Exploring interdisciplinary frontiers in plasma medicine
Plazma tıbbında disiplinlerarası yaklaşımların keşfi
- Tez No: 987192
- Danışmanlar: PROF. DR. UTKU KÜRŞAT ERCAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyomühendislik, Biyoteknoloji, Bioengineering, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Atmosferik basınç plazma, Atmosferik soğuk plazma, Soğuk plazma, Yapay zeka, Atmospheric pressure plasma, Atmospheric cold plasma, Cold plasma, Artificial intelligence
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Soğuk atmosferik plazma (CAP), biyomedikal uygulamalarda umut vadetmekle birlikte, plazma parametrelerinin çok boyutluluğu ve biyolojik yanıtların karmaşıklığı, veri yorumlamada zorluklar yaratmaktadır. Bu tez çalışması, söz konusu karmaşıklığı yönetmek ve plazma tıbbındaki standardizasyon eksikliğini gidermek adına yapay zeka (AI) entegrasyonuna yönelik kapsamlı bir yol haritası sunmaktadır. Çalışma ilk olarak, CAP verilerinin yapısını ve AI'nın biyotıp alanındaki avantajlarını değerlendirerek metodolojik bir çerçeve oluşturmaktadır. Ardından, literatürden derlenen kapsamlı bir veri seti üzerinde, plazma ile aktive edilmiş sıvıların antimikrobiyal etkinliği makine öğrenmesi (ML) algoritmalarıyla incelenmiştir. Geliştirilen modeller, %82,68 sınıflandırma başarısına ve 0.75 R2 regresyon değerine ulaşmış; antimikrobiyal etkinliği belirleyen kritik parametreler tartışılmıştır. İkinci aşamada, CAP'in biyolojik etkilerinin görüntü tabanlı temsiller üzerinden ayırt edilebilirliği, denetimsiz ML yöntemleri kullanılarak araştırılmıştır. Ayırt edilmesi güç görsel farklılıklar, 0.894 homojenite skoru ile başarılı bir şekilde kümelenmiş ve plazma biyolojisinin nicel görselleştirilmesi adına yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Elde edilen bulgular bütüncül olarak değerlendirildiğinde; AI'nın sadece analitik bir araç olmadığı, aynı zamanda mekanistik keşifleri hızlandırmada, deney tasarımlarını optimize etmede, gerçek zamanlı uyarlanabilir kontrol sistemlerini mümkün kılmada, doz tanımlama zorluklarını aşmada ve kişiselleştirilmiş tedavi rejimlerinin önünü açmada kritik bir unsur olabileceği görülmüştür. Bu tez, AI'nın plazma tıbbının bir sonraki evresinde dönüştürücü bir bileşen olarak konumlandırmakta ve laboratuvar bulgularının klinik uygulamaya aktarımını kolaylaştırmaktadır.
Özet (Çeviri)
Cold atmospheric plasma (CAP) has emerged as a promising modality in biomedical applications; however, the multidimensionality of plasma parameters and the complexity of biological responses pose significant challenges in data interpretation. This thesis presents a comprehensive roadmap for integrating artificial intelligence (AI) to navigate this complexity and address the lack of standardization within plasma medicine. The study first establishes a methodological framework by evaluating the structure of plasma medicine data and the inherent advantages of AI in biomedicine. Subsequently, the antimicrobial efficacy of plasma-activated liquids (PALs) was examined using machine learning (ML) algorithms on a comprehensive dataset collected from the literature. The developed models achieved a classification accuracy of 82.68% and a regression R2 of 0.75; furthermore, the important parameters governing the antimicrobial efficacy of CAP were identified and discussed in detail. In the second phase, the distinguishability of CAP's biological effects through image-based representations was investigated using unsupervised ML methods. Subtle, hard-to-distinguish, visual differences were successfully clustered with a homogeneity score of 0.894, proposing a novel approach for the quantitative visualization of plasma biology. These findings collectively demonstrate that AI is not merely an analytical tool but might be a pivotal element in accelerating mechanistic discoveries, optimizing experimental designs, enabling real-time adaptive control systems, overcoming dose definition challenges, and paving the way for personalized treatment regimens. This thesis positions AI as a transformative component for the next phase of plasma medicine, facilitating the translation of bench-top findings into clinical practice.
Benzer Tezler
- Farklı mof esaslı ilaç taşıyıcı sistemlerin sentezi, karakterizasyonu ve anti kanser etkinliğinin incelenmesi
Synthesis, characterization, and investigation of the anticancer activity of different mof-based drug delivery systems
MAHSA HEIDARNEJAD
- Urban identities in a late Ottoman frontier (A study on the deserted (Palia) Sagiada, Epirus-Greece
Geç Osmanlı dönemi sınırında kent kimlikler (Terk edilmiş (palia) Sagiada, Epir-yYnanistan, üzerine bir araştırma)
ALEXANDRA KOUMPOULI
Doktora
İngilizce
2024
Sanat TarihiKoç ÜniversitesiArkeoloji ve Sanat Tarihi Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. AYŞE FİLİZ YENİŞEHİRLİOĞLU
Assoc. Prof. Dr. NIKOLAOS KONTOGIANNIS
- Interdisciplinary stem education: Exploring technology and engineering integration in mathematics and science classes
Stem eğitiminde disiplinler arasılık: Matematik ve fen bilimleri derslerinde teknoloji ve mühendislik entegrasyonu
BAŞAK HELVACI ÖZACAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Eğitim ve ÖğretimYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ÜNAL
- Exploring energy-related occupant behavior in office buildings: An interdisciplinary study in the context of building physics and social psychology
Ofis binalarında enerji ile ilgili kullanıcı davranışlarının araştırılması: Bina fiziği ve sosyal psikoloji bağlamında disiplinlerarası bir çalışma
İREM ÇAĞLAYAN
Doktora
İngilizce
2024
İç Mimari ve Dekorasyonİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesiİç Mimarlık ve Çevre Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN AFACAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET SAKİN
- Industrial design students' experiences of interdisciplinary teamwork
Endüstri ürünleri tasarımı öğrencilerinin disiplinler arası takım çalışması deneyimi
ÖZÜMCAN DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Endüstri Ürünleri TasarımıOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PINAR KAYGAN
