MikroRNA'lar (miRNA'lar), hedef haberci RNA'lara (mRNA'lar) diziye özgü bağlanma yoluyla gen ekspresyonunu transkripsiyon sonrası düzeyde düzenler. Tek nükleotid varyantları (SNV), miRNA-mRNA etkileşimlerini aksatabilir ve hastalıklara neden olabilirler. miRNA-mRNA Eşleştirilmiş The Cancer Genome Atlas ifade ve genotipleme verilerini kullanarak miRNA-mRNA dubleks bilgilerini 3'UTR SNV bağlamıyla bütünleştiren kapsamlı bir veritabanı olan miRHub’ı sunuyoruz. miRHub portalı, mRNA ifade, miRNA ifade ve ilgili miRNA-mRNA dublexleriyle birlikte lokalize olan SNV'ler için entegre görünümler sağlar. Bir kullanım örneği olarak, SNV ile ilişkili duplekslere dayalı olarak farklı örnek tipleri arasında mRNA düzenlemesinde istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar olduğunu rapor ediyoruz.

Tarih: 09.06.2026 / 13:00 Yer: A-212

Bu tez, otonom sürüşte merkez çizgisi odaklı yol topolojisi anlamlandırması için çoklu görüşlü, çok kipli BEV algısını incelemektedir. Çalışma, transformer-çözücü çerçevesi içinde merkez çizgisi kestirimini iyileştirmeye odaklanmakta ve bu kazanımların topoloji akıl yürütmesine nasıl yansıdığını araştırmaktadır. Tez üç aşama geliştirmektedir: yön bilgisiyle denetlenen ve maske-Bezier çıktı füzyonu içeren maske tabanlı merkez çizgisi kestirimi, çok noktalı ve Bezier deformable attention ile Bezier güdümlü çözücü dikkati ve coğrafi olarak ayrık ile uzun menzilli çok kipli değerlendirme. OpenLane-V2 ve OpenLane-V1 üzerindeki deneyler, tutarlı protokoller altında güçlü kamera ve kamera-LiDAR performansı göstermektedir.

Tarih: 16.04.2026 / 14:00 Yer: A-212

Bu araştırma, dijital ekonomide süregelen bir paradoksu ele almaktadır: Veri giderek artan bir şekilde stratejik bir varlık olarak kabul edilirken, bu veriden değer yaratmak üzere kurgulanan Veri Bilimi (VB) projeleri yüksek başarısızlık oranlarıyla karşı karşıya kalmaktadır. Yönetim teorisinde belirtildiği üzere, ölçüm iyileştirmenin ön koşuludur; başarıyı nesnel olarak değerlendirme yeteneği olmadan, organizasyonlar riskleri etkili bir şekilde tespit edemez veya girişimlerini optimize edemezler. Ancak mevcut literatür; veri bilimi projelerinin kendine özgü özelliklerini dikkate alan ve farklı proje türleri ile bağlamlara uygulanabilen, formalize edilmiş ve operasyonel hale getirilebilir bir başarı değerlendirme modeli sunma konusunda yetersiz kalmaktadır. Bu boşluğu doldurmak amacıyla, bu tez çalışması ile Veri Bilimi Projeleri Başarı Değerlendirme Modeli (DS PRO-S) geliştirilmiştir. Tasarım Bilimi Araştırması yaklaşımını benimseyen bu çalışma; proje başarısını açık, ölçülebilir ve karşılaştırılabilir kılmak amacıyla bir meta-model, bir somutlaştırma araç seti ve bir metodoloji işlevi gören bütüncül bir çözüm sunmaktadır. Bu mimari, ölçüm ve değerlendirme süreçlerinin ISO/IEC 15939 standardı ile uyumlu hale getirildiği titiz bir matematiksel formülasyonla desteklenmektedir. Değerlendirmeleri hem proje hem de faz seviyelerinde kurgulayan ve başarıyı (hedeflere ulaşma) Sağlıktan (başarıyı sağlayan koşulların oluşturulması) ayrıştıran DS PRO-S, modüler ve asenkron bir değerlendirme yeteneği ile uygulamaya yönelik esneklik sunmaktadır. DS PRO-S'un uygulanabilirliği ve yararlılığı, gerçekleştirilen uzman mülakatları ve çoklu vaka çalışmaları ile doğrulanmıştır.

Tarih: 21.01.2026 / 13:30 Yer: A-212

Splice bölgelerini etkileyen genetik varyantların doğru şekilde tanımlanması, hastalık mekanizmalarının anlaşılması ve klinik varyant yorumlamasının iyileştirilmesi açısından kritik öneme sahiptir. Derin öğrenme tabanlı splice tahmin araçları kanonik splice-bölge varyantlarında yüksek performans gösterse de, bu araçların ekzonik bölgeleri etkileyen splice varyantları tespit etme yetenekleri sınırlı kalmaktadır. Bu sınırlılık, öncelikle deneysel olarak doğrulanmış ekzonik varyantların azlığı ve model mimarilerinin düzenleyici ekzonik bölgeler yerine kanonik splice motiflerine odaklanacak şekilde tasarlanmış olmasından kaynaklanmaktadır. Sonuç olarak bu çalışma, mevcut splice tahmin araçlarının kapsamlı bir değerlendirmesini sunmakta, ekzonik varyant tespiti için hedefe yönelik yeniden eğitimin faydasını ortaya koymakta ve daha doğru ve klinik açıdan anlamlı splice-etkileyici varyant tahmin modellerinin geliştirilmesi için bir temel oluşturmaktadır.

Tarih: 15.01.2026 / 11:00 Yer: A-212

Bu tez, Üç-Aşamalı Görüşme Modeli’ne (Three-Talk Model) dayanan Ortak Karar Verme (OKV) sürecini hesaplamalı olarak modellemek için Etki Diyagramlarını (ED) kullanan yeni bir model, ID-SDM, sunmaktadır. Model, klinik uzmanı ve hastayı ayrı ED’ler ile temsil ederek; bilgi akışını üç düğüm operasyonu (karar alternatifi transferi, şans düğümü transferi ve tercih transferi) aracılığıyla simüle eder. Graves Hastalığına uygulandığında elde edilen sonuçlar, OKV'nin tam bilgi paylaşımı modelindeki optimal karara diğer karar modellerinden daha verimli bir şekilde ulaştığını göstermektedir. OKV süreci, her iki tarafın da başlangıçta daha fazla bilgi paylaşmasıyla daha kısa sürede uzlaşmaya varmaktadır. Doktor, hastanın fayda kriterlerine daha fazla önem atfettiğinde, doktorun kararı tam bilgi paylaşımı modelinin optimal kararına doğru kaymaktadır.

Tarih: 13.01.2026 / 13:30 Yer: A-212

Bu tez, kurumsal veri yönetişimi olgunluğunu değerlendirmek amacıyla ISO/IEC 330xx standartlarına dayalı, yapılandırılmış bir değerlendirme modeli olan Veri Yönetişimi Yetkinlik Olgunluk Modeli (DG-CMM)’ni önermektedir. Model, veri yönetişimi olgunluğunu Veri, Organizasyon, Strateji ve Teknoloji olmak üzere dört temel süreç alanı üzerinden ele almaktadır. DG-CMM, Becker vd. (2009) tarafından önerilen Tasarım Bilimi Araştırması yaklaşımı doğrultusunda; kapsamlı literatür taraması, alan uzmanlarıyla yürütülen Değiştirilmiş Delphi yöntemi ve vaka temelli doğrulama çalışmalarıyla geliştirilmiştir. Model, kurumların olgunluk boşluklarını sistematik olarak belirleme, iyileştirme önceliklerini tanımlamasına ve veri odaklı karar alma süreçleri ile stratejik uyumu güçlendirmesine imkân sağlayan standartlaştırılmış ve uygulanabilir bir çerçeve sunmaktadır.

Tarih: 16.01.2026 / 09:00 Yer: A-212

Dehşet Yönetimi Kuramı'ndaki replikasyon krizini ele alan bu tez, Ölüm Belirginliği ile risk alma arasındaki tutarsız ilişkiyi incelemektedir. Çalışma; sistematik literatür taraması yoluyla nedensel modelleme (ESC-DAG), EEG ve Balon Analog Risk Görevi (BART) kullanan nesnel nöral ölçüm ve Bayesçi bilişsel modelleme olmak üzere üç yöntemi entegre ederek basit öz bildirim çalışmalarının ötesine geçmektedir. Bu araştırma; nedensel, nöral ve hesaplamalı kanıtları sentezleyerek, ölümlülük farkındalığı altında risk davranışını yönlendiren bilişsel mekanizmaları aydınlatmayı ve alandaki tekrarlanabilirlik sorunlarının çözümüne katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.

Tarih: 14.01.2026 / 10:30 Yer: A-212

Bu tez, Penn Discourse TreeBank (PDTB) veri setleri için uygulanan çok dilli bir çerçeve geliştirerek, Doğal Dil İşleme (NLP) alanındaki söylem ayrıştırmasının doğasında var olan karmaşıklığı ele almaktadır. Büyük Dil Modelleri (LLM) ve transformer mimarilerindeki ilerlemelerden yararlanan tez; Söylem Bağlacı (DC) tespiti ve argüman aralığı etiketleme için ince ayar yapılmış BERT modellerini, Söylem İlişkisi Tanıma (DRR) aşaması için bağlam içi öğrenme stratejileriyle birleştiren hibrit bir metodoloji önermektedir. Çalışma; tespit, etiketleme ve tanıma aşamalarını birbirine bağlayan modüller tanımlayarak, yalıtılmış alt görevler ile uçtan uca işleme arasındaki boşluğu doldurmaktadır. İngilizce, Portekizce ve Türkçe dillerindeki yedi veri seti üzerinde değerlendirilen bu çerçeve, literatürdeki güncel modellerle eşdeğer bir performans sergilemektedir. Ek olarak tez, özgün ve hafif yapılı bir DC tespit modeli sunmakta ve makine çevirisi tekniklerini kullanarak örtük söylem ilişkisi tanımayı geliştirecek bir yöntem tanıtmaktadır. Böylece, bu yaklaşımların hem yüksek hem de düşük kaynaklı dil bağlamlarındaki etkinliğini ortaya koymaktadır.

Tarih: 23.12.2025 / 15:00 Yer: A-212

Bu tez, altı serbestlik derecesi (6DoF) uzamsal ses kaydı ve geriçatımı için, küresel mikrofon dizileri ve yüksek seviye Ambisonics tabanlı bütüncül bir yöntem önermektedir. Çalışmanın temel katkısı, mikrofon konumları arasındaki ses alanlarını yüksek algısal doğrulukla yeniden oluşturan SPWIN (Seyrek Düzlem-Dalga Aradeğerlendirmesi) yöntemidir. Ayrıca, küresel harmonik ayrıştırma ile ses kaynağı yönselliğini kestiren bir yaklaşım geliştirilmiştir. Önerilen sistem, kulaklar arası tutarlılık analizi ve kafa takibi destekli sanal gerçeklikte MUSHRA testleriyle değerlendirilmiştir. Bu çalışmalar, uzamsal ses reprodüksiyonundaki önemli boşlukları kapatmakta ve MPAI-CAE gibi yeni medya standartlarını desteklemektedir.

Tarih: 25.08.2025 / 13:30 Yer: B-223

Bu tez, akut ve kronik akciğer hastalıklarında çok modlu veri füzyonu ve çok kompartımanlı görüntü analizini araştırmaktadır. COVID-19 kohortunda, görüntüleme, laboratuvar, klinik ve viral genomik verileri entegre ederek, modaliteler arası ilişkileri incelemek ve yoğun bakım ünitesine yatış tahmininde bulunmak amacıyla seyrek kanonik korelasyon analizi ve işbirlikçi öğrenme yöntemlerini kullandık. Viral genomu kodlamak için Word2Vec modelinden yararlandık. İnterstisyel akciğer hastalıkları kohortunda, akciğer ve pulmoner arter radyomik özniteliklerini toraks bilgisayarlı tomografi görüntülerinden çıkardık ve bu özniteliklerin pulmoner hipertansiyon ile transplantasyonsuz sağkalım açısından öngörü değeri taşıdığını gösterdik. Çok modlu veri füzyonu ve çok kompartımanlı görüntü analizinin klinik karar verme süreçlerini yansıtabileceğini ve karmaşık akciğer hastalıklarında kişiselleştirilmiş prognoz tahminini iyileştirebileceğini ortaya koyduk.

Tarih: 16.07.2025 / 15:30 Yer: A-108