the use of hidden knowledge in those articles. Text mining aims at developing technologies to help cope with the interpretation of these large volumes of publications. Co-occurrence analysis is a technique applied in text mining and the methodologies and statistical models are used to evaluate the significance of the relationship between entities such as disease names, drug names, and keywords in titles, abstracts or even entire publications. In this paper we present a method and an evaluation on knowledge discovery of disease-disease relationships for rheumatic diseases. This has huge medical relevance, since rheumatic diseases affect hundreds of millions of people worldwide and lead to substantial loss of functioning and mobility. In this study, we interviewed medical experts and searched the ACR (American College of Rheumatology) web site in order to select the most observed rheumatic diseases to explore disease-disease relationships. We used a web based text-mining tool to find disease names and their co-occurrence frequencies in MEDLINE articles for each disease. After finding disease names and frequencies, we normalized the names by interviewing medical experts and by utilizing biomedical resources. Frequencies are normally a good indicator of the relevance of a concept but they tend to overestimate the importance of common concepts. We also used Pointwise Mutual Information (PMI) measure to discover the strength of a relationship. PMI provides an indication of how more often the query and concept co-occur than expected by change. After finding PMI values for each disease, we ranked these values and frequencies together. The results reveal hidden knowledge in articles regarding rheumatic diseases indexed by MEDLINE, thereby exposing relationships that can provide important additional information for medical experts and researchers for medical decision-making.
Citation Count: 18
Chronic Kidney Disease Prediction on Imbalanced Data by Multilayer Perceptron
(Ieee, 2017) Yildirim, Pinar; Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering
Imbalanced data is an important problem for medical data analysis. Medical datasets are often not balanced in their class labels. The traditional classifiers can be seriously affected by the imbalanced class distribution in the data. This is because they aim to optimize the overall accuracy without considering the relative distribution of each class. This study searches the effect of class imbalance in training data when developing neural network classifier for medical decision making on chronic kidney disease. Neural networks are widely used in a number of applications including data mining and decision systems. Back propagation networks are a popular type of neural networks that can be trained to recognize different patterns. The importance of these networks was considered and a comparative study of some sampling algorithms was performed based on multilayer perceptron with different learning rate values for the prediction of chronic kidney disease. This study reveals that sampling algorithms can improve the performance of classification algorithms and learning rate is a crucial parameter which can significantly effect on multilayer perceptron.
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.
Sağlıkla ilgili sosyal medya forum verilerinde içeriğinin bilgilendirici özellikleri: İlaç yan etkilerinin araştırılması üzerine bir çalışma
(2018) Kaya, Alkan; Yıldırım, Pınar; Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering
Çevrimiçi sosyal ağlarda internetin her yerde bulunması, sağlık bilgisi için yeni kaynaklar yaratmakta, ilaçların tartışıldığı ilaçların içeriğiyle ilgili özellikleri ve yan etkileri karşılaştırmaktadır. Bu çalışmada, www.webmd.com web sitesindeki hasta yorumları kullanılarak veri ve metin madenciliği yöntemleri kullanılarak bir araştırma çalışması yapılmıştır. İlgili yorumlar metin ayrıştırması da dahil olmak üzere bazı yöntemlerle analiz edilmiş ve hastaların cinsiyet ve yaş aralığı, kullanıcı tipi, ilaç kullanımı bilgisi ve süresi gibi bazı veriler sistematik hale getirilmiş ve ilaçların yan etkileri araştırılmıştır. Bu çalışmada, hastanın yorumlarının verileri, metin çözümleme yöntemleri ile ayrılmış ve bunların sıklıkları hesaplanmış ve sık görülen yan etkiler araştırılmıştır. Cinsiyet, yaş, kullanıcı tipi, kullanım süresi, birliktelik kuralları (Apriori), sınıflandırma kuralları (Knn), kümeleme kuralı (Kmeans) algoritmaları gibi alanların analizi yapıldıktan sonra bu özellikler arasında gizli ilişkiler araştırılmıştır. Bu çalışmanın sonuçları, tıp uzmanlarına, araştırmacılara ve ilaç şirketlerine önemli katkılar sağlayacaktır.
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.
Citation Count: 5
Clustering Inflammatory Markers with Sociodemographic and Clinical Characteristics of Patients with Diabetes Type 2 Can Support Family Physicians' Clinical Reasoning by Reducing Patients' Complexity
(Mdpi, 2021) Bosnic, Zvonimir; Yildirim, Pinar; Babic, Frantisek; Sahinovic, Ines; Wittlinger, Thomas; Martinovic, Ivo; Majnaric, Ljiljana Trtica; Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering
Diabetes mellitus type 2 (DM2) is a complex disease associated with chronic inflammation, end-organ damage, and multiple comorbidities. Initiatives are emerging for a more personalized approach in managing DM2 patients. We hypothesized that by clustering inflammatory markers with variables indicating the sociodemographic and clinical contexts of patients with DM2, we could gain insights into the hidden phenotypes and the underlying pathophysiological backgrounds thereof. We applied the k-means algorithm and a total of 30 variables in a group of 174 primary care (PC) patients with DM2 aged 50 years and above and of both genders. We included some emerging markers of inflammation, specifically, neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) and the cytokines IL-17A and IL-37. Multiple regression models were used to assess associations of inflammatory markers with other variables. Overall, we observed that the cytokines were more variable than the marker NLR. The set of inflammatory markers was needed to indicate the capacity of patients in the clusters for inflammatory cell recruitment from the circulation to the tissues, and subsequently for the progression of end-organ damage and vascular complications. The hypothalamus-pituitary-thyroid hormonal axis, in addition to the cytokine IL-37, may have a suppressive, inflammation-regulatory role. These results can help PC physicians with their clinical reasoning by reducing the complexity of diabetic patients.

Yıldırım, Pınar

Name Variants

Job Title

Email Address

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