Fatih Mehmet ÇELİK

IP04-10 DEEP LEARNING–BASED PREDICTION OF SURGICAL NECESSITY IN GRAY-ZONE BLADDER OUTLET OBSTRUCTION USING URODYNAMIC PRESSURE–FLOW SIGNALS: A PROSPECTIVE MULTICENTRE STUDY

Ahmet Karakeçi, Fatih Demir, Ahmet Keles, Fatih Mehmet ÇELİK et autres

DTF-STCANet: A Dual Time–Frequency Swin Transformer and ConvNeXt Attention Network for Heart Sound Classification

Mehmet Nail Bilen, Fatih Mehmet ÇELİK, Mehmet Ali Kobat, Fatih Demir

Background/Objectives: Cardiovascular diseases are the leading cause of death worldwide. Therefore, early diagnosis and treatment of these diseases are of critical importance. Stethoscopes are the easiest and fastest medical devices for the initial diagnosis of cardiovascular diseases. However, interpreting heart sounds requires …

tr (code pays fourni par la source)

Determining the Necessity of Surgical Operation in Patients with Lower Urinary Tract Symptoms in the Gray Zone Using a Deep Learning-Based Model

Fatih Mehmet ÇELİK, Ahmet Karakeçi, Fatih Demir

Pressure-flow studies (PFS), considered the gold standard in the diagnosis of Lower Urinary Tract Symptoms (LUTS), often fail to provide a definitive diagnosis for "Gray Zone" patients where the Bladder Outlet Obstruction (BOO) index ranges between 20 and 40. In current clinical …

tr, id (code pays fourni par la source)

Kolon Kanseri Görüntülerinin Evrişimli Sinir Ağları İle Sınıflandırılması

Fatih Mehmet ÇELİK, Mehmet Kalender, Zafer Cömert

Kolon kanseri, dünya üzerinde görülen kanser ölümleri sıralamasında üst sıralarda yer alan tehlikeli bir kanser hastalığı türüdür. Erken teşhis, hastalığın etkili bir şekilde kontrol edilebilmesi için kritik öneme sahiptir. Kolon kanserinin başlıca teşhis yöntemlerinden biri, pataloglar tarafından biyopsi ile elde edilen histopatolojik …

tr (code pays fourni par la source)