Explore the vast range of titles available.

Introduction: High-dose chemotherapy followed by autologous stem cell transplantation (ASCT) is the standard treatment for relapsed and refractory lymphoma patients. The difficulties in accessing and high cost of carmustine have led to the increased use of alternative regimen before ASCT for the treatment of lymphoma, including busulfan-based busulfan-etoposidemelphalan (BuEM) regimens. Methods: Data of 16 Hodgkin’s lymphoma and non-Hodgkin’s lymphoma patients who underwent ASCT following BuEM conditioning regimen were retrospectively analyzed within the scope of the study. Results: The median overall survival and progression-free survival during the 188 day follow-up period were found to be 93.8% and 87.1%, respectively. Neutrophil and platelet engraftment times were found to be 11 and 17 days, respectively, and the median duration of hospitalization was determined to be at 22.5 days. The prevalence of grade 3-4 mucositis was found to be at 37.6% (81.3% in total), whereas that of grade 1-4 infection was 87.5%, and grade 1-3 gastrointestinal system toxicity was found to be at 68.3%. No obvious liver and kidney toxicity were observed. Transplantation-related mortality was detected in 1 (6.25%) patient. Conclusion: Our results suggest that a prospective study on the BuEM regimen involving a large number of cases is required.

Objective: Persistent thrombocytopenia is a common complication of allogeneic stem cell transplantation (ASCT). Treatment of platelet engraftment failure after ASCT remains controversial. Drugs, such as eltrombopag, are used for this purpose. Eltrombopag is an Food and Drug Administration -approved oral thrombopoietin receptor agonist. We aim to present the results of 12 patients treated with eltrombopag in our center for severe thrombocytopenia after ASCT. Methods: From January 2018 to February 2020, a total of 56 patients underwent ASCT. Twelve patients had persistent thrombocytopenia following ASCT. All patients received eltrombopag. Results: Primary platelet engraftment failure developed in six of 12 patients who developed persistent thrombocytopenia after ASCT. Secondary platelet engraftment failure developed in six of them. After eltrombopag treatment, eight (66.7%) patients achieved transfusion independence, whereas four patients (33.3%) could not. The maximum platelet count after the eltrombopag treatment was median 118.000 (range: 24,000-253,000)/μL. The median time from the start of eltrombopag until the platelet count was >50,000/ μL was 18 (range: 14-112) days. The median duration of treatment with eltrombopag was 70 (range: 26-180) days. Eltrombopag was discontinued in all patients who survived and had full platelet recovery. Conclusion: Thrombocytopenia after ASCT is a condition that should be treated as it can lead to life-threatening bleeding.

Dermatological examination showed well-defined, round patches of nonscarring alopecia on his parietal, temporal, and occipital area which were consistent with alopecia areata (AA) [Figure 1]. Before treatment, laboratory tests done to exclude coexisting autoimmune diseases were either negative or normal, including levels of thyroid hormones, thyroid autoantibodies, blood fasting glucose, Vitamin B12, and antinuclear antibodies.

Objective: Bone marrow involvement (BMI) is a significant component of staging of Hodgkin’s lymphoma (HL). Unilateral bone marrow biopsy (BMB) from dorsal iliac bone is the standard method to determine BMI. Positron emission tomography/computerized tomography (PET/CT) is recommended as a complimentary technique to determine BMI and to evaluate response to treatment. The aim of this study is to determine whether PET/CT can replace BMB to detect BMI in patients with HL. Methods: A total of 159 patients diagnosed as having HL were evaluated retrospectively. One hundred and four patients who met the criteria were included in the study. BMB and PET/CT were performed on all patients during initial staging. Results: Of the 104 patients, 44 (42.3%) and 17 (16.3%) had BMI in PET/CT and BMB respectively. All patients who had BMI in BMB also had involvement in PET/CT. BMB did not detect BMI in 27 patients who had BMI in PET/CT. All 27 patients had partial or complete remission on PET/CT performed at the end of treatment. This finding was regarded as a relative indicator for BMI. PET/CT had a sensitivity and negative predictive value of 100%, specificity of 68.9% and accuracy rate of 74% to determine BMI. Conclusion: We observed that PET/CT and BMB were compatible to determine BMI in patients diagnosed with HL. Unilateral BMB may result false negative especially in cases with focal involvement. Therefore, PET/CT should be considered as a complimentary technique to determine BMI. Staging should be reevaluated in patients who have BMI in PET/CT and a negative BMB treatment should be planned accordingly.

Teknolojide yaşanan gelişmelerle birlikte gün geçtikçe dijital ortamdaki belgeler artmaktadır. Artan belgelerin belli bir düzen içinde sınıflandırmak için insan gücüne her geçen gün daha fazla ihtiyaç duyulmaktadır. Özellikle şirketlerin müşteri verilerini düzgün kayıt edilmesi, müşteri taleplerine hızlı bir şekilde cevap verilmesi, şirketin hem yasal olarak hem de özel işlerinin düzenli takip edilebilmesi oldukça önemlidir. Bu gibi insan gücüne ihtiyacın arttığı süreçlerde özellikle kurumsal şirketler müşterilerine sunduğu hizmetlerde yazılım gücünü etkin bir şekilde kullanmaya çalışmaktadır.Bu tezde, taranan dokümanların sınıflandırılması değerlendirilmektedir. Tezin başlıca amacı başarılı sayılabilecek bir doğrulukla resimden metine çevirme işlemi olan Optical Character Recognation (OCR) işleminin yapılması ve yapay zekâ algoritmalarından en uygun algoritma ile de metinlerin sınıflandırılması işlemidir.Taranan dokümanların resim formatından metin haline dönüştürülmesi için Windows OCR kütüphanesi kullanılmıştır. Bu kütüphane sayesinde hem hız olarak hem de doğruluk anlamında başarı elde edilmiştir. El yazısı harici bilgisayar yazısı olan dokümanlarda bu başarı oranı daha da yükselmektedir. Metin haline dönüştürülmüş dokümanların sınıflandırma işlemi .NET platformuna 2018 yılında dahil olan açık kaynak kodlu olan ML.NET makine öğrenmesi kütüphanesidir. ML.NET kütüphanesi açık kaynak kodlu olması, yeni araştırmalara açık olması, kullanıldığı makine de internet bağlantısı gerektirmemesi, hız ve başarı oranı yüksek olduğu için seçilmiştir. Araştırmanın kodları ile farklı sürümlerle güncellenebilmesi, farklı ortamlarda test edilebilmesi ve bu çalışma üzerine ileride daha yeni geliştirmelerin başkaları tarafından da yapılabilmesi için Github üzerinde tutulmuştur.Geliştirilen yazılım ile taranan dokümanlar %97 başarı ile metin haline dönüştürülmüştür. Metin halindeki dokümanların sınıflandırılması işlemindeki başarı oranı ise %92’dir. Dokümanları temsil eden özelliklerin oluşmasında belgede geçen kelimelerin tekrarı önem arz etmektedir. Kimlik, ehliyet, ruhsat gibi aynı türdeki dokümanların belli kalıptaki kelimeleri barındırdığından, sınıflandırılma işlemi de başarılı olmuştur. Ayrıca tarama kalitesinin iyi olması ve taranan dokümanların bilgisayar yazısı ile hazırlanmış olması OCR işleminin daha başarılı olmasını sağlamıştır. Başarı oranını artırmıştır. Bu yazılımın özellikle kullanıcı/müşteriden evrak istendiği bankacılık vb. sektörlerde başarılı bir şekilde kullanılabileceği düşünülmektedir. Geliştirilen yazılıma patent alınması ve ticarileşmesi için de çalışmalar yapılacaktır.

The aim of the present study was to evaluate the efficacy and safety of eltrombopag, an oral thrombopoietin receptor agonist, in patients with chronic immune thrombocytopenia (ITP). A total of 285 chronic ITP patients (187 women, 65.6%; 98 men, 34.4%) followed in 55 centers were enrolled in this retrospective cohort. Response to treatment was assessed according to platelet count (/mm ) and defined as complete (platelet count of >100,000/mm ), partial (30,000-100,000/mm or doubling of platelet count after treatment), or unresponsive (<30,000/mm ). Clinical findings, descriptive features, response to treatment, and side effects were recorded. Correlations between descriptive, clinical, and hematological parameters were analyzed. The median age at diagnosis was 43.9±20.6 (range: 3-95) years and the duration of follow-up was 18.0±6.4 (range: 6-28.2) months. Overall response rate was 86.7% (n=247). Complete and partial responses were observed in 182 (63.8%) and 65 (22.8%) patients, respectively. Thirty-eight patients (13.4%) did not respond to eltrombopag treatment. For patients above 60 years old (n=68), overall response rate was 89.7% (n=61), and for those above 80 years old (n=12), overall response rate was 83% (n=10). Considering thrombocyte count before treatment, eltrombopag significantly increased platelet count at the 1 , 2 , 3 , 4 , and 8 weeks of treatment. As the time required for partial or complete response increased, response to treatment was significantly reduced. The time to reach the maximum platelet levels after treatment was quite variable (1-202 weeks). Notably, the higher the maximum platelet count after eltrombopag treatment, the more likely that side effects would occur. The most common side effects were headache (21.6%), weakness (13.7%), hepatotoxicity (11.8%), and thrombosis (5.9%). Results of the current study imply that eltrombopag is an effective therapeutic option even in elderly patients with chronic ITP. However, patients must be closely monitored for response and side effects during treatment. Since both response and side effects may be variable throughout the follow-up period, patients should be evaluated dynamically, especially in terms of thrombotic risk factors.

Günümüzde bilgiye olan ihtiyacımızın ve bağımlılığımızın artması, bilginin değerinin de artmasına sebep olmakta ve eş zamanlı olarak bilgi varlıklarımıza yönelik siber saldırıları da artırmaktadır. Bu siber saldırıların büyük bir kısmı bilgisayar ağları üzerinden sistemlerimize ulaşıp zararlar vermektedir. Bu saldırılar, kurum ve kişilerin itibarlarını ve finansal varlıklarını tehdit etmesinin yanı sıra, hastane, baraj, nükleer santraller gibi insan yaşamını ilgilendiren birçok tesis için de büyük bir tehdit oluşturmaktadır. Bu tehditlerin başında, zararlı yazılım bulaşmış ve uzaktan kontrol edilen bilgisayar grupları olan botnetler gelmektedir. Botnetlerin sahip oldukları değişme ve gizlenme yetenekleri sayesinde geçmişte olduğu gibi gelecekte de en önemli siber tehditler arasında yer almaya devam etmesi beklenmektedir. Botnetlerin algılanmasında ağ trafiğini incelemek yerine ağ akış bilgilerinden yararlanılması, şifreli ağ trafiğini açılması için gerekli olan yüksek bilgisayar gücü gereksinimi ve ağ trafiğinde karşımıza çıkan kişisel verilerin işlenmesindeki yasal sorunlar dahil olmak üzere birçok zorluğun aşılmasına yardımcı olmaktadır. Bu tez çalışmasında, zararlı yazılım bulaşması sonucu botnet ağına dahil olmuş bilgisayarların ağ akış trafiğini botnet veya normal olarak sınıflandırabilen, TCP, UDP ve ICMP için protokole özgü uyarlanabilen veya genel olarak tüm protokolleri birlikte ele alabilen, sınıflandırma için düşük hesaplama gücü gerektiren, eğitim süresi kısa, aşırı öğrenmeye karşı dirençli sınıflandırma modelleri oluşturulmuş ve bu modellerin tahmin başarıları ile eğitim süreleri karşılaştırılmıştır. Önerilen modellerin botnet bulaşmış bilgisayarları yüksek doğruluk ve verimlilikle tespit edebildiği gösterilmiştir. En iyi performası Random Forest algoritması sadece 3 özellik kullanarak, TCP ve UDP protokolünde %95’in üzerinde, ICMP protololünde %99’un üzerinde doğrulık skoru ile göstermiştir. Optimum öngörücü sayıları baz alınarak yapılan kıyaslamada, rastgele orman algoritmasının eğitim süresinin KNN algoritmasından yaklaşık 4 kat, LightGBM algoritmasından ise yaklaşık 2 kat daha düşük olduğu görülmüştür