Huyut, Mehmet Tahir; Velichko, Andrei

Explainable prediction is increasingly required in clinical decision support, especially when models must generalize across institutions. We present a stability-bound binary rule search workflow that operates on fully binarized clinical data and expresses decisions as sparse, human-readable rules. Clinical variables are converted into 0/1 indicators using clinically meaningful thresholds, so that each rule corresponds to a binary mask over a small set of interpretable features. A Binary Rule Search (BRS) engine explores conjunctions of up to four predictors (k=1–4), and candidate rules are evaluated by the Matthews-correlation-coefficient (MCC) on development and validation splits. Robustness is summarized by the Stability-Bound-Rule-Score (SBRS), a geometric-style combination of the lower 95% confidence bounds of MCC in both splits. The workflow was applied to two open-access datasets: a heart attack dataset (303 patients) and a hepatitis C dataset (615 patients). In the heart attack data, a four-feature rule combining age 55–64 years, typical chest pain, absence of angiographically stenosed vessels (CA = 0) and a reversible thallium perfusion defect achieved MCC 0.71 and 0.73 in the development and validation sets, with SBRS = 1.59. In the hepatitis C data, rules built from elevated aspartate aminotransferase together with intermediate or high alkaline phosphatase and increased bilirubin reached MCC 0.75 and 0.84, with SBRS = 1.67. Because all predictors are binarized, the final rules can be displayed as compact binary mask plots or implemented as short checklists and look-up tables. Overall, this stability-bound binary rule search workflow yields sparse, stable and clinically interpretable rule sets for cardiovascular risk stratification and chronic liver disease screening.

Huyut, Mehmet Tahir

Normality tests are widely used in statistical practice; however, their finite-sample behavior—shaped by the interaction between sample size, critical value calibration, and distributional structure—remains insufficiently understood. This study investigates how sample size governs the reliability of empirical and asymptotic critical values and, in turn, shapes the empirical power of widely used normality tests under symmetric and asymmetric departures from normality. A large-scale Monte Carlo simulation study was conducted for sixteen widely used normality tests. Empirical and asymptotic critical values were evaluated across sample sizes n=25, 50, 100 and 500, together with the asymptotic benchmark. Empirical power was assessed at significance levels α=0.05 and α=0.10, with results summarized by averaging across structurally similar symmetric and asymmetric alternative distributions. Substantial discrepancies between empirical and asymptotic critical values were observed for several tests at small and moderate sample sizes. These discrepancies translated directly into heterogeneous power behavior. Under symmetric alternatives, many tests exhibited rapid power gains up to moderate sample sizes, followed by clear saturation. In contrast, asymmetric alternatives showed delayed power accumulation, with meaningful gains persisting at larger sample sizes. Increasing the significance level increased power uniformly but did not alter relative test rankings. Sample size effects in normality testing are strongly distribution-dependent and cannot be adequately captured by asymptotic theory alone. Moderate samples may suffice for detecting symmetric deviations, whereas asymmetric departures require larger samples to achieve reliable power. These findings underscore the importance of finite-sample considerations in normality testing and provide a mechanistic basis for more informed test selection.

Ozdogan, Alper; Simsek, Emrah; Karcioglu, Abdullah Ammar; Şenocak, Tuba24; Efitli, Esra; Karataş, Furkan

Choosing the right shade in prosthodontic treatment is of great importance in terms of achieving a natural aesthetic appearance and increasing the patient's satisfaction with the treatment. However, this process is affected by many technical and environmental factors. In particular, variable light sources in clinical and laboratory environments cause the problem of metamerism, which leads to misleading results in color perception. This study proposes a method that reduces the effect of metamerism by detecting color under different light conditions, eliminates the subjectivity of traditional color matching methods and offers an alternative to costly measurement devices. The 29 color samples from the Vita 3D Master shade guide were imaged five times each in four different clinical light conditions. Feature extraction was performed using color moments in RGB, LAB and HSV color spaces. Experimental studies were carried out with different machine learning algorithms on the datasets created with these data. As a result, 100% accuracy was obtained for the classification of four clinical light conditions, 85% for the light-independent classification of 29 Vita colors, 100% under white light, 97% under natural light, 92% under flash light and 94% under yellow light. These findings demonstrated that the limitations of traditional or costly color selection processes can be overcome and metamerism can be reduced by machine learning techniques.

Çolak, Muhammed Ali; Deniz, Fatih Ahmet

Ulaşımdan kaynaklanan CO₂ salınımındaki artış; nüfusun büyümesi, teknolojik gelişmeler, bireysel araç sahipliğinin yaygınlaşması ve toplu taşıma ile lojistik sektörlerinde kullanılan otobüs ve kamyon gibi motorlu taşıtların sayısının artmasıyla doğrudan ilişkilidir. Bu bağlamda, şehir içi trafik akışının analizi ve iyileştirilmesi, zararlı salınımların azaltılması için kritik bir öneme sahiptir. Bu çalışmada, Erzincan il merkezindeki en yoğun yedi kavşağın oluşturduğu trafik koridorunun mevcut durumu, kavşak sayımları ve sinyalizasyon verileri kullanılarak Aimsun ortamında modellenmiştir. Kavşaklardaki geometrik düzenlemeler ve araç hacimlerinin farklı kombinasyonlarıyla oluşturulan 2303 alternatif senaryo üzerinde analiz yapılmıştır. Toplam 2304 senaryonun analizinden elde edilen CO2 salınım değerleri, Hafif Gradyan Artırma Makinesi (LightGBM), k-En Yakın Komşular (kNN) ve Bayesian Ridge regresyon algoritmaları kullanılarak modellenmiştir. En iyi CO2 salınım tahmini, LightGBM ile elde edilmiştir. Özellik önem analizi, Dörtyol Kavşağı'nın mevcut durumunun CO2 salınımları üzerinde en büyük etkiye sahip olduğunu, Terzibaba Kavşağı'nın farklı düzeyli kavşak olarak yeniden düzenlenmesinin ise koridor boyunca CO2 salınımların azaltmaya yardımcı olacağını ortaya koymuştur.

Baş, Fatih İrfan

This study investigated pedestrians involved traffic accidents with the aim of classifying the severity of accidents based on the number of injured pedestrians using machine learning algorithms, including AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost, K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression, Support Vector Classifier, Decision Tree, and Random Forest. The Random Forest model was identified as the best model for classifying pedestrian-involved traffic accidents, achieving high predictive accuracy of 95%, an F1 score of 0.95, and demonstrating low error metrics. The research analyzed both driver and pedestrian faults, alongside factors such as the presence of pedestrian crossings, intersection type, driver age, time of day, month and seasonal variations. The results revealed that accidents at locations without intersections were primarily caused by driver faults, such as speeding, while pedestrian faults, such as crossing at unintended locations, also significantly contribute to the overall accident rate. The findings offered valuable insights into the characteristics of pedestrian accidents to improve traffic safety and reduce pedestrian injuries and fatalities.

Astam, Aykut; Cemal, Çetin

Cu3SnS4 ince filmler, sıralı iyonik tabaka adsorpsiyonu ve reaksiyonu (SILAR) tekniği kullanılarak cam altlıklar üzerine oda sıcaklığında büyütüldü ve azot atmosferinde farklı sıcaklıklarda tavlanarak büyütme sonrası tavlama işleminin filmlerin yapısal ve optik özellikleri üzerindeki etkileri incelendi. Filmlerin yapısal, yüzey morfolojik ve optik özellikleri X-ışını kırınımı (XRD), taramalı elektron mikroskobu (SEM), enerji dağılımlı X-ışını analizi (EDAX), Raman spektroskopisi ve optik soğurma ölçümleri kullanılarak incelendi. XRD sonuçları, filmlerin tavlama öncesinde tetragonal Cu3SnS4 fazından oluştuğunu, tavlama sıcaklığının arttırılmasının kristal yapının iyileşmesine ve Cu4SnS4, Cu2S ve CuS ikincil fazlarının oluşmasına neden olduğunu ortaya çıkardı. SEM görüntüleri, filmlerin nanometre boyutunda rastgele şekilli parçacıklardan oluştuğunu gösterdi. EDAX ölçümleri Cu, Sn ve S elementlerinin varlığını ve ayrıca tavlama sıcaklığının artmasıyla Sn ve S elementlerinin miktarlarının azaldığını ortaya koydu. Raman spektrumları Cu3SnS4 fazının ve yüksek tavlama sıcaklıklarında Cu4SnS4, Cu2S ve CuS ikincil fazlarının oluşumunu doğruladı. Optik soğurma ölçümlerinden filmlerin direkt geçişlere sahip olduğu ve artan tavlama sıcaklığıyla yasak enerji aralığı değerinin 1.62 eV'dan 1.47 eV'a azaldığı belirlendi.

Yücer, Demiriz; Pabuçcu, Köksal

In this study investigations of the fatty acids, vitamins and antioxidant properties of cultured (CFI) Cladophora fracta var. intricata. CFI was isolated from benthic habitats of the Tokat Yeşilırmak River (Tokat) and axenic cultured. According to the antioxidant analysis results, a dose-dependent activity was observed in CFI in terms of DPPH free radical scavenging activity, FRAP and TEAC reducing power, but it was not found to be significant as it remained above IC50 values. In CFI, C14:0 Myristic acid, C16:0 Palmitic acid and C16:1 Palmitoleic acid, C18: 1 N9C Oleic fatty acids and vitamins A, C, E were found to be high. According to antioxidant analysis results, CFI was found to be notable for the use of its fatty acid and vitamin values in food and pharmaceutical. Since it has low contamination properties, the algal taxon examined can be easily used in culture media.

Turan, Ahmet İhsan; Ayaz, Yaşar; Yalçıner, Hakan; Kumbasaroğlu, Atila; Çelik, Alper

Technical investigations carried out after the devastating earthquakes in Turkey in the last 25 years show that one of the main causes of damage to reinforced concrete structures is reinforcement bar corrosion. The deterioration caused by reinforcement corrosion in reinforced concrete elements reduces the parameters that define the performance level of the structure, such as ductility, stiffness, bond-slip relationship, load carrying capacity, and energy absorption capacity. Therefore, determining the specified performance levels of reinforced concrete structures exposed to corrosion before any seismic activity occurs is of great importance in preventing loss of life and property. Cross-section behavior in reinforced concrete structures represents the load-bearing element behavior In order to accurately determine the section behavior, the Moment-Curvature relationship must be defined. In this study, the structural behavior of reinforced concrete frames exposed to corrosion was examined experimentally and analytically. For this purpose, 4 of the 5 reinforced concrete frame specimens constructed were corroded at different ratios using the accelerated corrosion method. After the corrosion process was completed, in the experimental part of the study, all specimens were tested under the effect of a 20% constant axial load and reversal-cyclic loading. In the analytical study, as a result of the cross-sectional analyzes carried out by taking into account the material-mechanical properties changing with the effect of corrosion, it was determined that the calculated moment values were in high predicted with the experimentally measured moment values.

Güner, Eda Keles

Bu çalışmada, birlikte çöktürme ve sol-jel yöntemleri ile hazırlanan kobalt ferrit nanopartiküllerin yapısal ve fotokatalitik özellikleri üzerinde sentez yönteminin etkisine ilişkin bir araştırma sunulmaktadır. Çöktürücü maddeler olarak sodyum hidroksit, potasyum hidroksit ve amonyak, jelleştirici madde olarak sitrik asit kullanılmıştır. Elde edilen kobalt ferrit fotokatalizörlerinin karşılaştırmalı özellikleri X-ışını kırınımı (XRD), Fourier dönüşümü kızılötesi (FTIR) spektroskopisi, taramalı elektron mikroskobu (SEM) ve enerji dağılımlı X Işını analizi (EDX) karakterizasyon teknikleri ile incelenmiştir. Numunelerin fotokatalitik aktiviteleri, görünür bölge ışıması altında Kristal Viyolet (KV) ve Rhodamin B (RhB)'nin fotobozunması ile değerlendirildi. Birlikte çöktürme yöntemiyle ve çöktürücü madde olarak amonyak kullanılarak sentezlenen kobalt ferrit, diğer örneklerle karşılaştırıldığında daha üstün fotokatalitik aktivite sergiledi. Amonyak çöktürücüsü ile sentezlenen kobalt ferrit, fotokatalitik bozunma verimleri KV ve RhB için, 40 dakika ve 120 dakika sürelerden sonra sırasıyla %100 ve %91.2 olarak belirlendi. Boyaların fotobozunmasının yalancı birinci dereceden kinetik modeli takip ettiği bulundu. Amonyak çöktürücüsü ile sentezlenen kobalt ferrit, yalancı birinci dereceden hız sabitleri KV ve RhB için sırasıyla 0.0847 ve 0.0205/dak olarak belirlendi.

Kumbasaroglu, Hediye

Bu çalışmanın amacı Erzincan’da ikamet eden tüketicilerin coğrafi işaret ile etiketlenmiş olan Erzincan tulum peyniri tüketim tercihlerini etkileyen faktörleri belirlemektir. Araştırmada Erzincan ilinde ikamet eden 271 tüketiciyle yüz-yüze görüşmeler yapılmıştır. Toplanan datalar tanımlayıcı istatistikler ve frekans tablolarının oluşturulmasında kullanılmıştır. Tulum peyniri tüketimini etkileyen faktörler, çok değişkenli lineer regresyon analizi ile tespit edilmiştir. Bağımlı değişken olan tulum peyniri tüketim miktarını, köyde yaşayan tanıdıkların olması, ailenin ortalama geliri, ailenin ortalama aylık harcaması, beyaz peynir tüketim sıklığı, kaşar peynir tüketim sıklığı, beyaz peynir tüketim miktarı, kaşar peynir tüketim miktarı, tulum peynirinin fiyatı, tulum peynirinin salamura olması, tulum peynirinin coğrafi işaretli ürün olması ve tulum peyniri satış noktası gibi parametrelerin etkilediği sonucuna varılmıştır. Oluşturulan modelin, tulum peyniri tüketimindeki değişkenlerin açıklanma oranı %77.50 seviyesinde olup varyans analizi (ANOVA) çözümüne göre anlamlı olduğu belirlenmiştir. Sonuçta tulum peyniri için ürün hakkında bilgilendirici çalışmaların yapılması ve sağlık açısından faydalarının anlatılması ile tüketim miktarının artışına katkı sağlayacağı önerilmektedir