Nakil Öncesi Verici Değerlendirmeleri için Otomatik Karaciğer Bölütleme Yordamı

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Nakil Öncesi Verici Değerlendirmeleri için Otomatik Karaciğer Bölütleme Yordamı"

Transkript

1 Nkil Öncesi Verici Değerlendirmeleri için Otomtik Krciğer Bölütleme Yordmı M. Alper SELVER, Aykut KOCAOĞLU, Htice DOĞAN, Güleser K. DEMİR, Oğuz DİCLE b, Cüneyt GÜZELİŞ Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, Dokuz Eylül Üniversitesi, İzmir b Rdyodignostik AD, Dokuz Eylül Üniversitesi, İzmir 1. Giriş An Automtic Segmenttion Algorithm for Pre-Evlution of Liver Trnsplnttion Donors Abstrct In order to mke liver trnsplnt preprtions nd plns prior to opertion, it is very importnt to clculte the liver volume nd determine the vessel structure of donor from digitl bdominl Computed Tomogrphy. A successful segmenttion of the liver is wht needs to be done for tht purpose. This process should be done utomticlly since the mnul segmenttion of the liver is very time consuming, tedious nd experience dependent. However, n utomtic segmenttion lgorithm must overcome severl chllenges including the gry level similrities of djcent orgns, injection of contrst medi nd prtil volume effect problems. In this pper, we propose n lgorithm tht cn hndle these problems by using Multilyer perceptron network nd n itertive pproch. Strting with the segmenttion of reference imge, the developed lgorithm includes pre-processing, clssifiction nd post-processing stges. The proposed method is pplied to 20 donor dtsets nd its performnce shows tht it is useful for clinicl ppliction. Key Words Segmenttion, Liver, Computerized Tomogrphy, Multi Lyer Perceptron Network Özet Krciğer nkli öncesinde vericinin krciğer hcminin hesplnmsı ve krciğer dmr ypısının belirlenmesi opersyon plnlmsı çısındn önemlidir. Bu mçl, dijitl Bilgisyrlı Tomogrfi görüntülerini kullnrk 3 boyutlu böbrek bölütlemesi ypılmlıdır. Bu işlem otomtik olrk gerçekleştirilmelidir, çünkü yüksek kesit syısı sebebiyle krciğerin doktor trfındn elcil olrk bölütlenmesi çok zor, zmn lıcı ve kullnıcının tecrübesine bğlı bir işlemdir. Anck otomtik bir bölütleme yordmının bitişik orgnlrın benzer gri seviye değerlerine ship olmsı, kontrst mdde enjeksiyonu ve kısmi hcim etkilerinden kynklnn pek çok zorluğu şmsı gerekmektedir. Bu çlışmd, çok ktmnlı ypy sinir ğlrı kullnılrk bu sorunlrl bş edebilen otomtik ve uyrlmlı bir krciğer bölütleme yöntemi geliştirilmiştir. Yöntem, ön-işleme, sınıflm ve son işleme olmk üzere üç dımdn oluşmktdır. 20 görüntü serisine uygulnn yöntemin bşrımı ln ht ornı ile değerlendirilmiştir ve bşrımın klinik kullnım için uygun olduğu gözlemlenmiştir. Anhtr Kelimeler Bölütleme, Krciğer, Bilgisyrlı Tomogrfi, Çok Ktmnlı Ağ Krciğer nkli öncesinde vericinin krciğer hcminin hesplnmsı ve krciğer dmr ypısının belirlenmesi opersyon plnlmsı çısındn önemlidir. Krciğerin ntomik ypısı, opk mdde verilerek gerçekleştirilen Bilgisyrlı Tomogrfi (BT) ile etkin bir biçimde belirlenebilmektedir. Son yıllrd, görüntü lm teknolojisindeki hızlı gelişim sonucu, BT görüntüleri film yerine syısl bilgi hlinde sklnıp incelenebilmektedir. Syısl görüntü gösterimi ve işlenmesi lnındki gelişmelerin yrdımı ile de bu görüntülerin incelenmesinde yeni tekniklerin kullnılmsı d mümkün olmktdır. Ayrıc bu syısl çoklu veri dilimleri, çeşitli görüntüleme teknikleri kullnılrk 3 Boyutlu (3B) görüntülerin oluşturulmsınd, tnı, meliyt benzetimi ve ışın tedvisi plnlm gibi pek çok lnd d kullnılbilmektedir. Benzer şekilde krciğer hcmi ve dmr ypısı d bu şekilde incelenebilir. Bu inceleme öncesinde krciğere it piksellerin syısl veri içerisinde belirlenmesi ve diğer verilerden yrılmsı (bölütleme) gereklidir. 10

2 Veri dilimlerinden krciğerin elcil yöntemler ile bölütlenmesi yorucu, zmn lıcı ve tecrübe gerektiren bir işlem olduğundn, otomtik bölütleme yordmlrın ihtiyç duyulmktdır. Anck şğıd beliritilen nedenlerden dolyı krciğerin otomtik olrk bölütlenmesi çok zordur. Şekil 1 de görüldüğü gibi her kesitte krciğerin büyüklüğü, şekli ve krciğeri çevreleyen orgnlr değişmektedir. Ayrıc çekim sırsınd dmrlr verilen opk mddenin frklı orgnlrın frklı derecelerde prlklşmsın sebep olmsı, krciğere komşu orgnlrın gri seviye değerlerinin krciğere çok ykın olbilmesi ve krciğerin frklı kişilerde çok frklı şekillere ship olbilmesi gibi nedenler bölütlemeyi zorlştırn nedenlerdendir. Bu krmşık ntomik sistem krciğerin üç boyutlu görüntülenmesi öncesinde krmşık ve uyrlmlı bir bölütleme yordmı kullnılmsını zorunlu kılr. Yzınd krciğer bölütlenmesi mcıyl Be ve diğerleri [1] morfolojik yöntemleri ve gri seviye eşikleme yöntemini kullnırken, Go ve diğerleri [2] bu yöntemi prmetrik bozunmlı dış htlr (deformble contour) modeli ile birleştirmiştir. Ypy sinir ğlrı ise piksel sınıflm için Tsi [3] trfındn ve öznitelik tbnlı bölütleme mcıyl Husin ve diğerleri [4] trfındn kullnılmıştır. Bu çlışmlrın tmmı yrı otomtik olup, Seo ve diğerleri [5] ise öncelikle omurgyı belirlemiş, bulunn omurgyı referns olrk kullnıp, morfolojik yöntemleri kullnn bir krr meknizmsıyl krciğeri otomtik olrk bölütlemiştir. Yzınd yer ln yrı otomtik yöntemlerden bzılrı vroln krciğer bölütleme sistemlerinde kullnılmıştır [6-8]. Anck ypy sinir ğlrı vroln sistemlerde kullnılmmıştır. Bir bşk deyişle yzınd ypy sinir ğlrı kullnılrk gerçekleştirilen çlışmlr prtiğe, yni ktif olrk kullnıln yzılımlr dönüştürülmemiştir. Yzınd yer ln tüm çlışmlr ve yzılım tümleştirilmiş tüm teknikler incelenerek eksik ve zyıf oln yönleri belirlenmiştir. Vroln çlışmlrın tümünde BT serileri çok doruklu dğılım (multimodl) histogrmın ship yüksek çözünürlüklü görüntülerdir (Şekil-1., b). Bu histogrmlrd krciğer ve diğer dokulr frklı tepeler oluşturur. Anck cihz özelliklerine ve diğer prmetrelere bğlı olrk BT serileri iki doruklu dğılım (bimodl) histogrmın d ship olbilir. Bimodl histogrmlrd krciğer ve diğer dokulr ynı tepede yer lır. Bu nedenle krciğer dokulrı tepelerin belirlenmesi y d eşikleme yöntemleriyle yırt edilemez. Krciğerin yer ldığı Hounsfield değer rlığın göre gri seviye eşiklemesi de bzı çlışmlrd yer ln bir yöntemdir. Anck frklı cihzlrdn lınn y d ynı cihzdn frklı prmetrelerle lınn görüntülerde bu rlık değişebilmektedir ki bu d eşikleme yöntemini bşrısız kılmktdır. Yine bu çlışmlrın tmmınd krciğer tek y d iki prçlı olrk ele lınrk bölütlenmiştir. Anck krciğer kesit görüntülerinde üç prçlı olrk d bulunbilmektedir (Şekil-1.c). Vroln yöntemlerden bzılrı krciğeri kesit görüntüdeki en büyük orgn (Şekil-1.,c,d) olrk kbul etmektedir nck pek çok kesit görüntüde krciğer dlk, böbrek ve omurgdn küçük olbilmektedir (Şekil-1.b). Son olrk, vklrın yklşık yüzde 10 il 15 inde görülen tipik krciğerin (Şekil-1.d) bölütlenmesi y hiç ele lınmmış, y d elcil olrk bölütleme gerektiren bir özel durum olrk bırkılmıştır. () (b) (c) (d) Şekil-1. Dört frklı bdominl BT serisi için birer örnek kesit () Yüksek kontrstlı, multimodl histogrm ship, (b) Böbreğin krciğerden dh büyük olduğu (c) Düşük kontrstlı, bimodl histogrm ship, kesitte üç prçlı krciğer (d) Atipik şekilli krciğer, görüntü örnekleri Çlışmnın geri klnı şu şekilde düzenlenmiştir: 2. bölümde görüntü serilerinin elde edilmesi ile veri setinin oluşturulmsı çıklnmıştır. 3. bölümde, üç kdemeli bölütleme lgoritmsının dımlrı, önişleme, sınıflm ve son-işleme, nltılmıştır. 4. bölümde bşrım ln ht ornı yöntemi ile değerlendirilmiştir ve sonuçlr 5. bölümde trtışılmıştır. 11

3 2. Gereç ve Yöntem Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fkültesi Rdyodignostik Anbilim Dlı görüntü rşivleme sisteminden 20 vericiye it görüntü serisi lınmıştır. Görüntü serileri, dmrdn opk mdde verilmesini tkiben portl fzd çekilmiş BT görüntüleridir ve 3,2 mm kesit klınlığı ile çekilmişlerdir. Serilerdeki kesit syılrı 70 ile 115 rsınddır. Elde edilen görüntüler, DICOM formtınd olup 12 bittir nck bölütleme öncesinde uygun bir dönüşüm ile 8 bit görüntü hline dönüştürülmektedir. Bu dönüşüm sırsınd doğrudn [0-4095] rlığındn [0-255] rlığın bir dönüşüm kullnılmmış, bunun yerine dönüşüm, görüntü piksellerinin yoğun olrk bulunduğu ln sınırlndırılrk dinmik rlığı rtırn bir gri seviye rlığı kullnılmıştır. Bu işlem için gerekli oln pencere merkezi ve pencere genişliği bilgileri DICOM met üstbilgisinden elde edilmiştir. Elde edilen görüntülerde yer ln krciğer görüntüler uzmn bir rdyolog trfındn elcil olrk bölütlenerek referns görüntü serileri oluşturulmuştur. Krciğer bölütlemesi için geliştirilen bölütleme yöntemi üç şmdn oluşmktdır: Ön-işleme, sınıflm ve son-işleme. Her şmd gerçekleştirilen işlemler ve elde edilen sonuçlr şğıd mddeler hlinde çıklnmıştır: Ön-işleme Ön-işleme şmsınd ntomik bilgilerden yrrlnılrk BT görüntülerinde krciğere it olmdığı kesin oln bölgelerin görüntüden yıklnmsı mçlnmktdır. Bu syede ikinci şmd kullnılck oln sınıflyıcının bşrımının rtırılmsı ve işlem zmnının kısltılmsı hedeflenmektedir. Önişlemede öncelikle yğ dokusu, dh sonr kburglr ve omurlr belirlenerek yıklnmktdır. Belirlenen kburglr ve omurg ynı zmnd krciğerin tmmen içinde bulunduğu bir ilgi lnı (Region of Interest - ROI) oluşturulmsını sğlmktdır. Yğ dokusunun belirlenmesi için, uyrlmlı (dptif) bir eşikleme yöntemi uygulnmktdır. Şekil- 2. d bir bdominl BT serisinin hcim histogrmını göstermektedir. Histogrmd görülen ilk tepe rk pln ve yğ dokusun ittir. Bir bulnıklştırıcı filtre ile histogrm düzgünleştirildiğinde (Şekil- 2.b), histogrmın türevinin negtif değerden pozitif değere döndüğü ilk nokt, yğ dokusun krşılık gelen ilk tepenin bittiği değeri verir (Şekil-2.c). Bu değer ile eşikleme ypıldığınd sıl görüntüden yğ ve rk pln bilgileri (Şekil-3.b) tılmış olur. Yöntem bimodl histogrm ship hcim verilerinde de doğru şekilde çlışmktdır. () (b) (c) Şekil-2. () Hcimsel histogrm (b)filtrelenmiş hcimsel histogrm (c) Histogrmın türevi Kburglr ve omurgnın belirlenmesi için Hounsfield değerlerinden fydlnılmktdır. Hounsfield değerleri BT de suyun X ışınını zyıfltm değeri sıfır kbul edilerek, elde edilen diğer değerler bun göre orntılnrk, 2000 kdr gri tondn oluşn bsmklı göstergedir. BT görüntülerinde kemikler, cihz prmetrelerine y d diğer değişkenlerine bğlı olmksızın ynı Hounsfield değer rlığınd bulunur. 8 bit görüntülerde bu Hounsfield rlığı 255 gri seviyeye krşılık gelir. Bu bilgiden fydlnılrk 245 gri seviye eşik değerinin sıl görüntüye uygulnmsı ve yğ dokusun oln mesfe bilgisi kullnılrk elde edilen görüntü Şekil-3.c de verilmiştir. 12

4 Antomik olrk krciğerin hngi dokulr trfındn çevrelendiği bellidir. Bu bilginin bir ROI oluşturmkt kullnılmsı ile sınıflndırılck veri miktrının zltılmsı lgoritmnın bşrımını rtırmktdır. ROI yi oluşturmk için öncelikle krciğerin sğdn kburglr ve şğıdn omurg ile çevrilmiş olduğu bilgisi kullnılmktdır. Bir önceki kısımd pozisyonlrı belirlenen kburg ve omurglr sğdn ve lttn ROI sınırlrını oluşturur. Yukrıdn ise rk pln krşılık gelen sıfır gri seviyesinden frklı ilk pikseli ROI nin üst sınırını oluşturur. Vücudun sol ynınd ise krciğerin ntomisi değişkenlik gösterdiğinden, krciğer verisi kybetmemeyi kesinleştirmek için vücudun sol trfındn kburglrın bşldığı nokt ROI nin sol sınırını oluşturmktdır. Şekil 3.d belirlenen bir ROI yi göstermektedir. Ön işleme sonucund görüntünün boyutu ortlm %40 ornınd zltılmktdır. () (b) (c) (d) Şekil-3. ()BT görüntü kesiti (b) Yğ ve rk pln (c) Kburg ve omurg (d) ROI Sınıflm ve Son-İşleme Geliştirilen bölütleme sisteminin kış şemsı Şekil 4 de gösterilmiştir. İlk olrk görüntü serisinden bir Referns Görüntü (RG) seçilir. RG serideki kesit syısının üçte birine denk gelen kesit görüntü olrk seçilmektedir. Örneğin, 90 kesitlik bir seride 30. kesit RG dir. RG seçiminde bu yöntemin tercih edilme sebebi, serinin üçte birlik kısmın krşılık gelen kesitlerde krciğerin büyük ve tek prçlı olmsıdır. RG bölütlenmesi, ön-işlemeyi tkiben K-ortlmlr yönteminin uygulnmsıyl gerçekleştirilmektedir. RG de temel olrk 3 öbek bulunmktdır: Ark pln, çık renkli ve koyu renkli dokulr. Açık renkli orgn grubundki en büyük bğlı bileşen krciğeri verir ve krciğer RG de bölütlenmiş olur (Şekil-4). RG bölütlendikten sonr, ROI görüntüden üç tne öznitelik vektörü: Ortlm, stndrd spm ve mesfe dönüşümü çıkrtılmktdır. Ortlm özniteliği homojen lnlr, stndrd spm özniteliği kenrlr için belirleyicidir. Mesfe dönüşümü ise bölütlenmiş krciğere ykın yerlerde sıfır, krciğerden uzklştıkç 1 değerine yklşrk krciğer pozisyonunun belirlenmesinde etkilidir. Örnek bir kesit için bu üç özniteliğe krşılık gelen görüntüler Şekil-4 de verilmiştir. Elde edilen öznitelik vektörleri kullnılrk ypıln sınıflm, yzınd sıkç tercih edilen Çok Ktmnlı Ypy Sinir Ağı (ÇK-YSA) kullnılrk gerçekleştirilmiştir. ÇK-YSA bir giriş ktmnı, bir vey birden fzl r ktmn ve bir çıkış ktmnındn oluşn ileri beslemeli bir YSA tipidir. Giriş ktmnı giriş sinyllerini r ktmndki nöronlr dğıtır. Ar ktmndki tüm girişlerle ğırlıklr çrpılrk toplnır. Dh sonr toplnn bu değer bir ktivsyon işlevinden geçirilerek o nöronun çıkış değeri hesplnır. Çlışmmızd ktivsyon işlevi olrk tnsig seçilmiştir. Bu işlemler r ktmndki bütün nöronlr için tekrrlnır. Çıkış ktmnındki nöronlr için de, r ktmn nöronlrı için oln işlemler tekrrlnır ve ğ çıkış değerleri hesplnır. Bir çok öğretme lgoritmsı ÇK-YSA ğını eğitmede kullnılbilmektedir. Bu çlışmd yine yygın olrk kullnıln bir öğretme yöntemi oln geri yyılım yordmı tercih edilmiştir. Öznitelik vektörleri, ÇK-YSA nın üç girişini oluşturmktdır. Ağın gizli ktmnınd 8 nöron olup, çıkış tek nörondn (krciğer y d krciğer değil) oluşmktdır. Gizli ğdki 8 nöron deneysel olrk, işlem zmnı ve bşrım gözönüne lınrk belirlenmiştir. İlk dımd RG den çıkrıln öznitelik vektörleri yine RG yi bölütlemek üzere eğitilir ve test edilir. Bir bşk ifdeyle ğırlıklrın yrlnmsı mcıyl eğitimde giriş olrk RG den çıkrıln öznitelik vektörleri, çıkış olrk d bölütlenen RG kullnılmktdır. Eğitim işlemi %1 hty ulşıln kdr devm ettirilmekte ve yklşık olrk 500 itersyond tmmlnmktdır. 13

5 İkinci dımd bir sonrki/önceki görüntüye geçilir ve bu görüntüyü bölütlemek için bölütlenmiş RG den fydlnılır. Sonrki/önceki görüntüden ortlm ve stndrd spm, RG den ise mesfe dönüşümü öznitelikleri elde edilir. Bu vektörler ğ giriş olrk kullnılır ve sonrki/önceki görüntüde krciğer bölütlenir. Kesitler rsınd krciğer bir nd büyük ölçüde değişmediğinden, bir önceki/sonrki kesit icin hesplnn ğırlık değerleri üzerinde küçük bir değişiklik olur. Bu syede her kesit için yklşık itersyond %1 ht kriteri ile bölütleme gerçekleştirilmiş olur. Yeni bölütlenen görüntü, işlem sonund yeni RG olur ve yordm bu şekilde serinin sonun ve bşın doğru devm eder. Son-işlemede bölütlenen krciğerin kenrlrı spline fonksiyonu ile düzgünleştirilir. Krciğerin n prçsının ynınd ikinci ve üçüncü prçlrın vrlığı morfolojik opertörler rcılığı ile kontrol edilir ve bölütleme tmmlnır (Şekil-5.,b). Bölütlenen kesitler 3B görüntüleme (Şekil-5.c) ve dh yrıntılı incelemeler (Şekil-5.d) için kullnılmy hzır olrk bilgisyr kydedilir. Şekil-4. Bölütleme yordmı kış şemsı 14

6 3. Bulgulr Bölütleme sonuçlrı Aln Ht Ornı (AHO) yöntemi ile değerlendirilmiştir. AHO Algoritm ile Bölütlenen Aln (ABA) ile Elcil Bölütlenen Aln (EBA) rsındki frk dylı bir değerlendirme tekniğidir. Bir birleşim lnı, BA=ABA U EBA ve bir kesişim lnı, KA= ABA EBA, tnımlndığınd, AHO şu şekilde hesplnır: BA - KA AHO= x 100% EBA Değerlendirmede, bölütleme sonucu ABA, rdyolog trfındn elcil yöntem ile bölütlenen görüntü ise EBA değerine krşılık gelmektedir. Şekil-6.. d veri setindeki 20 görüntü serisine it AHO sonuçlrı görülmektedir. Görüntü serilerinin değerlendirilmesi sonucund ortlm AHO değeri %12,56 olrk bulunmuştur. Şekil-6.b de ise 20 görüntü serisindeki ynı numrlı kesitler için hesplnn AHO grfiği görülmektedir. AHO değerlerinin ilk kesitler için dh yüksek değerler lmsının nedeni bu kesitlerde klp ve krciğer rsındki doku sınırının neredeyse yok olmsı ve bunun sonucund klbin bir kısmının bölütleme sonucun dhil edilmesindendir. AHO değerlendirmesi ABA ile EBA rsındki tek piksellik frk bile duyrlıdır. Anck çoğu durumd birkç piksellik frklr rdyologlr trfındn kbul edilebilir. () (b) (c) (d) Şekil-5. () Bölütleme sonucu: iki prçlı krciğer (b) Bölütleme sonucu: tipik krciğer, (c) 3 Boyutlu bölütleme, (d) Dmr ypısının 3Boyutlu görüntü içinden çıkrılmsı. H t Y ü z d e s i H t Y ü z d e s i Kesit Numrsı () Veri Seti Numrsı (b) Şekil-6. () 20 Veri seti için AHO değerleri (b) Aynı numrlı kesitler için ortlm AHO değerleri Geliştirilen yöntem Mtlb progrmlm dili ile gerçeklenmiştir. Yzılımın çlışm süresi 100 kesitlik bir görüntü serisi için ortlm 25 dkikdır. Bu süre 2GB RAM ve 3Ghz işlemci hızın ship stndrd bir Pentium 4 kişisel bilgisyrd gerçekleştirilmiştir. 3-B görüntülemede kolylık ve hız sğlmsı çısındn bilgisyrd 256 MB lık hrici bir ekrn krtı bulunmktdır. 15

7 4. Sonuç ve Trtışm Hcim bölütlemesinin, tıbbi uzmnlrın yrrlndığı bir rç olbilmesi için yöntemlerin bşrımının yeterince yüksek olmsı ve uygun işlem hızın ship bir yzılım hline getirilmesi gerekir. Bu çlışmd önerilen bölütleme yöntemi genel bşrım olrk uzmnlr trfındn umut verici bulunmuştur. Anck krciğer ve klbin çok ykın olduğu durumlrın dh yrıntılı ele lınmsı gerekmektedir. Yzınd ypy sinir ğlrı ile geliştirilmiş bölütleme çlışmlrı olmsın krşın, bu çlışmd uygulnn yöntemi diğer yöntemlerden frklı kıln önemli vntjlrı vrdır. Öncelikle, yöntem her kesit için yeniden isttistik hespldığındn kesitler rsındki kontrst frkındn etkilenmemektedir. Mesfe dönüşümü rcılığı ile kesitler rsındki krciğer büyüklük bğlntısı verimli bir şekilde kullnıldığındn, verisetinin %15 ini oluşturn tipik krciğere ship vericilerde de bşrılı bölütleme ypılbilmektedir. Referns görüntüden bşlyrk ilerleyen yöntemde, mpirik olrk belirlenmiş herhngi bir bilgi (Örnek: eşik değeri, orgn pozisyonu v.b.) kullnılmmkt ve tüm bilgiler bölütlenmekte oln görüntü serisinden çıkrılmktdır. Bu syede frklı BT cihzlrı, kontrst mdde enjeksiyonu ve hst özellikleri (boy, yş, kilo vb.) gibi değişken özelliklerden etkilenmeden bşrılı bölütleme gerçekleştirilebilmektedir. Çlışm süresi ve donnım gereksinimi çısındn düşünüldüğünde geliştirilen yzılım klinik kullnım uygundur. Yöntemin tm otomtik olmsı d önemli vntjlrındndır. Hlen krciğerin bölütlenmesini tkiben dmr ypısının bölütlenmesi üzerine çlışmlr sürmektedir. 5. Teşekkür Bu çlışm TÜBİTAK trfındn EEAG 104E178 numrlı proje kpsmınd desteklenmektedir. 6. Kynkç [1] Be, K.T. et l.., Automtic Segmenttion of Liver sturucture in CT Imges, Medicl Phys., Vol. 20. (1993), [2] Go L., Heth, D.G., Kuszyk, B. S., Fishmn,.E.K., Automtic Liver Segmenttion Technique for Three-Dimensionl Visuliztion of CT Dt, Rdiology, Vol.201, (1996) [3] Tsi, D. et l., Automtic Segmenttion of Liver Structure in CT imges Using Neurl Network, IEICE Trns. Fundmentls, Vol. E77-A. No.11. (1994) [4] Husin, S.A. et l.,use of Neurl Networks for Feture Bsed Recognition of Liver Region on CT Imges, Neurrl Network for Signl Proc. Proceedings of the IEEE Work., Vol. 2., (2000) [5] Seo K.S., Lonnie C.L., Prk, S.J., Prk, J.A., Efficient Liver Segmenttion Bsed on the Spine, LNCS 3261, Advnces in Informtion Systems (ADVIS), 2004, [6] Fishmn, E.K.; Kuszyk, B.S.; Heth, D.G.; Luomin Go; Cbrl, B.; Surgicl plnning for liver resection, Computer Volume 29, Issue 1, Jn Pge(s):64-72 Digitl Object Identifier / [7] Soler L., Delingette H., Mlndin G., Montgnt J., et l., Fully utomtic ntomicl, pthologicl, nd functionl segmenttion from CT scns for heptic surgery, SPIE Medicl Imging symposium, Sn Diego, CA, Februry 2000 [8] H. Bourquin, A. Schenk, F. Link, B. Preim, G, H., HepVision2: A softwre ssistnt for preopertive plnning in living-relted liver trnsplnttion nd oncologic liver surgery, Computer Assisted Rdiology nd Surgery, pges , Springer, Sorumlu Yzrın Adresi Mustf Alper SELVER, Dokuz Eylül Üniversitesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, Kynklr Kmpüsü, Buc, Izmir, 35160, (Tel: ; E-post: eee.deu.edu.tr, Fx: ) 16

*Corresponding Author Tel.:+90-332-223 19 42; fax:+90-332-241 06 35 E-mail:fyildiz@selcuk.edu.tr

*Corresponding Author Tel.:+90-332-223 19 42; fax:+90-332-241 06 35 E-mail:fyildiz@selcuk.edu.tr Selçuk Üniversitesi ISSN 130/6178 Journl of Technicl-Online Volume 10, Number:1-011 Cilt 10, Syı:1-011 ÇAPRAZ İLİŞKİ METODUYLA İRİS TANIMA Ferruh YILDIZ,*, Nurdn Akhn BAYKAN b Selçuk Üniversitesi, Hrit

Detaylı

4- SAYISAL İNTEGRAL. c ϵ R olmak üzere F(x) fonksiyonunun türevi f(x) ise ( F (x) = f(x) ); denir. f(x) fonksiyonu [a,b] R için sürekli ise;

4- SAYISAL İNTEGRAL. c ϵ R olmak üzere F(x) fonksiyonunun türevi f(x) ise ( F (x) = f(x) ); denir. f(x) fonksiyonu [a,b] R için sürekli ise; 4- SAYISAL İNTEGRAL c ϵ R olmk üzere F() onksiyonunun türevi () ise ( F () = () ); Z ` A d F ` c eşitliğindeki F()+c idesine, () onksiyonunun elirsiz integrli denir. () onksiyonu [,] R için sürekli ise;

Detaylı

Anadolu Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü. Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2015-2016 Güz Dönemi

Anadolu Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü. Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2015-2016 Güz Dönemi Andolu Üniversitesi Mühendislik Fkültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Plnlmsı 2015-2016 Güz Dönemi 2 Tesis (fcility) Tesis : Belli bir iş için kurulmuş ypı Tesis etmek :

Detaylı

1. Değişkenler ve Eğriler: Matematiksel Hatırlatma

1. Değişkenler ve Eğriler: Matematiksel Hatırlatma DERS NOTU 01 Son Hli Değildir, tslktır: Ekleme ve Düzenlemeler Ypılck BİR SOSYAL BİLİM OLARAK İKTİSAT VE TEMEL KAVRAMLAR 1 Bugünki dersin işleniş plnı: 1. Değişkenler ve Eğriler: Mtemtiksel Htırltm...

Detaylı

RASYONEL SAYILAR KESİR ÇEŞİTLERİ. www.unkapani.com.tr. 1. Basit Kesir. olduğuna göre, a, b tamsayı ve b 0 olmak üzere, a şeklindeki ifadelere

RASYONEL SAYILAR KESİR ÇEŞİTLERİ. www.unkapani.com.tr. 1. Basit Kesir. olduğuna göre, a, b tamsayı ve b 0 olmak üzere, a şeklindeki ifadelere RASYONEL SAYILAR, tmsyı ve 0 olmk üzere, şeklindeki ifdelere kesir denir. y kesrin pyı, ye kesrin pydsı denir. Örneğin,,,, kesirdir. kesrinde, py kesir çizgisi pyd, 0, 0 ise 0 0 dır.,, 0, syılrı irer 0

Detaylı

B - GERĐLĐM TRAFOLARI:

B - GERĐLĐM TRAFOLARI: ve Seg.Korum_Hldun üyükdor onrım süresinin dh uzun olmsı yrıc rnın izole edilmesini gerektirmesi; rızlnmsı hlinde r tdiltını d gerektireilmesi, v. nedenlerle, özel durumlr dışınd tercih edilmezler. - GERĐLĐM

Detaylı

3N MOBİL HABERLEŞME HİZMETLERİNDE HİZMET KALİTESİ ÖLÇÜTLERİNİN ELDE EDİLMESİNE İLİŞKİN TEBLİĞ

3N MOBİL HABERLEŞME HİZMETLERİNDE HİZMET KALİTESİ ÖLÇÜTLERİNİN ELDE EDİLMESİNE İLİŞKİN TEBLİĞ 3N MOBİL HABERLEŞME HİZMETLERİNDE HİZMET KALİTESİ ÖLÇÜTLERİNİN ELDE EDİLMESİNE İLİŞKİN TEBLİĞ BİRİNCİ BÖLÜM Aç, Kps, Dynk, Tnılr ve Kısltlr Aç MADDE 1 (1) Bu Tebliğin cı, IMT 2000/UMTS Altypılrının Kurulsı

Detaylı

Telekomünikasyon, bilginin haberleşme amaçlı

Telekomünikasyon, bilginin haberleşme amaçlı GÜNÜMÜZ HABERLEŞME TEKNOLOJİLERİNE KISA BİR BAKIŞ Mehmet Okty ELDEM Elektronik Y. Mühendisi EMO Ankr Şubesi Üyesi okty.eldem@gmil.com Telekomüniksyon, bilginin hberleşme mçlı olrk dikkte değer bir mesfeye

Detaylı

İŞ ETKİ ÇİZGİSİ TEOREMİ. Balıkesir Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi İnşaat Müh. Bölümü Balıkesir, TÜRKİYE THEOREM OF WORK INFLUENCE LINE

İŞ ETKİ ÇİZGİSİ TEOREMİ. Balıkesir Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi İnşaat Müh. Bölümü Balıkesir, TÜRKİYE THEOREM OF WORK INFLUENCE LINE BAÜ Fen Bil. Enst. Dergisi (006).8. İŞ ETKİ ÇİZGİSİ TEOREMİ Scit OĞUZ, Perihn (Krkulk) EFE Blıkesir Üniversitesi Mühendislik Mimrlık Fkültesi İnşt Müh. Bölümü Blıkesir, TÜRKİYE ÖZET Bu çlışmd İş Etki Çizgisi

Detaylı

ARABA BENZERİ GEZGİN ROBOTUN OTOMATİK PARK ETMESİ İÇİN BİR YÖNTEM

ARABA BENZERİ GEZGİN ROBOTUN OTOMATİK PARK ETMESİ İÇİN BİR YÖNTEM ARABA BENZERİ GEZGİN ROBOTUN OTOMATİK PARK ETMESİ İÇİN BİR YÖNTEM Burk Uzkent Osmn Prlktun Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Eskişehir Osmngzi Üniversitesi, Eskişehir uzkent.burk@gmil.com oprlk@ogu.edu.tr

Detaylı

BSD Lİ DİK İŞLEME MERKEZİNDE PARÇA PROGRAMINA GÖRE ZAMAN ANALİZİ

BSD Lİ DİK İŞLEME MERKEZİNDE PARÇA PROGRAMINA GÖRE ZAMAN ANALİZİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİLİMLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 2002 : 8 : 1 : 42-51 BSD

Detaylı

ELEKTRİK DAĞITIM ȘİRKETLERİNİN SORUMLULUĞUNDAKİ YOL AYDINLATMASINA İLİȘKİN KURALLARIN İRDELENMESİ

ELEKTRİK DAĞITIM ȘİRKETLERİNİN SORUMLULUĞUNDAKİ YOL AYDINLATMASINA İLİȘKİN KURALLARIN İRDELENMESİ ELEKTRİK DAĞITIM ȘİRKETLERİNİN SORUMLULUĞUNDAKİ YOL AYDINLATMASINA İLİȘKİN KURALLARIN İRDELENMESİ M. Akif ȘENOL 1 Ercüment ÖZDEMİRCİ 2 M. Cengiz TAPLAMACIOĞLU 3 1 Enerji ve Tbii Kynklr Bknlığı, Ankr, 2

Detaylı

TRAFİK SAYIMLARI, BÖLGE NÜFUSLARI VE BÖLGELER ARASI UZAKLIKLARI KULLANARAK BAŞLANGIÇ-SON MATRİSİ TAHMİNİ

TRAFİK SAYIMLARI, BÖLGE NÜFUSLARI VE BÖLGELER ARASI UZAKLIKLARI KULLANARAK BAŞLANGIÇ-SON MATRİSİ TAHMİNİ Gzi Üniv. Müh. Mim. Fk. Der. J. Fc. Eng. Arch. Gzi Univ. Cilt 4, No, 9-36, 009 Vol 4, No, 9-36, 009 TRAFİK SAYIMLARI, BÖLGE NÜFUSLARI VE BÖLGELER ARASI UZAKLIKLARI KULLANARAK BAŞLANGIÇ-SON MATRİSİ TAHMİNİ

Detaylı

Sigma 28, 124-137, 2010 Review Paper / Derleme Makalesi ANALYTIC HIERARCHY PROCESS FOR SPATIAL DECISION MAKING

Sigma 28, 124-137, 2010 Review Paper / Derleme Makalesi ANALYTIC HIERARCHY PROCESS FOR SPATIAL DECISION MAKING Journl of Engineering nd Nturl Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Sigm 28, 24-37, 200 Review Pper / Derleme Mklesi ANALYTIC HIERARCHY PROCESS FOR SPATIAL DECISION MAKING Dery ÖZTÜRK*, Ftmgül

Detaylı

ÇOK KATMANLI HABERLEŞME SİSTEMLERİNDE LİNK YEDEKLEME VE KURTARMA YÖNTEMLERİ

ÇOK KATMANLI HABERLEŞME SİSTEMLERİNDE LİNK YEDEKLEME VE KURTARMA YÖNTEMLERİ ÇOK KTMNLI HRLŞM SİSTMLRİN LİNK YKLM V KURTRM YÖNTMLRİ r. Murt Koyunu tılım Üniversitesi, ilgisyr Mühendisliği ölümü, İnek,Gölbşı, nkr mkoyunu@tilim.edu.tr ÖZT ilişim teknolojilerindeki gelişmeler, hem

Detaylı

BÖLÜM 3 : RASLANTI DEĞİŞKENLERİ

BÖLÜM 3 : RASLANTI DEĞİŞKENLERİ BÖLÜM : RASLANTI DEĞİŞKENLERİ (Rndom Vribles Giriş: Bölüm de olsılık fonksionu, denein örneklem uzını oluşurn sonuçlrın erimleri ile belirleniordu. Örneğin; iki zr ıldığınd, P gelen 6 olsı sırlı ikilinin

Detaylı

ELEKTRĐK MOTORLARI ve SÜRÜCÜLERĐ DERS 03

ELEKTRĐK MOTORLARI ve SÜRÜCÜLERĐ DERS 03 ELEĐ MOOLA ve SÜÜCÜLEĐ DES 03 Özer ŞENYU Mrt 0 ELEĐ MOOLA ve SÜÜCÜLEĐ DA MOOLANN ELEĐ DEE MODELLEĐ E AAEĐSĐLEĐ ENDÜĐ DEESĐ MODELĐ Endüviye uygulnn gerilim (), zıt emk (E), endüvi srgı direni () ile temsil

Detaylı

63032 / 63932 ELEKTRONİK SICAKLIK KONTROL CİHAZI KULLANIM KILAVUZU

63032 / 63932 ELEKTRONİK SICAKLIK KONTROL CİHAZI KULLANIM KILAVUZU 63032 / 63932 ELEKTRONİK SICAKLIK KONTROL CİHAZI KULLANIM KILAVUZU www.omk.com.tr 01.08.2014 V3185 / V4185 VARİL ISITICISI KULLANIM KILAVUZU OMAK MAKİNA SANAYİİ ve TİCARET LİMİTED ŞİRKETİ DR. MEDİHA ELDEM

Detaylı

ÜNİTE - 7 POLİNOMLAR

ÜNİTE - 7 POLİNOMLAR ÜNİTE - 7 BÖLÜM Polinomlr (Temel Kvrmlr) -. p() = 3 + n 6 ifdesi bir polinom belirttiğine göre n en z 5. p( + ) = + 4 + Test - olduğun göre, p() polinomunun ktsyılr toplmı p() polinomund terimlerin kuvvetleri

Detaylı

Velilere Yönelik Soru Formu

Velilere Yönelik Soru Formu Velilere Yönelik Soru Formu Eğitim Stndrtlrı Pilot Çlışmsı 4. Sınıf Mtemtik Okul Sınıf Öğrenci Sevgili veliler, Sevgili velyet shipleri, Çocuğunuzun sınıfı, mtemtik eğitim stndrtlrın ilişkin bir pilot

Detaylı

İlişkisel Veri Modeli. İlişkisel Cebir İşlemleri

İlişkisel Veri Modeli. İlişkisel Cebir İşlemleri İlişkisel Veri Modeli İlişkisel Cebir İşlemleri Veri işleme (Mnipultion) işlemleri (İlişkisel Cebir İşlemleri) Seçme (select) işlemi Projeksiyon (project) işlemi Krtezyen çrpım (crtesin product) işlemi

Detaylı

Ünite Planı Şablonu. Öğretmenin. Fatma BAĞATARHAN Yunus Emre Anadolu Lisesi. Ġnönü Mahallesi. Bingöl. Adı, Soyadı. Okulunun Adı

Ünite Planı Şablonu. Öğretmenin. Fatma BAĞATARHAN Yunus Emre Anadolu Lisesi. Ġnönü Mahallesi. Bingöl. Adı, Soyadı. Okulunun Adı Intel Öğretmen Progrmı Ünite Plnı Şlonu Öğretmenin Adı, Soydı Okulunun Adı Okulunun Bulunduğu Mhlle Okulun Bulunduğu Ġl Ftm BAĞATARHAN Yunus Emre Andolu Lisesi Ġnönü Mhllesi Bingöl Ünit Bilgisi Ünite Bşlığı

Detaylı

SLOGAN TİPOGRAFİSİ O PREFABRİK YAPILAR İNŞAAT SANAYİ VE TİCARET ANONİM ŞİRKETİ PAL. www.opalon.com.tr

SLOGAN TİPOGRAFİSİ O PREFABRİK YAPILAR İNŞAAT SANAYİ VE TİCARET ANONİM ŞİRKETİ PAL. www.opalon.com.tr SLOGAN TİPOGRAFİSİ www.oplon.com.tr PAL O ON PREFABRİK YAPILAR İNŞAAT SANAYİ VE TİCARET ANONİM ŞİRKETİ www.oplon.com.tr OPAL ON PREFABRİK YAPILAR İNŞAAT SANAYİ VE TİCARET ANONİM ŞİRKETİ www.oplon.com.tr

Detaylı

2005 ÖSS BASIN KOPYASI SAYISAL BÖLÜM BU BÖLÜMDE CEVAPLAYACAĞINIZ TOPLAM SORU SAYISI 90 DIR. Matematiksel İlişkilerden Yararlanma Gücü,

2005 ÖSS BASIN KOPYASI SAYISAL BÖLÜM BU BÖLÜMDE CEVAPLAYACAĞINIZ TOPLAM SORU SAYISI 90 DIR. Matematiksel İlişkilerden Yararlanma Gücü, 005 ÖSS SIN KPYSI SYISL ÖLÜM İKKT! U ÖLÜME EVPLYĞINIZ TPLM SRU SYISI 90 IR. İlk 45 Soru Son 45 Soru Mtemtiksel İlişkilerden Yrrlnm Gücü, Fen ilimlerindeki Temel Kvrm ve İlkelerle üşünme Gücü ile ilgilidir.

Detaylı

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 4 Algoritma ve Yazılımın Şekilsel Gösterimi. Mustafa Kemal Üniversitesi

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 4 Algoritma ve Yazılımın Şekilsel Gösterimi. Mustafa Kemal Üniversitesi Algoritm Geliştirme ve Veri Ypılrı 4 Algoritm ve Yzılımın Şekilsel Gösterimi Mustf Keml Üniversitesi Algoritm ve Yzılımın Şekilsel Gösterimi Algoritmik progrm tsrımı, verilen ir prolemin ilgisyr ortmınd

Detaylı

on8 S İ G O R T A C I L I K S E K T Ö R Ü K U R U M S A L W E B S İ T E L E R İ G E N E L A N A L İ Z Ç A L I Ş M A S I

on8 S İ G O R T A C I L I K S E K T Ö R Ü K U R U M S A L W E B S İ T E L E R İ G E N E L A N A L İ Z Ç A L I Ş M A S I on8 S İ G O R T A C I L I K S E K T Ö R Ü K U R U M S A L W E B S İ T E L E R İ G E N E L A N A L İ Z Ç A L I Ş M A S I Kurumsl web sitelerinin en büyük hedefi; kullnıcılrı müşteri, müşterileri kullnıcı

Detaylı

İNTERNET TE SPOR PAZARLAMASINDA AHS YÖNTEMİ: TÜRKİYE FUTBOL SÜPER LİGİ TAKIMLARI ÖRNEĞİ

İNTERNET TE SPOR PAZARLAMASINDA AHS YÖNTEMİ: TÜRKİYE FUTBOL SÜPER LİGİ TAKIMLARI ÖRNEĞİ İNTERNET TE SPOR PAZARLAMASINDA AHS YÖNTEMİ: TÜRKİYE FUTBOL SÜPER LİGİ TAKIMLARI ÖRNEĞİ Snem ALKİBAY *, slkiby@gzi.edu Aytül Dğlı EKMEKCİ, yekmekci@pu.edu.tr Bu çlışmd spor kulüplerinin İnternet üzerindeki

Detaylı

GERİ KARIŞMALI ph NÖTRALİZASYON PROSESİNİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ KONTROLÜ

GERİ KARIŞMALI ph NÖTRALİZASYON PROSESİNİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ KONTROLÜ GERİ KARIŞMALI ph NÖTRALİZASYON PROSESİNİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ KONTROLÜ Onur Ömer SÖĞÜT*, A. Fruk BAKAN**, Mesut AKGÜN* * YTÜ Dvutpş Kmpüsü, Kimy Mühendisliği Bölümü, 34210 Esenler, İstnul **YTÜ Elektrik

Detaylı

DENKLEM ve EŞİTSİZLİKLER ÜNİTE 2. ÜNİTE 2. ÜNİTE 2. ÜNİTE 2. ÜNİT

DENKLEM ve EŞİTSİZLİKLER ÜNİTE 2. ÜNİTE 2. ÜNİTE 2. ÜNİTE 2. ÜNİT DENKLEM ve EŞİTSİZLİKLER ÜNİTE. ÜNİTE. ÜNİTE. ÜNİTE. ÜNİT BİRİNCİ DERECEDEN DENKLEM ve EŞİTSİZLİKLER. Kznım : Gerçek syılr kümesinde birinci dereceden eşitsizliğin özelliklerini belirtir.. Kznım : Gerçek

Detaylı

DEĞİŞİK UYGULAMALARIN ÇİLEK AKENLERİNİN ÇİMLENMESİ ÜZERİNE ETKİLERİ

DEĞİŞİK UYGULAMALARIN ÇİLEK AKENLERİNİN ÇİMLENMESİ ÜZERİNE ETKİLERİ Btı Akdeniz Trımsl Arştırm Enstitüsü Derim Dergisi, 2009,26(2):1-10 ISSN 1300-3496 DEĞİŞİK UYGULAMALARIN ÇİLEK AKENLERİNİN ÇİMLENMESİ ÜZERİNE ETKİLERİ Nfiye ADAK Mustf PEKMEZCİ Hmide GÜBBÜK Akdeniz Üniversitesi

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pmukkle Univ Muh Bilim Derg, 22(2), -5, 26 Pmukkle Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pmukkle University Journl of Engineering Sciences Türkçe ses tnım sistemlerinde dil modeli boyutunun doğruluk

Detaylı

Poli(3,8-diaminobenzo[c]sinolin-5-oksit)/Au Polimer Kompozitinin Elektrokimyasal Üretimi ve Elektrokromik Özelliklerinin İncelenmesi

Poli(3,8-diaminobenzo[c]sinolin-5-oksit)/Au Polimer Kompozitinin Elektrokimyasal Üretimi ve Elektrokromik Özelliklerinin İncelenmesi Poli(3,8-diminoenzo[c]sinolin-5-oksit)/Au Polimer Kompozitinin Elektrokimysl Üretimi ve Elektrokromik Özelliklerinin İncelenmesi ÖZET Bircn Hspult 1*, Ahmet Fert Üzdürmez 2, Fhriye Srı 1,Hndn Gülce 1,

Detaylı

SAYILARIN ÇÖZÜMLENMESĐ ve BASAMAK KAVRAMI

SAYILARIN ÇÖZÜMLENMESĐ ve BASAMAK KAVRAMI YILLAR 00 00 004 00 006 007 008 009 010 011 ÖSS-YGS - 1 - - 1-1 1 SAYILARIN ÇÖZÜMLENMESĐ ve BASAMAK KAVRAMI,b,c,d birer rkm olmk üzere ( 0) b = 10 + b bc = 100+10+b bc = 100+10b+c bcd =1000+100b+10c+d

Detaylı

İstatistik I Bazı Matematik Kavramlarının Gözden

İstatistik I Bazı Matematik Kavramlarının Gözden İsttistik I Bzı Mtemtik Kvrmlrının Gözden Geçirilmesi Hüseyin Tştn Ağustos 13, 2006 İçindekiler 1 Toplm İşlemcisi 2 2 Çrpım İşlemcisi 6 3 Türev 7 3.1 Türev Kurllrı.......................... 8 3.1.1 Sbit

Detaylı

2013 YILI TÜRKİYE RADYO VE TELEVİZYON YAYINCILIĞI SEKTÖR RAPORU

2013 YILI TÜRKİYE RADYO VE TELEVİZYON YAYINCILIĞI SEKTÖR RAPORU 2 0 1 3YI L I R KL AMV Rİ L Rİ YL T ÜRKİ Y RADY OVT L Vİ ZY ONY A YI NCI L I ĞI S KT ÖRRAPORU R A T M R A D Y OT L V İ Z Y O NY A Y I N C I L A R I M S L KB İ R L İ Ğ İ L e y l ks o k kmu r t İ ş Me r

Detaylı

T.C.. VALİLİĞİ.. OKULU/LİSESİ

T.C.. VALİLİĞİ.. OKULU/LİSESİ T.C.. VALİLİĞİ.. OKULU/LİSESİ../. EĞİTİM ÖĞRETİM YILI ÖĞRENCİNİN Adı Soydı Sınıfı No Eğitimde fed edilecek fert yoktur. Mustf Keml ATATÜRK T.C... VALİLİĞİ/KAYMAKAMLIĞI Milli Eğitim Müdürlüğü. OKULU/LİSESİ

Detaylı

GLOBAL KONUM BELİRLEME SİSTEMİ (GPS)

GLOBAL KONUM BELİRLEME SİSTEMİ (GPS) P A M U K K A L E Ü N İ V E R S İ T E S İ M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L T E S İ P A M U K K A LE U N I V E R S I T Y E N G I N E E R I N G C O L L E G E M Ü H E N D İ S L İ K B İ L İ M L E R İ D E R

Detaylı

KISA MESAFE ERİŞİMLİ TELSİZ (KET) YÖNETMELİĞİ. BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak, Kısaltmalar ve Tanımlar

KISA MESAFE ERİŞİMLİ TELSİZ (KET) YÖNETMELİĞİ. BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak, Kısaltmalar ve Tanımlar 16 Mrt 2007 trihli 26464 syılı Resmi Gzete Telekomüniksyon Kurumundn: KISA MESAFE ERİŞİMLİ TELSİZ (KET) YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amç, Kpsm, Dynk, Kısltmlr ve Tnımlr Amç MADDE 1- (1) Bu Yönetmeliğin mcı;

Detaylı

EasyMP Multi PC Projection Kullanım Kılavuzu

EasyMP Multi PC Projection Kullanım Kılavuzu EsyMP Multi PC Projection Kullnım Kılvuzu İçindekiler 2 EsyMP Multi PC Projection Uygulmsın Giriş EsyMP Multi PC Projection Uygulmsının Özellikleri... 5 Çeşitli Aygıtlr Bğlntı... 5 Dört Pnelli Ekrn...5

Detaylı

İntegral Uygulamaları

İntegral Uygulamaları İntegrl Uygulmlrı Yzr Prof.Dr. Vkıf CAFEROV ÜNİTE Amçlr Bu üniteyi çlıştıktn sonr; düzlemsel ln ve dönel cisimlerin cimlerinin elirli integrl yrdımı ile esplnileceğini, küre, koni ve kesik koninin cim

Detaylı

NIR Spektroskopinin Meyvelerin Hasarsız Kalite Değerlendirmesinde Kullanılması. Using NIR Spectroscopy for Nondestructive Assessment of Fruit Quality

NIR Spektroskopinin Meyvelerin Hasarsız Kalite Değerlendirmesinde Kullanılması. Using NIR Spectroscopy for Nondestructive Assessment of Fruit Quality 248 NIR Spektroskopinin Meyvelerin Hsrsız Klite Değerlendirmesinde Kullnılmsı İsmil KAVDIR; Mehmet Burk BÜYÜKCAN Çnkkle Onsekiz Mrt Üniversitesi, Zirt Fkültesi, Trım Mkinlrı Bölümü, Çnkkle e-post: kvdiris@omu.edu.tr

Detaylı

TOMRUKLARDAN MAKSİMUM KERESTE RANDIMANI ELDE ETMEK İÇİN İKİ BOYUTLU GEOMETRİK TEORİ 1. Süleyman KORKUT

TOMRUKLARDAN MAKSİMUM KERESTE RANDIMANI ELDE ETMEK İÇİN İKİ BOYUTLU GEOMETRİK TEORİ 1. Süleyman KORKUT Süleymn Demirel Üniversitesi Ormn Fkültesi Dergisi Seri: A, Syı:, Yıl: 004, ISSN: 130-7085, Syf:160-169 TOMRUKLARDAN MAKSİMUM KERESTE RANDIMANI ELDE ETMEK İÇİN İKİ BOYUTLU GEOMETRİK TEORİ 1 Süleymn KORKUT

Detaylı

BETONARME KİRİŞLERİN DIŞTAN YAPIŞTIRILAN ÇELİK LEVHALARLA KESMEYE KARŞI GÜÇLENDİRİLMESİ

BETONARME KİRİŞLERİN DIŞTAN YAPIŞTIRILAN ÇELİK LEVHALARLA KESMEYE KARŞI GÜÇLENDİRİLMESİ BETONARME KİRİŞLERİN DIŞTAN YAPIŞTIRILAN ÇELİK LEVHALARLA KESMEYE KARŞI GÜÇLENDİRİLMESİ Sinn ALTIN 1, Özgür ANIL 2, M. Emin KARA 3 1 İnşt Müh. Böl. Prof. Dr., Gzi Üniversitesi, Mltepe, Ankr, Türkiye, 06570

Detaylı

Yüz İfadelerini Öğreniyorum Web Sitesinin Kullanılabilirliği İçin Sezgisel Değerlendirme

Yüz İfadelerini Öğreniyorum Web Sitesinin Kullanılabilirliği İçin Sezgisel Değerlendirme Yüz İfdelerini Öğreniyorum Web Sitesinin Kullnılbilirliği İçin Sezgisel Değerlendirme Filiz İŞLEYEN, K. Hkn GÜLKESEN, Neşe ZAYİM, M. Keml SAMUR Buket CİNEMRE b Biyoisttistik ve Tıp Bilişimi AD, Akdeniz

Detaylı

SÜREKLİ REJİM ENERJİ DENGESİ MODELİNE GÖRE ISIL KONFOR BÖLGELERİ

SÜREKLİ REJİM ENERJİ DENGESİ MODELİNE GÖRE ISIL KONFOR BÖLGELERİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİLİMLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 2003 : 9 : 1 : 23-30 SÜREKLİ

Detaylı

Ankara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, Fizik Mühendisliği Bölümü FZM207. Temel Elektronik-I. Doç. Dr. Hüseyin Sarı

Ankara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, Fizik Mühendisliği Bölümü FZM207. Temel Elektronik-I. Doç. Dr. Hüseyin Sarı Ankr Üniversitesi Mühendislik Fkültesi, Fizik Mühendisliği Bölümü FZM207 Temel ElektronikI Doç. Dr. Hüseyin Srı 2. Bölüm: Dirençli Devreler İçerik Temel Yslrın Doğrudn Uygulnışı Kynk Gösterimi ve Dönüşümü

Detaylı

BİTKİSEL ÜRETİMDE ÇİFTLİK GÜBRESİ VE BİYOGAZ KOMPOSTU KULLANIMININ YAYGINLAŞTIRILMASI

BİTKİSEL ÜRETİMDE ÇİFTLİK GÜBRESİ VE BİYOGAZ KOMPOSTU KULLANIMININ YAYGINLAŞTIRILMASI BİTKİSEL ÜRETİMDE ÇİFTLİK GÜBRESİ VE BİYOGAZ KOMPOSTU KULLANIMININ YAYGINLAŞTIRILMASI Yyımlyn: Türk - Almn Biyogz Projesi And Sokk No: 8/6 06580 Çnky, Ankr, Türkiye T: +90 312 466 70 56 T.C. Çevre ve Şehircilik

Detaylı

YÜZDE VE FAĐZ PROBLEMLERĐ

YÜZDE VE FAĐZ PROBLEMLERĐ YILLAR 00 003 00 00 006 007 008 009 010 011 ÖSS-YGS 3 1 1 1 3 YÜZDE VE FAĐZ PROBLEMLERĐ YÜZDE: Bir syının yüzde sı= dır ÖRNEK(1) % i 0 oln syıyı bullım syımız olsun 1 = 0 = 0 ÖRNEK() 800 ün % ini bullım

Detaylı

DENEY 6 THEVENIN, NORTON, DOĞRUSALLIK VE TOPLAMSALLIK KURAMLARININ UYGULAMALARI

DENEY 6 THEVENIN, NORTON, DOĞRUSALLIK VE TOPLAMSALLIK KURAMLARININ UYGULAMALARI T.C. Mltepe Üniversitesi Mühendislik ve Doğ Bilimleri Fkültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü ELK 201 DEVRE TEORİSİ DERSİ LABORATUVARI DENEY 6 THEVENIN, NORTON, DOĞRUSALLIK VE TOPLAMSALLIK KURAMLARININ

Detaylı

Bazı Sert Çekirdekli Meyve Türlerinde Çiçek Tozu Çimlenmesi ve Çim Borusu Uzunluğunun Çoklu Regresyon Yöntemi ile Modellenmesi

Bazı Sert Çekirdekli Meyve Türlerinde Çiçek Tozu Çimlenmesi ve Çim Borusu Uzunluğunun Çoklu Regresyon Yöntemi ile Modellenmesi Süleymn Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt 19, Syı 3, 92-97, 2015 Süleymn Demirel University Journl of Nturl nd Applied Sciences Volume 19, Issue 3, 92-97, 2015 DOI: 10.19113/sdufed.04496

Detaylı

KISA MESAFE ERİŞİMLİ TELSİZ (KET) CİHAZLARI HAKKINDA YÖNETMELİK. BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak, Kısaltmalar ve Tanımlar

KISA MESAFE ERİŞİMLİ TELSİZ (KET) CİHAZLARI HAKKINDA YÖNETMELİK. BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak, Kısaltmalar ve Tanımlar 11 Eylül 2012 SALI Resmî Gzete Syı : 28408 YÖNETMELİK Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumundn: KISA MESAFE ERİŞİMLİ TELSİZ (KET) CİHAZLARI HAKKINDA YÖNETMELİK BİRİNCİ BÖLÜM Amç, Kpsm, Dynk, Kısltmlr

Detaylı

Evaluation of Fetal Lung Ultrasound Images by Digital Texture Analysis Methods l

Evaluation of Fetal Lung Ultrasound Images by Digital Texture Analysis Methods l e r Ar þ t ý r m Evlution of Fetl Lung Ultrsound Imges by Digitl Texture Anlysis Methods l n i j ri O O i g in Fetl Akciğer Ultrsonogrfik Görüntülerinin Dijitl Doku Çözümlemesi ile Değerlendirilmesi h

Detaylı

T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI EĞİTİM TEKNOLOJİLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ Ölçme Değerlendirme ve Açıköğretim Kurumları Daire Başkanlığı

T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI EĞİTİM TEKNOLOJİLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ Ölçme Değerlendirme ve Açıköğretim Kurumları Daire Başkanlığı T.C. MİLLÎ EĞİTİM BKNLIĞI EĞİTİM TEKNOLOJİLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ Ölçme Değerlendirme ve çıköğretim Kurumlrı Dire Bşknlığı KİTPÇIK TÜRÜ T.C. SĞLIK BKNLIĞI PERSONELİNİN UNVN DEĞİŞİKLİĞİ SINVI 43. GRUP: ELEKTRİK

Detaylı

ATATÜRK HAVALİMANI DIŞ HATLAR TERMİNALİNDE KONTUAR ATAMALARI İÇİN KARAR DESTEK SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ

ATATÜRK HAVALİMANI DIŞ HATLAR TERMİNALİNDE KONTUAR ATAMALARI İÇİN KARAR DESTEK SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ Endüstri Mühendisliði Dergisi Cilt: 22 Syý: 3 Syf: (2-21) Ödül Almış Çlışm ATATÜRK HAVALİMANI DIŞ HATLAR TERMİNALİNDE KONTUAR ATAMALARI İÇİN KARAR DESTEK SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ Abdullh TAŞKINCAN, Erkin

Detaylı

İNEK VE SOYA SÜTÜ KARIŞIMLARIN DUYUSAL ÖZELLİKLERİNE PEYNİR SUYU VE KARBONAT KULLANIMININ ETKİSİ

İNEK VE SOYA SÜTÜ KARIŞIMLARIN DUYUSAL ÖZELLİKLERİNE PEYNİR SUYU VE KARBONAT KULLANIMININ ETKİSİ OMÜ Zir. Fk. Dergisi, 2005,20(1):1-5 J. of Fc. of Agric., OMU, 2005,20(1):1-5 İNEK VE SOYA SÜTÜ KARIŞIMLARIN DUYUSAL ÖZELLİKLERİNE PEYNİR SUYU VE KARBONAT KULLANIMININ ETKİSİ Hsn TEMİZ A.Kdir HURŞİT Ondokuz

Detaylı

ÖZEL MOTORLU TAŞIT SÜRÜCÜLERİ KURSUNA KAYIT FORMU .. KURSU MÜDÜRLÜĞÜNE

ÖZEL MOTORLU TAŞIT SÜRÜCÜLERİ KURSUNA KAYIT FORMU .. KURSU MÜDÜRLÜĞÜNE SÜRÜCÜ SERTİFİKASI TALEP EDENİN EK-1 ÖZEL MOTORLU TAŞIT SÜRÜCÜLERİ KURSUNA KAYIT FORMU.. KURSU MÜDÜRLÜĞÜNE FOTOĞRAF (.) sınıfı sürücü sertifiksı lmk istiyorum. Gerekli işlemin ypılmsını rz ederim. Adı

Detaylı

Sürekli Mıknatıslı Doğru Akım Motorunun Hız Denetiminde PI-Bulanık Mantık Tipi Denetim Yönteminin Başarımının İncelenmesi

Sürekli Mıknatıslı Doğru Akım Motorunun Hız Denetiminde PI-Bulanık Mantık Tipi Denetim Yönteminin Başarımının İncelenmesi Sürekli Mıkntıslı Doğru Akım Motorunun Hız Denetiminde PI-Bulnık Mntık Tipi Denetim Yönteminin Bşrımının İncelenmesi Hsn Rız Özçlık 1, Ahmet Gni 1, Hkn Açıkgöz 2, Ö. Ftih Keçecioğlu 1 1 Khrmnmrş Sütçü

Detaylı

Demiryolu Titreşimlerinin Konfora Etkisinin Örnek Hatlarda İncelenmesi *

Demiryolu Titreşimlerinin Konfora Etkisinin Örnek Hatlarda İncelenmesi * KISA BİLDİRİ İMO Teknik Dergi, 009 4811-4815, Yzı 314, Kıs Bildiri Demiryolu Titreşimlerinin Konfor Etkisinin Örnek Htlrd İncelenmesi * Zübeyde ÖZTÜRK* Turgut ÖZTÜRK** Hluk EROL*** Veysel ARLI**** ÖZ

Detaylı

DENEY 2 OHM YASASI UYGULAMASI

DENEY 2 OHM YASASI UYGULAMASI T.C. Mltepe Üniversitesi Mühendislik ve Doğ Bilimleri Fkültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü ELK 201 DEVRE TEORİSİ DERSİ LABORATUVARI DENEY 2 OHM YASASI UYGULAMASI Hzırlynlr: B. Demir Öner Sime

Detaylı

1984 ÖSS. 6. a, b, c birer pozitif sayı ve. olduğuna göre, a, b, c arasındaki bağlantılardan hangisi doğrudur? 7. a, b, c birer tamsayı olmak üzere

1984 ÖSS. 6. a, b, c birer pozitif sayı ve. olduğuna göre, a, b, c arasındaki bağlantılardan hangisi doğrudur? 7. a, b, c birer tamsayı olmak üzere 984 ÖSS 033 0. = x 0 olduğun göre x in değeri nedir? A) 0063 B) 063 C) 63 D) 63 E) 630. 6. b c birer pozitif syı ve b c = = 03 04 05 olduğun göre b c rsındki bğlntılrdn hngisi doğrudur? A) c

Detaylı

Mustafa YAĞCI, yagcimustafa@yahoo.com Parabolün Tepe Noktası

Mustafa YAĞCI, yagcimustafa@yahoo.com Parabolün Tepe Noktası Mustf YĞCI www.mustfgci.com.tr, 11 Ceir Notlrı Mustf YĞCI, gcimustf@hoo.com Prolün Tepe Noktsı Ö nce ir prolün tepe noktsı neresidir, onu htırltlım. Kc, prolün rtmktn zlm ve zlmktn rtm geçtiği nokt dieiliriz.

Detaylı

Web Tabanlı Yoğun Bakım Karar Destek Sistemi

Web Tabanlı Yoğun Bakım Karar Destek Sistemi TURKMIA 10 Proceedings 26 VII. Ulusl Tıp Bilişimi Kongresi Bildirileri Web Tbnlı Yoğun Bkım Krr Destek Sistemi Deniz ÖZEL, Uğur BİLGE, Neşe ZAYİM, Melike CENGİZ Osmn SAKA b, Ftih ÖZBEK, Biyoisttistik ve

Detaylı

Kelime (Text) İşleme Algoritmaları

Kelime (Text) İşleme Algoritmaları Kelime (Text) İşleme Algoritmlrı Doç.Dr.Bnu Diri Trie Ağcı Sonek Ağcı (Suffix Tree) Longest Common String (LCS) Minimum Edit Distnce 1 Ağçlrın Bğlı Ypısı Düğüm (node), çeşitli ilgiler ile ifde edilen ir

Detaylı

Mobil Uygulamalar ile Kişiye Özel Sağlık Uygulamalarına Bir Örnek; Diyet

Mobil Uygulamalar ile Kişiye Özel Sağlık Uygulamalarına Bir Örnek; Diyet TURKMIA 10 Proceedings 7 VII. Ulusl Tıp Bilişimi Kongresi Bildirileri Mobil Uygulmlr ile Kişiye Özel Sğlık Uygulmlrın Bir Örnek; Diyet Şengül Sngu TALAK, Müge ÖZYURT, Gözde ŞAHİN Ahmet ŞAHİN Beslenme ve

Detaylı

UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE HAVA FOTOĞRAFLARINDAKİ GELİŞMELERİN HARİTA ÜRETİM SÜRECİNE YANSIMALARI

UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE HAVA FOTOĞRAFLARINDAKİ GELİŞMELERİN HARİTA ÜRETİM SÜRECİNE YANSIMALARI TMMOB Hrit ve Kdstro Mühendisleri Odsı. Türkiye Hrit Bilimsel ve Teknik Kurultyı 2 Mrt Nisn 05, Ankr UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE HAVA FOTOĞRAFLARINDAKİ GELİŞMELERİN HARİTA ÜRETİM SÜRECİNE YANSIMALARI H.Akdeniz,

Detaylı

ÇOKGENLER Çokgenler çokgen Dışbükey (Konveks) ve İçbükey (Konkav) Çokgenler dış- bükey (konveks) çokgen içbükey (konkav) çokgen

ÇOKGENLER Çokgenler çokgen Dışbükey (Konveks) ve İçbükey (Konkav) Çokgenler dış- bükey (konveks) çokgen içbükey (konkav) çokgen ÇONLR Çokgenler rdışık en z üç noktsı doğrusl olmyn, düzlemsel şekillere çokgen denir. Çokgenler kenr syılrın göre isimlendirilirler. Üçgen, dörtgen, beşgen gibi. ışbükey (onveks) ve İçbükey (onkv) Çokgenler

Detaylı

ÜÇGENĠN ĠÇĠNDEKĠ GĠZEMLĠ ALTIGEN

ÜÇGENĠN ĠÇĠNDEKĠ GĠZEMLĠ ALTIGEN ÖZEL EGE ORTAOKULU ÜÇGENĠN ĠÇĠNDEKĠ GĠZEMLĠ ALTIGEN HAZIRLAYAN ÖĞRENCĠLER: Olçr ÇOBAN Sevinç SAYAR DANIġMAN ÖĞRETMEN: Gizem GÜNEL AÇIKSÖZ ĠZMĠR 2014 ĠÇĠNDEKĠLER 1. PROJENĠN AMACI... 2 2. GĠRĠġ... 2 3.

Detaylı

Kariyer Gelişim Raporu

Kariyer Gelişim Raporu Kriyer Gelişim Rporu 22 Myıs 215 GİZLİ Kriyer Gelişim Rporu Giriş 22 Myıs 215 Giriş Bu rpor kişinin tipik yşm trzını tnımlmktdır. Rpord yer ln ifdeler kişinin 16PF Kişilik Envnterinde ldığı sonuçlr ve

Detaylı

Yüksek sayıda makalelerin sırrı

Yüksek sayıda makalelerin sırrı Yüksek syıd mklelerin sırrı Prof. Dr. Metin Blcı Türk ilim cmisının 2010 yılınd en çok yyın yptığı ilk 10 ilimsel derginin nlizini yptı. Bun göre toplm 21.529 mklenin %10 unun çok düşük düzeyde ve üstelik

Detaylı

LOGARİTMA. Örnek: çizelim. Çözüm: f (x) a biçiminde tanımlanan fonksiyona üstel. aşağıda verilmiştir.

LOGARİTMA. Örnek: çizelim. Çözüm: f (x) a biçiminde tanımlanan fonksiyona üstel. aşağıda verilmiştir. LOGARİTMA I. Üstl Fonksiyonlr v Logritmik Fonksiyonlr şitliğini sğlyn dğrini bulmk için ypıln işlm üs lm işlmi dnir. ( =... = 8) y şitliğini sğlyn y dğrini bulmk için ypıln işlm üslü dnklmi çözm dnir.

Detaylı

DENEY 6. İki Kapılı Devreler

DENEY 6. İki Kapılı Devreler 004 hr ULUDĞ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FKÜLTESİ ELEKTRİKELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ÖLÜMÜ ELN04 Elektrik Devreleri Lorturı II 004 hr DENEY 6 İki Kpılı Devreler Deneyi Ypnın Değerlendirme dı Soydı : Ön Hzırlık

Detaylı

Sosyal Harcamalar ve İktisadi Büyüme İlişkisi: Türkiye Ekonomisinde 1960 2005 Dönemine Yönelik Bir Dinamik Analiz

Sosyal Harcamalar ve İktisadi Büyüme İlişkisi: Türkiye Ekonomisinde 1960 2005 Dönemine Yönelik Bir Dinamik Analiz Sosyl Hrcmlr ve İktisdi Büyüme İlişkisi: Türkiye Ekonomisinde 1960 2005 Dönemine Yönelik Bir Dinmik Anliz Sosyl Hrcmlr ve İktisdi Büyüme İlişkisi: Türkiye Ekonomisinde 1960 2005 Dönemine Yönelik Bir Dinmik

Detaylı

Profil Raporu. Ella Explorer. 2 Aralık 2008 GİZLİ

Profil Raporu. Ella Explorer. 2 Aralık 2008 GİZLİ Profil Rporu Ell Explorer Arlık GİZLİ Profil Rporu Ell Explorer Giriş Arlık Giriş Bu rpor profesyonel yrgı ile kullnılmlıdır. İçerdiği ifdeler; mülktlr, iyogrfik veriler ve diğer değerlendirme sonuçlrı

Detaylı

Veliler Anketi. Standart denetlemesi Matematik 4. sınıf 2013

Veliler Anketi. Standart denetlemesi Matematik 4. sınıf 2013 Veliler Anketi Stndrt denetlemesi Mtemtik 4. sınıf 2013 Sevgili Anne ve Bblr, Sevgili Veliler, Çocuğunuzun sınıfı bu öğretim yılınd 4.sınıf Mtemtik dersinde ilk stndrt denetlenmesi uygulmsın ktılcktır.

Detaylı

Değişken Kalınlıklı İzotrop Plakların ANSYS Paket Programı ile Modellenmesi

Değişken Kalınlıklı İzotrop Plakların ANSYS Paket Programı ile Modellenmesi Akdemik Bilişim 1 - XII. Akdemik Bilişim Konfernsı Bildirileri 1-1 Şut 1 uğl Üniversitesi Değişken Klınlıklı İzotrop Plklrın ANSYS Pket Progrmı ile odellenmesi ustf Hlûk Srçoğlu, Yunus Özçelikörs Eskişehir

Detaylı

Cumhuriyet Dental Journal. Conservative approach for condylar fractures of children: a case report

Cumhuriyet Dental Journal. Conservative approach for condylar fractures of children: a case report Cumhuriyet Dentl Journl Volume 17 Issue 3 doi:10.7126/cdj.58140.1008001903 ville t http://dergiprk.ulkim.gov.tr/cumudj/ CASE REPORT Conservtive pproch for condylr frctures of children: cse report Niht

Detaylı

Bir Elektrik Motorunun Kısımları. Bir elektrik motorunun parçaları: Rotor, stator içinde döner.

Bir Elektrik Motorunun Kısımları. Bir elektrik motorunun parçaları: Rotor, stator içinde döner. Bir Elektrik Motorunun Kısımlrı Bir elektrik motorunun prçlrı: Rotor, sttor içinde döner. İki kutuplu bir DA motoru -kutuplu mkinnın kısımlrı ve elemnlrı Dört kutuplu bir DA motoru-endüktör Kutup nüvesi

Detaylı

VEKTÖRLER ÜNİTE 5. ÜNİTE 5. ÜNİTE 5. ÜNİTE 5. ÜNİT

VEKTÖRLER ÜNİTE 5. ÜNİTE 5. ÜNİTE 5. ÜNİTE 5. ÜNİT VKTÖRLR ÜNİT 5. ÜNİT 5. ÜNİT 5. ÜNİT 5. ÜNİT VKTÖRLR 1. Kznım : Vektör kvrmını çıklr.. Kznım : İki vektörün toplmını ve vektörün ir gerçek syıyl çrpımını ceirsel ve geometrik olrk gösterir. VKTÖRLR 1.

Detaylı

EasyMP Multi PC Projection Kullanım Kılavuzu

EasyMP Multi PC Projection Kullanım Kılavuzu EsyMP Multi PC Projection Kullnım Kılvuzu İçindekiler 2 EsyMP Multi PC Projection Hkkınd EsyMP Multi PC Projection Trfındn Önerilen Toplntı Stilleri... 5 Birden Çok Görüntü Kullnrk Toplntı Ypm... 5 Ağ

Detaylı

Ö.Y.S. 1998. MATEMATĐK SORULARI ve ÇÖZÜMLERĐ

Ö.Y.S. 1998. MATEMATĐK SORULARI ve ÇÖZÜMLERĐ Ö.Y.S. 998 MATEMATĐK SORULARI ve ÇÖZÜMLERĐ. Üç bsmklı bir doğl syısının ktı, iki bsmklı bir y doğl syısın eşittir. 7 Bun göre, y doğl syısı en z kç olbilir? A) B) C) 8 D) E) Çözüm y 7 7y (, en küçük bsmklı,

Detaylı

Şeref KALAYCI * Yusuf DEMİR * İbrahim Yaşar GÖK ** Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi (20) 2010, 104-120

Şeref KALAYCI * Yusuf DEMİR * İbrahim Yaşar GÖK ** Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi (20) 2010, 104-120 Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi (0) 010, 104-10 GETİRİ VOLATİLİTESİ-İŞLEM HACMİ İLİŞKİSİ: VADELİ İŞLEM VE OPSİYON BORSASI ÜZERİNDE AMPİRİK BİR UYGULAMA RETURN VOLATILITY-TRADING VOLUME RELATIONSHIP: AN EMPIRICAL

Detaylı

"DEMOKRATİK KATILIM PLATFORMU" TARAFINDAN 49. TÜRKİYE JEOLOJİ KURULTAYI SIRASINDA YAPILMIŞ OLAN ANKETİN SONUÇLARI VE DEĞERLENDİRMESİ

DEMOKRATİK KATILIM PLATFORMU TARAFINDAN 49. TÜRKİYE JEOLOJİ KURULTAYI SIRASINDA YAPILMIŞ OLAN ANKETİN SONUÇLARI VE DEĞERLENDİRMESİ "DEMOKRATİK KATILIM PLATFORMU" TARAFINDAN 49. TÜRKİYE JEOLOJİ KURULTAYI SIRASINDA YAPILMIŞ OLAN ANKETİN SONUÇLARI VE DEĞERLENDİRMESİ "DEMOKRATİK KATILIM PLATFORMU" trfındn 49, Türkiye Jeoloji Kurultyı

Detaylı

THÉVENİN, NORTON, MAKSİMUM GÜÇ TEOREMİ ve DEVRE PARAMETRELERİ

THÉVENİN, NORTON, MAKSİMUM GÜÇ TEOREMİ ve DEVRE PARAMETRELERİ DENEY NO: 4 THÉENİN, NORTON, MAKSİMUM GÜÇ TEOREMİ ve DERE PARAMETRELERİ Mlzeme ve Cihz Litei:. 330 direnç det. k direnç 3 det 3.. k direnç det 4. 3.3 k direnç det 5. 5.6 k direnç det 6. 0 k direnç det

Detaylı

Değişken Kalınlıklı İzotrop Plakların ANSYS Paket Programı ile Modellenmesi

Değişken Kalınlıklı İzotrop Plakların ANSYS Paket Programı ile Modellenmesi Değişken Klınlıklı İotrop Plklrın ANSYS Pket Progrmı ile odellenmesi ustf Hlûk Srçoğlu 1, Yunus Öçelikörs 1 1 Eskişehir Osmngi Üniversitesi, İnşt ühendisliği Bölümü, Eskişehir mhsrcoglu@ogu.edu.tr, unuso@ogu.edu.tr

Detaylı

VESTEL TERMOSÝFON TRV65M - TRV80M / TRV65E - TRV80E GARANTÝ 2 YIL

VESTEL TERMOSÝFON TRV65M - TRV80M / TRV65E - TRV80E GARANTÝ 2 YIL VESTEL TERMOSÝFON TRV65M - TRV80M / TRV65E - TRV80E GARANTÝ 2 YIL DANIÞMA MERKEZi: Cihzın TC.Gümrük ve Ticret bknlığı ve bknlıkç tespit ve iln edilen kullnım ömrü (cihzın fonksiyonlrını yerine getirebilmesi

Detaylı

TG 10 ÖABT KİMYA. KAMU PERSONEL SEÇME SINAVI ÖĞRETMENLİK ALAN BİLGİSİ TESTİ KİMYA ÖĞRETMENLİĞİ 29 Haziran 2014 Pazar

TG 10 ÖABT KİMYA. KAMU PERSONEL SEÇME SINAVI ÖĞRETMENLİK ALAN BİLGİSİ TESTİ KİMYA ÖĞRETMENLİĞİ 29 Haziran 2014 Pazar KAMU PERSONEL SEÇME SINAVI ÖĞRETMENLİK ALAN BİLGİSİ TESTİ KİMYA ÖĞRETMENLİĞİ 9 Hzirn 4 Pzr TG ÖABT KİMYA Bu testlerin her hkkı sklıdır. Hngi mçl olurs olsun, testlerin tmmının vey bir kısmının İhtiyç Yyıncılık

Detaylı

Depolama Süresinin Bazı Hıyar Çeşitlerinde Mekanik Özelliklere Olan Etkisinin Belirlenmesi *

Depolama Süresinin Bazı Hıyar Çeşitlerinde Mekanik Özelliklere Olan Etkisinin Belirlenmesi * TRIM BİLİMLERİ DERGİSİ 5, (3) 5-56 Depolm Süresinin Bzı Hıyr Çeşitlerinde Meknik Özelliklere Oln Etkisinin Belirlenmesi * Yeşim Benl YURTLU Doğn ERDOĞN Geliş Trihi: 5.. 5 Öz: Bu çlışmd, bzı hıyr çeşitlerinde

Detaylı

DENEY 3: EŞDEĞER DİRENÇ, VOLTAJ VE AKIM ÖLÇÜMÜ

DENEY 3: EŞDEĞER DİRENÇ, VOLTAJ VE AKIM ÖLÇÜMÜ A. DENEYĠN AMACI : Direnç devrelerinde eşdeğer direnç ölçümü ypmk. Multimetre ile voltj ve kım ölçümü ypmk. Ohm knununu sit ve prtik devrelerde nlmy çlışmk. B. KULLANILACAK AAÇ VE MALZEMELE : 1. DC güç

Detaylı

Kartografik Tasarım Üretim Seminer 1. www.iobildirici.com. iobildirici@yahoo.com

Kartografik Tasarım Üretim Seminer 1. www.iobildirici.com. iobildirici@yahoo.com Krtogrik Tsrım Üretim Seminer ANALOG HARİTALARDAN MEKANSAL VERİ KAZANIMI: DATUM, PROJEKSİYON, KOORDİNAT SİSTEMLERİ, SAYISALLAŞTIRMA Pro.Dr. İ.Öztuğ BİLDİRİCİ Selçuk Üniversitesi Mühendislik-Mimrlık Fkültesi

Detaylı

2.1- Mısır kurutulmasının önemi

2.1- Mısır kurutulmasının önemi 1 1.GİRİŞ Türkiye de thıllr içinde uğdy ve rpdn sonr en geniş ekim lnın ship itki mısırdır. Thıllr içinde ilk sıryı uğdy lmkl irlikte, özellikle zı ölgelerimizde (Krdeniz Bölgesi) mısır ekmeği de yygın

Detaylı

Primer Beyin Tümörlerini Evrelendirmesinde Perfüzyon MRG nin Katkısı

Primer Beyin Tümörlerini Evrelendirmesinde Perfüzyon MRG nin Katkısı DAHİLİ BİLİMLER / MEDICAL SCIENCES Arştırm Mklesi / Reserch Article Ankr Üniversitesi Tıp Fkültesi Mecmusı 2009, 62(4) Primer Beyin Tümörlerini Evrelendirmesinde Perfüzyon MRG nin Ktkısı Contribution of

Detaylı

SERA KOŞULLARINDAFARKLI SULAMA SUYU MİKTARLARININ HIYAR BİTKİSİNİN BÜYÜME, GELİŞME VE VERİMİ ÜZERİNE ETKİSİ

SERA KOŞULLARINDAFARKLI SULAMA SUYU MİKTARLARININ HIYAR BİTKİSİNİN BÜYÜME, GELİŞME VE VERİMİ ÜZERİNE ETKİSİ OMÜ Zir. Fk. Dergisi, 5,(3):7-33 J. of F. of Agri., OMU, 5,(3):7-33 SERA KOŞULLARINDAFARKLI SULAMA SUYU MİKTARLARININ HIYAR BİTKİSİNİN BÜYÜME, GELİŞME VE VERİMİ ÜZERİNE ETKİSİ Bill CEMEK G.O.Ü. Zirt Fkültesi

Detaylı

İÇİNDEKİLER ORAN VE ORANTI... 267-278... 01-06 KESİR PROBLEMLERİ... 279-288... 01-05 HAVUZ VE İŞ PROBLEMLERİ... 289-298... 01-06

İÇİNDEKİLER ORAN VE ORANTI... 267-278... 01-06 KESİR PROBLEMLERİ... 279-288... 01-05 HAVUZ VE İŞ PROBLEMLERİ... 289-298... 01-06 PROBLEMLER İÇİNDEKİLER Syf No Test No ORAN VE ORANTI... 267-278... 01-06 KESİR PROBLEMLERİ... 279-288... 01-05 HAVUZ VE İŞ PROBLEMLERİ... 289-298... 01-06 SAYI PROBLEMLERİ... 299-314... 01-08 YAŞ PROBLEMLERİ...

Detaylı

Bilgisayar Ekranında Yüze Ait Duygu İfadelerini Tanımada Başarılı Olan İnsanların Özellikleri Nelerdir?

Bilgisayar Ekranında Yüze Ait Duygu İfadelerini Tanımada Başarılı Olan İnsanların Özellikleri Nelerdir? Bilgisyr Ekrnınd Yüze Ait Duygu İfdelerini Tnımd Bşrılı Oln İnsnlrın Özellikleri Nelerdir? Filiz İşleyen, K. Hkn Gülkesen, Neşe Zyim Buket Cinemre b, M. Keml Smur Biyoisttistik ve Tıp Bilişimi AD, Akdeniz

Detaylı

YAPI ELEMANI OLARAK YERİNDE DÖKME BETONARME KAZIKLAR

YAPI ELEMANI OLARAK YERİNDE DÖKME BETONARME KAZIKLAR TMMOB İNŞAAT MÜHENDİLERİ ODAI İTANBUL ŞUBEİ YAPI TAARIM KURLARI YAPI ELEMANI OLARAK YERİNDE DÖKME BETONARME KAZIKLAR Prof. Dr. Zeki Cele İstnbul Teknik Üniversitesi, İnşt Fkültesi Betonrme Yılr ve Derem

Detaylı

Nutritional Situation Assessment of 65 Years Old Patient Who Applicate to Emergency Department l

Nutritional Situation Assessment of 65 Years Old Patient Who Applicate to Emergency Department l e r Ar þ t ý r m Nutritionl Sitution Assessment of 65 Yers Old Ptient Who Applicte to Emergency Deprtment l n i j ri O O i g in Acil Servise Bşvurn 65 Yş Üzeri Hstlrd Nütrisyonel Durumun Değerlendirilmesi

Detaylı

Güç Sistemleri Analizi

Güç Sistemleri Analizi İçindekiler Güç Sistemleri Anlizi GİRİŞ.... GÜÇ SİSTEMLERİ İÇİN GEREKLİ OLAN TEMEL ÇALIŞMALAR...4. NOTASYON...6.3 TEK FAZLI EVREE GÜÇ...7.4 ÜÇ FAZLI ENGELİ EVRELERE GÜÇ...9.5 PER-UNİT (BAĞIL) BÜYÜKLÜKLER...9.6

Detaylı

2002 ORTA ÖĞRETİM KURUMLARI ÖĞRENCİ SEÇME VE YERLEŞTİRME SINAVI MATEMATİK TESTİ 10. 10 10. aşağıdakilerden hangisidir? A) 0,01 B) 0,1 C) 10 D) 100

2002 ORTA ÖĞRETİM KURUMLARI ÖĞRENCİ SEÇME VE YERLEŞTİRME SINAVI MATEMATİK TESTİ 10. 10 10. aşağıdakilerden hangisidir? A) 0,01 B) 0,1 C) 10 D) 100 22 ORTA ÖĞRETİ URUARI ÖĞRECİ EÇE VE YEREŞTİRE IAVI ATEATİ TETİ 1. 3 2 1 1. 1 1. 1 : işleminin sonucu 7 1. 1 1 şğıdkilerden hngisidir? A),1 B),1 C) 1 D) 1 2. O P R T U V Yukrıdki syı doğrusund birbirine

Detaylı

Mobil Test Sonuç Sistemi. Nasıl Kullanılır?

Mobil Test Sonuç Sistemi. Nasıl Kullanılır? Mobil Test Sonuç Sistemi Nsıl ullnılır? Tkdim Sevgili Öğrenciler ve eğerli Öğretmenler, ğitimin temeli okullrd tılır. İyi bir okul eğitiminden geçmemiş birinin hytt bşrılı olmsı beklenemez. Hedefe ulşmks

Detaylı