Yazar "Ay, Sena" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim
    Öğe
    Anti-kanser ilaç salınım sisteminin modellenmesi ve kontrolü
    (Aksaray Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2024) Ay, Sena; Soylu, Selim
    Kemoterapi kanser hastalığının tedavisinde yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Kemoterapi tedavisinde kanser hastasını olumsuz etkilemeyecek şekilde optimal ilaç dozunun belirlenmesi oldukça önemlidir. Gelişen teknoloji, anti-kanser ilaç salınım sistemleri için geliştirilen modelleme ve kontrol çalışmalarının artmasına olanak sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında kanser hastaları için önemli bir yan etki sayılabilecek kümülatif ilaç toksisitesini de dikkate alan yaygın bir hasta modeli kullanılmıştır. Bu hasta modeli kullanılarak optimal kemoterapi ilaç salınımını gerçekleştirmek amacıyla farklı kontrol yöntemlerinden ve metasezgisel optimizasyon algoritmalarından faydalanılmıştır. İlk olarak literatürde yaygın bir yere sahip kesirli dereceli oransal-integral-türevsel (FOPID) kontrolör ile ilaç salınım sistemi kontrol edilmiştir. FOPID kontrolöre ait parametreler yapay sinekkuşu algoritması (AHA), gri kurt optimizasyon algoritması (GWO), parçacık sürü optimizasyonu (PSO), salp sürü algoritması (SSA), balina optimizasyon algoritması (WOA) olmak üzere beş farklı algoritma ile optimize edilmiştir. Tedavi süreci sonunda elde edilen performans indeksi değerleri ve nihai kanser hücresi sayıları karşılaştırılmıştır. Çalışmanın ikinci kısmında optimizasyon süreci için yeni bir uygunluk fonksiyonu üretilmiş ve yine FOPID kontrollü sisteme uygulanmıştır. Nihai kanser hücresi sayıları ve performans indeksi değerleri karşılaştırıldığında, FOPID kontrolörün çok amaçlı optimizasyonuyla elde edilen sonuçların daha da iyileştiği görülmektedir. Çalışmanın son kısmında ise anti-kanser ilaç salınım sisteminin optimal kontrolü için yeni bir kontrolör önerilmiştir. Bulanık mantık kontrolör (FLC) ve kesirli dereceli oransal-türevsel (FOPD) kontrolörün birleştirilmesiyle hibrit Bulanık P+Dµ kontrolörü tasarlanmış ve PSO algoritması ile kontrolöre ait tüm parametreler optimize edilmiştir. Tedavi süreci sonunda elde edilen performans indeksi değeri ve nihai kanser hücresi sayısı önerilen kontrolörün başarısını ortaya koymaktadır. Önerilen kontrolör için tedavi planının ve hasta-içi parametrelerin değiştirilmesini içeren gürbüzlük testleri de gerçekleştirilmiştir. Elde edilen bulgular bilgisayar destekli bir anti-kanser ilaç salınım sisteminin ortaya koyulabilmesi açısından umut vericidir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Optimal fuzzy P + Dµ controller for cancer chemotherapy
    (Elsevier Ltd, 2024) Ay, Sena; Soylu, Selim
    This paper aims to develop a robust, effective, and optimal controller for an automatic intravenous drug delivery system for the chemotherapy treatment of cancer patients. For this purpose, a novel hybrid control method, namely the Fuzzy P + Dµ controller, is designed by combining fractional calculus and fuzzy logic controller (FLC). Particle swarm optimization (PSO) algorithm is employed to tune the controller parameters optimally. To evaluate the performance of the proposed controller, a cancer patient model that considers cumulative drug toxicity, one of the most common side effects of chemotherapy, is utilized. Limits on toxicity and drug concentration for patient safety are incorporated into the controller design and optimization process. The graphical and numerical simulation results show that almost no cancerous cells are left at the end of the treatment period. The effectiveness of the controller is proven by the performance index (PI) obtained. Our optimal hybrid Fuzzy P + Dµ outclasses other control techniques in previous related studies with the best PI of 44.426 and the minimum final number of cancerous cells (FNCCs) of 5.084E-08. Moreover, in robustness tests perturbing intra-patient parameters and using different treatment protocols, the cumulative drug toxicity level is kept within safe limits, and almost no cancerous cells remain
  • Küçük Resim
    Öğe
    Performance Comparison of Metaheuristic Algorithms on FOPID-Controlled Anti-Cancer Drug Delivery System
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2023) Ay, Sena; Soylu, Selim
    Chemotherapy is one of the most effective and preferred treatment methods in cancer treatment. It is essential to finely adjust chemotherapy drug doses for the patient's survival and comfort in terms of side effects during the treatment process. In this study, a well-known anti-cancer drug scheduling patient model was used. This patient model was controlled by an optimized fractional order proportional-integral-derivative (FOPID) controller. In the optimization process five different swarm-based metaheuristic algorithms such as AHA, GWO, PSO, SSA, and WOA were used. To compare their performances, each algorithm was run independently 30 times and statistical data was collected. As a result of the simulation studies, the GWO-based optimal FOPID (GWO-FOPID) and PSO-based optimal FOPID (PSO-FOPID) controllers outperformed with the final number of cancer cells (CCs) of 35.253 and 35.255, respectively. Moreover, the highest performance index of 24.07 was achieved for these controllers.