Mr Abdulkerim Duman
(e/fe)
MSc
Arddangoswr Graddedig
Yr Ysgol Cyfrifiadureg a Gwybodeg
- DumanA@caerdydd.ac.uk
- Adeiladau'r Frenhines - Adeilad y Gogledd, Ystafell N1.51, 5 The Parade, Heol Casnewydd, Caerdydd, CF24 3AA
Trosolwyg
Ar ôl graddio gyda pheirianneg biofeddygol yn Nhwrci, dechreuais raglen MSc mewn peirianneg biofeddygol gyda ffrwd bioelectroneg ym Mhrifysgol Newcastle. Gweithiais mewn cwmni cychwyn yn Istanbul/Twrci ar ôl graddio gyda'r radd MSc gyda rhagoriaeth. Rwyf wedi defnyddio Python a MATLAB yn ystod fy meistr ac yn gweithio ar gyfer prosesu signal a phrosesu gweledigaeth gyfrifiadurol / delwedd.
Rwy'n ymchwilydd ôl-raddedig yn yr Ysgol Peirianneg ym Mhrifysgol Caerdydd ar hyn o bryd. Mae fy mhrosiect PhD yn gysylltiedig â glioblastoma, dysgu dwfn, radiomig. Rwy'n gwneud fy ymchwil fel aelod o dîm ymchwil Delweddu Bywyd a Dadansoddi Data (LIDA).
Cyhoeddiad
2023
- Mehmetbeyoglu Duman, E., Duman, A., Taheri, S., Ozkul, Y. and Rassaulzadegan, M. 2023. From data to insights: machine learning empowers prognostic biomarker prediction in Autism. Journal of Personalized Medicine 13(12), article number: 1713. (10.3390/jpm13121713)
- Duman, A., Karakuş, O., Sun, X., Thomas, S., Powell, J. and Spezi, E. 2023. RFS+: A clinically adaptable and computationally efficient strategy for enhanced brain tumor segmentation. Cancers 15(23), article number: 5620. (10.3390/cancers15235620)
- Duman, A., Whybra, P., Powell, J., Thomas, S., Sun, X. and Spezi, E. 2023. PO-1620 Transferability of deep learning models to the segmentation of gross tumour volume in brain cancer. Radiotherapy & Oncology 182(S1), pp. S1315-S1316. (10.1016/S0167-8140(23)66535-1)
Erthyglau
- Mehmetbeyoglu Duman, E., Duman, A., Taheri, S., Ozkul, Y. and Rassaulzadegan, M. 2023. From data to insights: machine learning empowers prognostic biomarker prediction in Autism. Journal of Personalized Medicine 13(12), article number: 1713. (10.3390/jpm13121713)
- Duman, A., Karakuş, O., Sun, X., Thomas, S., Powell, J. and Spezi, E. 2023. RFS+: A clinically adaptable and computationally efficient strategy for enhanced brain tumor segmentation. Cancers 15(23), article number: 5620. (10.3390/cancers15235620)
- Duman, A., Whybra, P., Powell, J., Thomas, S., Sun, X. and Spezi, E. 2023. PO-1620 Transferability of deep learning models to the segmentation of gross tumour volume in brain cancer. Radiotherapy & Oncology 182(S1), pp. S1315-S1316. (10.1016/S0167-8140(23)66535-1)
Addysgu
Arddangoswr
CMT309: Gwyddor Data Cyfrifiannol 2022-
Themâu ymchwil
Arbenigeddau
- Delweddu biofeddygol
- Golwg cyfrifiadurol
- radiomics
- Glioblastoma
- Dadansoddiad delwedd feddygol