Yayınlar ve araştırma
Akademik Çalışmalar
Derin öğrenme modellerini gerçek veride doğru, dayanıklı ve verimli çalıştırmak üzerine çalışıyorum. Bilgisayarlı görü yayınlarım tıbbi görüntüleme alanında; bugünkü odağım büyük dil modellerinin verimli çıkarımı.
- Machine Learning
- Efficient Machine Learning
- Efficient LLM
- Efficient Inference
Öne çıkanlar
-
Uluslararası iş birliği
90 atıf
En çok atıf alan çalışmam, uluslararası MIDOG 2022 yarışmasının Medical Image Analysis'te yayımlanan sonuç makalesi.
-
Literatüre katkı
2 yeni veri seti
MITNET ve Tubule-U-Net çalışmaları, modellerle birlikte yeni veri setleri de ortaya koydu.
-
Araştırmadan üretime
LLM verimliliği
Yüksek lisans tezim LLM'lerin GPU'da verimli çıkarımı üzerine; bugün Vodafone'da GPU ve token başarımını optimize ediyorum.
Araştırma alanları
Her alanın altında, o çalışmaların gerektirdiği beceriler yer alıyor. Bir alana tıklayarak ilgili yayınları süzebilirsiniz.
-
2025 Yüksek lisans tezi
Büyük dil modellerini eğitimden sonra nicemleyerek GPU'da daha az bellek ve daha düşük gecikmeyle çalıştırmanın yollarını inceliyor.
Post-Training Quantization for Efficient Inference of Large Language Models On Modern GPU Architectures
Yüksek lisans tezi, Bahçeşehir Üniversitesi (YÖK Ulusal Tez Merkezi)
Henüz atıf yok Yayını aç → -
2024 Dergi
Mitoz tespit modellerinin farklı tümör türlerine, laboratuvarlara ve türlere ne kadar genellendiğini ölçen uluslararası yarışmanın sonuç makalesi.
Domain generalization across tumor types, laboratories, and species — insights from the 2022 edition of the Mitosis Domain Generalization Challenge
Medical Image Analysis, cilt 94
90 atıf Yayını aç → -
2022 Dergi
Meme kanseri dokusunda bölünen hücreleri bulan iki aşamalı bir derin öğrenme yaklaşımı ve bunun için hazırlanan yeni bir veri seti.
MITNET: a novel dataset and a two-stage deep learning approach for mitosis recognition in whole slide images of breast cancer tissue
Neural Computing and Applications, cilt 34
37 atıf Yayını aç → -
2023 Dergi
Meme kanseri görüntülerinde tübül yapılarını ayıran U-Net tabanlı bir model ve bunun için hazırlanan yeni bir veri seti.
Tubule-U-Net: a novel dataset and deep learning-based tubule segmentation framework in whole slide images of breast cancer
Scientific Reports, cilt 13
39 atıf Yayını aç → -
2023 Kitap bölümü
Tüm slayt görüntülerinde meme kanseri derecesini küçük yamalar üzerinden tahmin eden CNN yaklaşımları.
Patch-based approaches to whole slide histologic grading of breast cancer using convolutional neural networks
Diagnostic Biomedical Signal and Image Processing Applications with Deep Learning içinde
5 atıf -
2021 Konferans
RetinaNet ile histopatoloji görüntülerinde hücre çekirdeklerinin tespiti.
Nuclei Detection on Breast Cancer Histopathology Images Using RetinaNet
SIU 2021 — 29. IEEE Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı
4 atıf Yayını aç → -
2022 Bildiri özeti
CNN'lerle tüm slayt düzeyinde meme kanseri derecelendirmesi.
Whole slide histologic grading of breast cancer using convolutional neural networks
Journal of Clinical Oncology, cilt 40, sayı 16_suppl
2 atıf -
2021 Konferans
Hücre çekirdeklerindeki biçim farklılığını (pleomorfizm) yama düzeyinde CNN'lerle puanlama.
Patch-Level Nuclear Pleomorphism Scoring Using Convolutional Neural Networks
CAIP 2021 — 19. Uluslararası Computer Analysis of Images and Patterns Konferansı
1 atıf Yayını aç → -
2024 Bildiri özeti
Yumuşak doku sarkomu görüntülerinde mitoz figürlerinin yapay zekâ ile otomatik analizi.
AI-Powered Automated Analysis of Mitotic Figures in Soft Tissue Sarcomas Whole Slide Images
Laboratory Investigation, cilt 104, sayı 3
Henüz atıf yok