Kızılötesi optik biyosensör ile süt içerisinde antibiyotik kalıntılarının yapay zeka destekli tespiti
Ai-assisted near-infrared optical biosensor for screening of antibiotic residues in milk
- Tez No: 988257
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ÇAĞRI SOYLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Süt ve süt ürünlerinde antibiyotik kalıntılarının tespiti, halk sağlığı ve gıda güvenliği açısından kritik bir öneme sahiptir. Bu çalışmada, üç antibiyotik türünün: amoksisilin, oksitetrasiklin ve siprofloksasin, optik biyosensör tabanlı ölçümlerle saptanması ve yapay zekâ yöntemleriyle sınıflandırılması amaçlanmıştır. Ölçümler 1–5 V aralığında, 512 adımda ve üçer tekrar halinde gerçekleştirilmiş; emitter ve dedektör sinyallerinden istatistiksel ve geometrik özellikler (ortalama fark, eğri altı alan, standart sapma oranı, eğim, çarpıklık, basıklık) çıkarılmıştır. Veri setindeki sınıf dengesizliği SMOTE yöntemi ile giderilmiş, ardından Random Forest, XGBoost ve Gradient Boosting algoritmaları uygulanmıştır. Dört sınıflı sınıflandırmada Random Forest %76 doğruluk sağlamış; XGBoost özellik mühendisliği ve SMOTE ile %85,5 doğruluğa ulaşmış; en yüksek başarı ise Gradient Boosting modeli ile %86,8 doğruluk olarak elde edilmiştir. Ek olarak gerçekleştirilen altı sınıflı sınıflandırmada (hava, saf su, süt ve üç antibiyotikli süt) Gradient Boosting %87,25 doğruluk ve dengeli performans metrikleriyle en başarılı model olmuştur. İkili sınıflandırmada (saf süt – antibiyotikli süt) tüm algoritmalar %94'ün üzerinde doğruluk sergilemiş, Gradient Boosting modeli %95,2 doğruluk değeri ile öne çıkmıştır. Sonuçlar, optik biyosensörlerin yapay zekâ destekli analiziyle antibiyotik kalıntılarının hızlı, güvenilir ve düşük maliyetli biçimde tespit edilebileceğini göstermekte ve sistemin saha uygulamaları için yüksek potansiyel taşıdığını ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The detection of antibiotic residues in milk and dairy products is critically important for public health and food safety. In this study, the detection of three antibiotic types: amoxicillin, oxytetracycline and ciprofloxacin, was investigated using an optical biosensor system, and the obtained signals were classified through machine learning methods. Measurements were performed between 1–5 V across 512 steps with three repetitions, and statistical and geometric features (mean difference, area under the curve, standard deviation ratio, slope, skewness, kurtosis) were extracted from the emitter and detector signals. Class imbalance in the dataset was addressed using the SMOTE technique, followed by the application of Random Forest, XGBoost, and Gradient Boosting algorithms. In the four-class classification, Random Forest achieved 76% accuracy; XGBoost reached 85.5% accuracy with feature engineering and SMOTE; and the highest performance was obtained using Gradient Boosting with 86.8% accuracy. In the extended six-class classification (air, pure water, milk, and three antibiotic- contaminated milk samples), Gradient Boosting achieved 87.25% accuracy with balanced performance metrics. In the binary classification (pure milk vs. antibiotic-contaminated milk), all algorithms achieved accuracies above 94%, with Gradient Boosting reaching 95.2%. Overall, the results demonstrate that antibiotic residues can be detected rapidly,reliably, and cost-effectively through AI-assisted analysis of optical biosensor signals, highlighting strong potential for field applications.
Benzer Tezler
- Development and application of fluorescent nanosensors based on carbon dots coated with molecularly imprinted polymers
Moleküler imprint polimerle kaplanmış karbon nokta esaslı florasan nanosensörlerin geliştirilmesi ve uygulaması
İREM ZEREY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiPolimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN GÜNEY
- Orta kızılötesi optik biyosensör kullanarak yapay semen içerisinde spermatozoon ve hormon miktarı analizi ile erkek infertilite tespiti
Detection of male infertility by spermatozoon and hormone amount analysis in artificial semen using a medium infrared optical biosensor
MELİS TOKMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
BiyomühendislikErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ÇAĞRI SOYLU
PROF. DR. AHMET ÜLGEN
- Optical engineering of titanium nitride thin films for nanoplasmonic biosensing
Titanyum nitrür ince filmlerin nanoplazmonik biyosensör uygulamaları için optik mühendisliği
CEMRE IRMAK KAYALAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mühendislik BilimleriSabancı ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERAL YÜCE
DR. ÖĞR. ÜYESİ Hasan KURT
- Yeşil sentez ile bakır oksit nanopartiküllerinin sentezi
Synthesis of copper oxide nanoparticles by green synthesis
CANSU SAZAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
BiyokimyaYıldız Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELDA ALTIKATOĞLU YAPAÖZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKAY VARDAR
- Synthesis of near-infrared emitting UCNP nanoparticles for LFA- based diagnosis of Streptococcus bacteria
Streptokok bakterisinin LFA tabanlı tanısı için yakın kızılötesi yayan UCNP nanoparçacıklarının sentezi
MAHLA SHAHSAVAR GÖÇMEN
Doktora
İngilizce
2024
BiyoteknolojiYeditepe ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VOLKAN GÜNAY
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE DULDA