Geri Dön

Comparative analysis of different machine learning models for detection and classification of bull sperm

Boğa sperminin tespiti ve sınıflandırılması için farklı makine öğrenimi modellerinin karşılaştırmalı analizi

  1. Tez No: 855606
  2. Yazar: MUSTAFA AYDOĞAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ONUR KELEŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Araştırmacılar, kısırlığa yol açan potansiyel sorunları önlemek için, özellikle insan doğurganlığına odaklanan bir dizi çalışmada, makine öğrenimi modellerini kullandılar. Ancak, hayvan kısırlığına odaklanan makine öğrenimi algoritmaları üzerinde yeterli sayıda araştırma bulunmamaktadır. Bu tezde, özellikle boğa kısırlığı üzerine sperm seçim sürecine yardımcı olmak amacıyla farklı makine öğrenimi yaklaşımlarını inceleyip karşılaştırdık. Ayrıca, boğa sperm hücreleri üzerinde elektrik alanının potansiyel etkileride incelendi. Uygulanan elektrik alanının boğa spermleri üzerindeki etkisi ile makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarının performansı arasındaki ilişki önemli bir araştırma konusudur. Bu tez kapsamında, farklı elektrik alanları altında elde edilen boğa sperm görüntülerinden veri toplandı. Ardından, sınıflandırma ve nesne tespiti için kullanılan makine öğrenimi algoritmalarının etkinliğini karşılaştırmak ve değerlendirmek amacıyla bir analiz gerçekleştirildi. Farklı elektrik alanları altında, çeşitli algoritmalar arasında önemli performans farklılıkları gözlemledik.

Özet (Çeviri)

Researchers have employed machine learning models in a series of studies, specifically focusing on human fertility, to prevent potential issues leading to human infertility. However, there is a lack of research focusing on machine learning algorithms for the animal infertility. In this thesis, we investigated and compared the different machine learning approach for facilitating the sperm selection process in the animal infertility, especially bull infertility. Additionally, we examined the potential effects of the electric field on bull sperm cells. The relationship between the applied electric field on the bull sperm and the performance of machine learning algorithms is an important research topic. In this thesis, data were collected from bull sperm images obtained under different electric fields, and then the comparison and an assessment of the effectiveness of machine learning algorithms employed in classification and object detection was conducted. We observed significant differences based on performance between various algorithms under the various electrical field.

Benzer Tezler

  1. Deep learning approaches for hailstorm detection and forecasting using CNN and LSTM algorithms: Comparative evaluation of radar products

    Derin öğrenme yaklaşımlarıyla dolu fırtınası tespiti ve tahmini için CNN ve LSTM algoritmalarının kullanılması: Radar ürünlerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi

    NAHİT ÇATMADIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SİNAN ÖZEREN

  2. Dağıtık üretim güç sistemlerinde geliştirilmiş oylama modeli tabanlı arıza tespiti ve sınıflandırması

    Improved voting model based fault detection and classification in distributed generation power systems

    FEVZEDDİN ÜLKER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET KÜÇÜKER

  3. A comparative analysis of deep learning architectures for breast cancer detection in ultrasound imaging

    Ultrason görüntülemede meme kanserinin tespitine yönelik derin öğrenme mimarisinin karşılaştırmalı bir analizi

    MUHAMMAD ARSALAN IRSHAD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAntalya Bilim Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. YUSUF ÖZTÜRK

  4. Kredi karti dolandiricilik tespitinde makine öğrenme algoritmalarinin karşilaştirmali analizi

    Comparative analysis of machine learning algorithms for credit card fraud detection

    KEMAL ÇİLBURUNOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bankacılıkİstanbul Gedik Üniversitesi

    Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞERİFE ESRA DİNÇER

  5. Network monitoring system using machine learning comparative analysis of classification techniques for network traffic monitoring

    Makine öğrenmesi ile ağ izleme sistemi ağ trafik izleme için sınıflandırma tekniklerinin karşılaştırmalı analizi

    BAYRAM KOTAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHasan Kalyoncu Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MOHAMMED K.M. MADI