Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

An Adaptive Edge-Preserving Type-2 Fuzzy Filter for Medical Image Denoising: Performance Comparison with Traditional Methods

Yıl 2026, Cilt: 9 Sayı: 2026 , 1 - 10 , 30.03.2026
https://doi.org/10.38016/jista.1745729
https://izlik.org/JA84BU74MJ

Öz

Reducing noise in medical imaging is essential to improve quality and diagnostic accuracy. Gaussian noise, common in MRI and X-ray images, reduces clarity and obscures pathological structures. Traditional denoising methods often fail to preserve edge details, leading to the loss of important anatomical information. To address this, an Adaptive Edge-Preserving Type-2 Fuzzy Filter is developed, aiming to reduce Gaussian noise while maintaining edge integrity. The proposed method integrates an adaptive mechanism into classical Type-2 Fuzzy Filtering, adjusting filtering parameters dynamically based on edge strength. This enables effective noise removal in both homogeneous and edge-rich regions. The performance of the methods was evaluated on real medical image datasets under varying noise levels and compared with Mean, Median, Fuzzy, and classical Type-2 Fuzzy Filtering methods. Results demonstrate superior performance in terms of Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Structural Similarity Index Measure (SSIM), providing a robust solution for improving medical image quality.

Kaynakça

  • Al-Kadi, O.S., 2010. Assessment of texture measures susceptibility to noise in conventional and contrast enhanced computed tomography lung tumour images. Computerized Medical Imaging and Graphics, 34(6), 494–503.
  • Beinecke, J., Heider, D., 2021. Gaussian noise up-sampling is better suited than SMOTE and ADASYN for clinical decision making. BioData Mining, 14(1), 49.
  • Brown, M., 2024. Image processing in medicine: revolutionizing healthcare. Perspective, Imaging Medicine, 16(6).
  • Buades, A., Coll, B., Morel, J.M., 2005. A non-local algorithm for image denoising. Proc. of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2, 60–65.
  • Donoho, D.L., 2002. De-noising by soft-thresholding. IEEE Transactions on Information Theory, 41(3), 613–627.
  • Gonzalez, R.C., 2009. Digital image processing, Pearson Education India, City.
  • Gonzalez, R.C., Woods, R.E., 2018. Digital image processing, 4th ed., Pearson Education, London.
  • Khanesar, M.A., Kayacan, E., Teshnehlab, M., Kaynak, O., 2011. Extended Kalman filter based learning algorithm for type-2 fuzzy logic systems and its experimental evaluation. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 59(11), 4443–4455.
  • Krishnan, M., Viswanathan, R., 2013. A new concept of reduction of Gaussian noise in images based on fuzzy logic. Applied Mathematical Sciences, 7, 595–602.
  • Kumar, A., Kumar, S., Kar, A., 2024. Improved adaptive type-2 fuzzy detection and simple linear regression-based filter for removing salt & pepper noise. Circuits, Systems, and Signal Processing, 43(12), 7781–7819.
  • Kusk, M.W., Lysdahlgaard, S., 2023. The effect of Gaussian noise on pneumonia detection on chest radiographs, using convolutional neural networks. Radiography, 29(1), 38–43.
  • Lee, C.S., Kuo, Y.H., Yu, P.T., 1997. Weighted fuzzy mean filters for image processing. Fuzzy Sets and Systems, 89(2), 157–180.
  • Liang, Q., Mendel, J.M., 2000. Equalization of nonlinear time-varying channels using type-2 fuzzy adaptive filters. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 8(5), 551–563.
  • Mallat, S.G., 1989. A theory for multiresolution signal decomposition: The wavelet representation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 11(7), 674–693.
  • Maxim, V., Şendur, L., Fadili, J., Suckling, J., Gould, R., Howard, R., Bullmore, E., 2005. Fractional Gaussian noise, functional MRI and Alzheimer's disease. NeuroImage, 25(1), 141–158.
  • Mvd, A., 2019. Medical MNIST [Data set]. Kaggle. https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/medical-mnist (Accessed: 13 January 2025).
  • Saini, A., Dogra, A., Kukreja, V., 2025. From spatial domain to learning based methods: A survey on MRI and HRCT image denoising methods. Biomedical and Pharmacology Journal, 18(3), 1801–1823.
  • Seddik, H., Braiek, E., 2012. Efficient noise removing based optimized smart dynamic Gaussian filter. International Journal of Computer Applications, 51(5), 1–13.
  • Senalp, F.M., 2023. A New Super Resolution Approach for Face Images and the Effects of the Datasets of Different Image Quality on the Success Performance. Journal of Engineering Science and Researches, 5(1), 1–8.
  • Sharma, T., Verma, N.K., 2021. Adaptive interval type-2 fuzzy filter: An AI agent for handling uncertainties to preserve image naturalness. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2(1), 83–92.
  • Singh, V., Agrawal, P., Sharma, T., Verma, N.K., 2023. Improved adaptive type-2 fuzzy filter with exclusively two fuzzy membership function for filtering salt and pepper noise. Multimedia Tools and Applications, 82(13), 20015–20037.
  • Singh, V., Pal, V.C., Pati, A., 2024. Adaptive type-2 fuzzy filter with kernel density estimation for impulse noise removal. IEEE Transactions on Fuzzy Systems.
  • Tunç, A., Tasdemir, S., Koklu, M., Cinar, A.C., 2022. Age group and gender classification using convolutional neural networks with a fuzzy logic-based filter method for noise reduction. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 42(1), 491–501.
  • Vautrot, P., Herbin, M., Hussenet, L., 2011. A fuzzy scheme for image noise reduction. International Conference on Fuzzy Computation Theory and Applications (FCTA), Vol. 2, October 2011, SCITEPRESS, pp. 441–445.
  • Virtue, P., Lustig, M., 2017. The empirical effect of Gaussian noise in undersampled MRI reconstruction. Tomography, 3(4), 211.
  • Yuksel, M.E., Basturk, A., 2012. Application of type-2 fuzzy logic filtering to reduce noise in color images. IEEE Computational Intelligence Magazine, 7(3), 25–35.

Tıbbi Görüntü Gürültü Giderimi için Uyarlamalı Kenar-Koruyucu Tip-2 Bulanık Filtre: Geleneksel Yöntemlerle Performans Karşılaştırması

Yıl 2026, Cilt: 9 Sayı: 2026 , 1 - 10 , 30.03.2026
https://doi.org/10.38016/jista.1745729
https://izlik.org/JA84BU74MJ

Öz

Tıbbi görüntülerdeki gürültünün azaltılması, görüntü kalitesinin ve tanısal doğruluğun artırılması açısından büyük önem taşımaktadır. Manyetik Rezonans (MR) ve X-ışını görüntülerinde yaygın olarak karşılaşılan Gauss gürültüsü, görüntü netliğini azaltmakta ve patolojik yapıları gizlemektedir. Geleneksel gürültü giderme yöntemleri, çoğu zaman kenar detaylarını korumakta yetersiz kalmakta ve bu durum önemli anatomik bilgilerin kaybına yol açmaktadır. Bu sorunu gidermek amacıyla, kenar bütünlüğünü koruyarak Gauss gürültüsünü azaltmayı hedefleyen Uyarlanabilir Kenar Koruyucu Tip-2 Bulanık Filtre geliştirilmiştir. Önerilen yöntem, klasik Tip-2 Bulanık Filtreleme tekniğine adaptif bir mekanizma entegre ederek, filtreleme parametrelerini kenar kuvvetine göre dinamik olarak ayarlamaktadır. Bu sayede hem homojen hem de kenar açısından zengin bölgelerde etkili bir gürültü giderimi sağlanmaktadır. Yöntemin performansı, farklı gürültü seviyelerinde gerçek tıbbi görüntü veri kümeleri üzerinde test edilmiş ve Ortalama, Medyan, Bulanık ve klasik Tip-2 Bulanık Filtreleme yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, Tepe Sinyal-Gürültü Oranı (PSNR) ve Yapısal Benzerlik İndeksi (SSIM) açısından üstün bir performans ortaya koymuş ve tıbbi görüntü kalitesini artırmak için sağlam bir çözüm sunduğunu göstermiştir.

Kaynakça

  • Al-Kadi, O.S., 2010. Assessment of texture measures susceptibility to noise in conventional and contrast enhanced computed tomography lung tumour images. Computerized Medical Imaging and Graphics, 34(6), 494–503.
  • Beinecke, J., Heider, D., 2021. Gaussian noise up-sampling is better suited than SMOTE and ADASYN for clinical decision making. BioData Mining, 14(1), 49.
  • Brown, M., 2024. Image processing in medicine: revolutionizing healthcare. Perspective, Imaging Medicine, 16(6).
  • Buades, A., Coll, B., Morel, J.M., 2005. A non-local algorithm for image denoising. Proc. of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2, 60–65.
  • Donoho, D.L., 2002. De-noising by soft-thresholding. IEEE Transactions on Information Theory, 41(3), 613–627.
  • Gonzalez, R.C., 2009. Digital image processing, Pearson Education India, City.
  • Gonzalez, R.C., Woods, R.E., 2018. Digital image processing, 4th ed., Pearson Education, London.
  • Khanesar, M.A., Kayacan, E., Teshnehlab, M., Kaynak, O., 2011. Extended Kalman filter based learning algorithm for type-2 fuzzy logic systems and its experimental evaluation. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 59(11), 4443–4455.
  • Krishnan, M., Viswanathan, R., 2013. A new concept of reduction of Gaussian noise in images based on fuzzy logic. Applied Mathematical Sciences, 7, 595–602.
  • Kumar, A., Kumar, S., Kar, A., 2024. Improved adaptive type-2 fuzzy detection and simple linear regression-based filter for removing salt & pepper noise. Circuits, Systems, and Signal Processing, 43(12), 7781–7819.
  • Kusk, M.W., Lysdahlgaard, S., 2023. The effect of Gaussian noise on pneumonia detection on chest radiographs, using convolutional neural networks. Radiography, 29(1), 38–43.
  • Lee, C.S., Kuo, Y.H., Yu, P.T., 1997. Weighted fuzzy mean filters for image processing. Fuzzy Sets and Systems, 89(2), 157–180.
  • Liang, Q., Mendel, J.M., 2000. Equalization of nonlinear time-varying channels using type-2 fuzzy adaptive filters. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 8(5), 551–563.
  • Mallat, S.G., 1989. A theory for multiresolution signal decomposition: The wavelet representation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 11(7), 674–693.
  • Maxim, V., Şendur, L., Fadili, J., Suckling, J., Gould, R., Howard, R., Bullmore, E., 2005. Fractional Gaussian noise, functional MRI and Alzheimer's disease. NeuroImage, 25(1), 141–158.
  • Mvd, A., 2019. Medical MNIST [Data set]. Kaggle. https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/medical-mnist (Accessed: 13 January 2025).
  • Saini, A., Dogra, A., Kukreja, V., 2025. From spatial domain to learning based methods: A survey on MRI and HRCT image denoising methods. Biomedical and Pharmacology Journal, 18(3), 1801–1823.
  • Seddik, H., Braiek, E., 2012. Efficient noise removing based optimized smart dynamic Gaussian filter. International Journal of Computer Applications, 51(5), 1–13.
  • Senalp, F.M., 2023. A New Super Resolution Approach for Face Images and the Effects of the Datasets of Different Image Quality on the Success Performance. Journal of Engineering Science and Researches, 5(1), 1–8.
  • Sharma, T., Verma, N.K., 2021. Adaptive interval type-2 fuzzy filter: An AI agent for handling uncertainties to preserve image naturalness. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2(1), 83–92.
  • Singh, V., Agrawal, P., Sharma, T., Verma, N.K., 2023. Improved adaptive type-2 fuzzy filter with exclusively two fuzzy membership function for filtering salt and pepper noise. Multimedia Tools and Applications, 82(13), 20015–20037.
  • Singh, V., Pal, V.C., Pati, A., 2024. Adaptive type-2 fuzzy filter with kernel density estimation for impulse noise removal. IEEE Transactions on Fuzzy Systems.
  • Tunç, A., Tasdemir, S., Koklu, M., Cinar, A.C., 2022. Age group and gender classification using convolutional neural networks with a fuzzy logic-based filter method for noise reduction. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 42(1), 491–501.
  • Vautrot, P., Herbin, M., Hussenet, L., 2011. A fuzzy scheme for image noise reduction. International Conference on Fuzzy Computation Theory and Applications (FCTA), Vol. 2, October 2011, SCITEPRESS, pp. 441–445.
  • Virtue, P., Lustig, M., 2017. The empirical effect of Gaussian noise in undersampled MRI reconstruction. Tomography, 3(4), 211.
  • Yuksel, M.E., Basturk, A., 2012. Application of type-2 fuzzy logic filtering to reduce noise in color images. IEEE Computational Intelligence Magazine, 7(3), 25–35.
Toplam 26 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil İngilizce
Konular Görüntü İşleme
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Aynur Yonar 0000-0003-1681-9398

Gönderilme Tarihi 18 Temmuz 2025
Kabul Tarihi 28 Kasım 2025
Yayımlanma Tarihi 30 Mart 2026
DOI https://doi.org/10.38016/jista.1745729
IZ https://izlik.org/JA84BU74MJ
Yayımlandığı Sayı Yıl 2026 Cilt: 9 Sayı: 2026

Kaynak Göster

APA Yonar, A. (2026). An Adaptive Edge-Preserving Type-2 Fuzzy Filter for Medical Image Denoising: Performance Comparison with Traditional Methods. Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications, 9(2026), 1-10. https://doi.org/10.38016/jista.1745729
AMA 1.Yonar A. An Adaptive Edge-Preserving Type-2 Fuzzy Filter for Medical Image Denoising: Performance Comparison with Traditional Methods. jista. 2026;9(2026):1-10. doi:10.38016/jista.1745729
Chicago Yonar, Aynur. 2026. “An Adaptive Edge-Preserving Type-2 Fuzzy Filter for Medical Image Denoising: Performance Comparison with Traditional Methods”. Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications 9 (2026): 1-10. https://doi.org/10.38016/jista.1745729.
EndNote Yonar A (01 Mart 2026) An Adaptive Edge-Preserving Type-2 Fuzzy Filter for Medical Image Denoising: Performance Comparison with Traditional Methods. Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications 9 2026 1–10.
IEEE [1]A. Yonar, “An Adaptive Edge-Preserving Type-2 Fuzzy Filter for Medical Image Denoising: Performance Comparison with Traditional Methods”, jista, c. 9, sy 2026, ss. 1–10, Mar. 2026, doi: 10.38016/jista.1745729.
ISNAD Yonar, Aynur. “An Adaptive Edge-Preserving Type-2 Fuzzy Filter for Medical Image Denoising: Performance Comparison with Traditional Methods”. Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications 9/2026 (01 Mart 2026): 1-10. https://doi.org/10.38016/jista.1745729.
JAMA 1.Yonar A. An Adaptive Edge-Preserving Type-2 Fuzzy Filter for Medical Image Denoising: Performance Comparison with Traditional Methods. jista. 2026;9:1–10.
MLA Yonar, Aynur. “An Adaptive Edge-Preserving Type-2 Fuzzy Filter for Medical Image Denoising: Performance Comparison with Traditional Methods”. Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications, c. 9, sy 2026, Mart 2026, ss. 1-10, doi:10.38016/jista.1745729.
Vancouver 1.Aynur Yonar. An Adaptive Edge-Preserving Type-2 Fuzzy Filter for Medical Image Denoising: Performance Comparison with Traditional Methods. jista. 01 Mart 2026;9(2026):1-10. doi:10.38016/jista.1745729

Amaç ve Kapsam

JISTA TR-Dizin tarafından 2019 yılından itibaren taranmaya başlamıştır.

Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisinin (JISTA) amacı, yapay zeka konuları ile ilgili güncel bilgilerin, uygulama sonuçlarının ve sistemlerin Türkçe veya İngilizce olarak duyurulmasına ve yaygınlaştırılmasına katkıda bulunmaktır. Bu dergide, daha önce başka yerde yayınlanmamış uygulama içeren orijinal makaleler, alan araştırmaları, örnek olay analizleri ve yapay zekanın teori ve felsefesiyle ilgili özgün makaleleri çift taraflı kör hakemlik süreçlerini kullanarak yayımlanabilmektedir. JISTA, yılda 2 kez yayınlanan (Mart ve Eylül) ücretsiz on-line bir dergidir. (No Article Processing Charges-APC)

Tüm gönderiler için, değerlendirme aşamasından önce i-Thenticate raporu oluşturulur.

Mühendislik, hizmet sistemleri, yönetim bilimleri, ekonomi ve finans gibi disiplinler ile ilgili özellikle aşağıdaki konularda makaleler kabul edilmektedir:


  • Yapay Zeka teknikleri ve algoritmaları
  • Karar destek sistemleri
  • Olay tabanlı çıkarsama
  • Belirsizlik altında çıkarsama
  • Otomatik muhakeme ve çıkarsama
  • Zeki arama algoritmaları
  • Bilişsel konular
  • Sezgisel arama
  • Zeki robotlar, arayüzler ve otomasyon
  • Bilgi gösterimi
  • Makine öğrenmesi
  • Çok etmenli sistemler
  • Doğal dil işleme
  • Yapay Zeka ve Kaos
  • Yapay Zeka Teorisi ve Felsefesi

Makale yazım şablonu için tıklayınız.


Hazırlanan çalışmalarda en yüksek düzeyde kaliteye ulaşmak için yazarlar bu şablonda belirtilen kurallara uymalıdır.

Şablona uygun olarak hazırlanmayan makaleler yeniden düzenlenmesi için yazara iade edilecektir. İade edilen makaleler kurallara uygun olarak düzenlendikten sonra geri gönderilmelidir.

2. Makalenin Hazırlanması (Preparation of the Manuscript)

Makalede imla hatası olmamalı ve tamamı Türkçe ya da İngilizce olarak hazırlanmalıdır. İmla hatası bulunan, uygun olmayan kelimeler veya anlaşılmayan cümleler içeren makaleler dil açısından düzenlenmek üzere yazara iade edilecektir.

Yazı tipi olarak Times New Roman (10 punto, tek satır aralığı ve iki yana yaslı) kullanılmalıdır.

2.1. Sayfa yapısı (Page Setup)

Sayfa büyüklüğü A4 (210x297 mm) olarak ayarlanmalıdır. Sayfa kenar boşlukları şu şekilde olmalıdır:

  • Üstten: 3 cm

  • Alttan: 2,5 cm

  • Soldan: 2 cm

  • Sağdan: 2 cm.

2.2. Makale başlığı ve özeti (Paper title and abstract)

Makalenin başlığı Times New Roman yazı tipinde 18 punto, kalın ve ilk harfleri büyük olacak biçimde, 1,5 satır aralığı ile sola yaslı olarak, öncesinde 18 punto sonrasında ise 6 punto boşluk bırakılarak yazılmalıdır.

Makale yazar(lar)ının isimleri başlığın altında verilmelidir. İsim(ler) Times New Roman 11 punto, sola yaslı, tek satır aralığı ve sonrasında ise 6 punto boşluk bırakılarak yazılmalıdır.

Yazar(lar)ın iş adresi isim(ler)in altında verilmelidir. İsimden sonra ve ilgili adresten önce üst simge şeklinde bir numara verilmelidir. Adres kısmında ülke ismi ile birlikte tam posta adresi yazılmalıdır. Adres(ler) Times New Roman 9 punto, italik, iki yana yaslı, tek satır aralığında yazılmalıdır.

“Özet” başlığı Times New Roman 9 punto, kalın, sola yaslı, tek satır aralığında ve öncesinde 18 punto boşluk bırakılarak yazılmalıdır. Özet metni ise Times New Roman 9 punto, iki yana yaslı, tek satır aralığında yazılmalıdır.

Makalenin en az üç anahtar kelimesi olmalıdır. Anahtar kelimeler Times New Roman 9 punto, sola yaslı, tek satır aralığında, öncesinde 3 punto, sonrasında ise 18 punto boşluk bırakılarak yazılmalıdır.

Özet ve anahtar kelimelerden sonra makalenin başlığı, özeti ve anahtar kelimeleri İngilizce olarak verilmelidir. Bunların sağlanması yazar(lar)ın sorumluluğundadır. İngilizce makale başlığı Times New Roman 14 punto, kelimelerin ilk harfleri büyük, sola yaslı, 1,5 satır aralığında yazılmalıdır.

2.3. Bölüm başlıkları (Section titles)

Bölüm başlıkları Times New Roman yazı tipinde 12 punto, kalın ve ilk harfleri büyük olacak biçimde, tek satır aralığı ile sola yaslı olarak, öncesinde 12 punto sonrasında ise 6 punto boşluk bırakılarak yazılmalıdır.

Başlıkta “ve”, “veya”, “ile”, “de” vb. bağlaçlar büyük harfle yazılmamalıdır.

Bölüm başlık numaralarından sonra nokta kullanılmalıdır.

Bölüm başlıklarının İngilizcesi orijinal başlıktan hemen sonra parantez içerisinde Times New Roman 10 punto ve kalın olarak verilmelidir.

2.4. Alt bölüm başlıkları (Subsection titles)

Alt bölüm başlıkları Times New Roman yazı tipinde 11 punto, italik ve sadece ilk harfi büyük olacak biçimde, tek satır aralığı ile sola yaslı olarak, öncesinde 12 punto sonrasında ise 6 punto boşluk bırakılarak yazılmalıdır.

Alt bölüm başlık numaralarından sonra nokta kullanılmalıdır.

Alt bölüm başlıklarının İngilizcesi orijinal başlıktan hemen sonra parantez içerisinde Times New Roman 10 punto ve italik olarak verilmelidir.

2.5. Tablolar (Tables)

Tablolar belirtilen sayfa sınırları içerisine yerleştirilmelidir. Tablolar uygun olarak numaralandırılmalı ve tablo başlığı tablonun üstünde yer almalıdır. Tablo başlığı 9 punto büyüklüğünde olmalı, tablo ve numarası kalın olarak biçimlendirilmelidir. Tablo başlığından önce 12 punto, sonra 3 punto boşluk bırakılmalıdır.

Her tabloya “Tablo X. Tablo başlığı (İngilizce tablo başlığı)” biçiminde içeriğini açıklayan kısa ve anlaşılır bir başlık konulmalıdır. Tablo başlığı metin içerisine bakılmadan anlaşılabilmelidir. İngilizce tablo başlığı, orijinal başlıktan hemen sonra parantez içerisinde 8 punto olarak verilmelidir.

Verilerin anlaşılır biçimde aktarılamadığı, birçok sayısal bilginin sunulması gerektiği veya ilişkilerin daha anlamlı ifade edilebileceği durumlarda tablolar kullanılmalıdır. Tablolar metin ve şekillerin kopyası değil tamamlayıcısı niteliğinde olmalıdır. Tablolar basit ve kısa olmalıdır. Tablolarınızı kelime işlemci programınızın tablo aracını kullanarak her bir hücreye tek veri yerleştirip oluşturmanız daha uygun olacaktır.

Tek sütuna sığmayan tablolar iki yana yaslı biçimde iki sütuna yerleştirilmelidir. Bu durumda tablo sayfanın en altına veya en üstüne yerleştirilmelidir (Bkz. Tablo 2).

 

Tablo 1. Tablonun başlığı (Table title in English)

Sütun Başlığı 1

Sütun Başlığı 2

Örnek metin 1

Örnek metin 2

Örnek metin 3

Örnek metin 4

 

2.6. Şekiller (Figures)

Şekiller elektronik olarak hazırlanarak doküman içine yerleştirilmelidir. Tüm detaylar açık olarak okunabilmeli ve birbiri üstüne gelmemelidir.

Şekiller belirtilen sayfa sınırları içerisine yerleştirilmelidir. Girinti kullanılmamalı ve şeklin yerleşimi metinle aynı hizada olacak biçimde ayarlanmamalıdır.

Şekiller uygun olarak numaralandırılmalı ve şekil başlığı şeklin altında ortalanmış olarak “Şekil X. Şekil başlığı (İngilizce şekil başlığı)” biçiminde yer almalıdır. Şekil başlığı 9 punto büyüklüğünde olmalı, şekil ve numarası kalın olarak biçimlendirilmelidir. Şekil başlığından önce 6 punto, sonra 12 punto boşluk bırakılmalıdır. Şekil başlığının İngilizcesi, orijinal başlıktan hemen sonra parantez içerisinde 8 punto olarak verilmelidir.

Metin içerisinde tüm şekiller sırasıyla belirtilmeli ve Arap rakamları kullanılarak numaralandırılmalıdır.

Tek sütuna sığmayan şekiller tüm sayfaya ortalanarak yerleştirilmelidir.

 

 

Şekil 1. Şekil başlığı (The caption of the figure)

 


Tablo 2. Tablonun başlığı (Table title in English)

Sütun Başlığı

Sütun Başlığı

Sütun Başlığı

Sütun Başlığı

Sütun Başlığı

Sütun Başlığı

Örnek metin

Örnek metin

Örnek metin

Örnek metin

Örnek metin

Örnek metin

Örnek metin

Örnek metin

Örnek metin

Örnek metin

Örnek metin

Örnek metin

 


2.7. Denklemler (Equations)

Denklemler ayrı bir satırda sola hizalanıp numaralandırılarak yerleştirilmelidir. Denklemden önce ve sonra bir satır boşluk bırakılmalıdır.

Denklem numaraları parantez içerisinde, 1’den başlayarak sırayla ve sağ kenara hizalanarak yerleştirilmelidir.

 

a = b + c                                                         (1)

 

3. Kaynak Metni ve Alıntılar (Reference Text and Citations)

Kaynaklar ve alıntılar Harvard (Yazar, tarih) sistemine uygun olarak (Kaynaklar bölümüne bakın) hazırlanmalıdır. Örnek olarak bu alıntıya bakabilirsiniz (Soyad1 ve Soyad2, 2013). Tüm kaynaklar metin içerisinde alıntı olarak gösterilmelidir. Alıntı gösterilirken veya kaynaklar hazırlarken parantez içerisinde veya parantez olmadan herhangi bir numaralandırma kullanılmamalıdır (Soyad1 vd., 2010).

Kaynaklar 9 punto, tek satır aralığı ile iki yana yaslı olarak, 0,5 santimetre asılı girinti ile yazılmalıdır (Yilmaz, 2012).

4. Sonuçlar (Conclusions)

Bu şablonda verilen bilgilerin makalenizi hazırlamada yararlı olacağını ümit ediyoruz.

Teşekkür (Acknowledgment)

Eğer varsa kaynaklar bölümünden önce teşekkür edilen kişileri, kurumları veya destekleri (destek numaraları ve destekleyicileri belirtebilirsiniz) buraya yazabilirsiniz.

Kaynaklar (References)

Soyad1, A., Soyad2, B., 2013. Makale başlığı. Dergi adı, 38(1), 72-80.

Soyad1, A., Soyad2, B., Soyad3, C., 2010. Bildiri başlığı. IMS2012, 6th International Symposium on Intelligent and Manufacturing Systems, 15-17 September 2010, Sarajevo, Bosnia and Herzegovina, pp. 85-90.

Yilmaz, C., 2012. Kitap ismi, 2. baskı, Yayın evi, İstanbul.

Ek (Appendix)

Eğer varsa kaynaklar bölümünden hemen sonra numaralandırmadan ve yeni bir sayfaya geçmeden yazılmalıdır.

Makale Değerlendirme Politikası

Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi (JISTA), hem hakemin hem de yazarın isimlerinin gösterilmediği çift kör hakemlik sürecini uygular. Gönderilen her makale için hakem seçimi, alan editörlerine bağlıdır ve hakemler uzmanlığına, yeterliliğine ve JISTA için makaleleri gözden geçirme konusundaki önceki deneyimine göre seçilir.
Gönderilen her makale, en azından bir ön inceleme için alan editörü tarafından okunur. Makale minimum kalite kriterlerine ulaşırsa ve JISTA'nın amaç, kapsam ve politikalarını karşılıyorsa, değerlendirilmek üzere en az iki hakeme gönderilir.
Hakemler, makaleyi yayın kurulu üyeleri tarafından belirlenen inceleme yönergelerine göre değerlendirir ve alan editörüne gönderir. Alan editörü hakemlerin isimsiz yorumlarını yazara iletir. Bu süreçte anonimlik kesinlikle korunur.
Çift kör hakemlik süreci “ULAKBİM Dergi Sistemleri” yani Dergipark platformu kullanılarak yönetilmektedir.

Açık Erişim Politikası

JISTA, geniş bir küresel bilgi alışverişini desteklemek maksadıyla yayınlanan çalışmaları topluma ücretsiz olarak sunma ilkesi gereği tüm kullanıcılara dergi içeriğini, yayınlanmasının ardından açık erişim olarak sağlar.

Arşiv Politikası

JISTA'ya, Dergipark platformu üzerinden erişilebilmektedir. Dergipark, işbirliği yapılan kütüphaneler arasında ortak bir arşivleme sistemi oluşturmak için LOCKSS sistemini kullanmaktadır. Bu sayede ilgili kütüphanelerin koruma ve restorasyon amacıyla derginin kalıcı arşivlerini oluşturmasına imkan vermektedir.

Özgünlük ve İntihal Politikası

Yazarlar, makalelerini JISTA'ya göndererek, çalışmalarının özgün olduğunu ve kendilerine ait olduğunu; daha önce yayınlanmadığını veya değerlendirmeye sunulmadığını; diğer kaynaklardan (kendi kaynakları dahil) alınan orijinal fikirlerin, verilerin, bulguların ve materyallerin uygun şekilde belgelendiğini ve atıf yapıldığını; çalışmalarının gizlilik hakları ve fikri mülkiyet hakları dahil olmak üzere başkalarının hiçbir hakkını ihlal etmediğini; sağlanan verilerin kendi verileri olduğunu, doğru ve manipüle edilmediğini beyan ederler. Uygun atıf olmaksızın tamamen veya kısmen intihal (%25 ve üzeri) JISTA tarafından tolere edilmez. Dergiye gönderilen yazılar, intihal önleme yazılımı kullanılarak özgünlük açısından kontrol edilecektir.

Telif Hakkı Politikası

Yazarlar telif hakkını saklı tutar ve çalışmanın bu dergide Creative Commons Atıf Lisansı altında ilk olarak yayınlanmasını kabul ederler. Böylece, başkalarının çalışmayı paylaşmasına izin veren lisans ile birlikte dergiye ilk yayın hakkını verir.
Yazarlar, çalışmanın yayımlanmış sürümünün münhasır olmayan dağıtımı için ayrı, ek sözleşmeye dayalı düzenlemeler yapabilir (örneğin, bu dergide ilk kez yayınlandığını kabul ederek, onu kurumsal bir veritabanına postalayabilir veya bir kitapta yayınlayabilir).

Lisans

JISTA dergisi Creative Commons Attribution 4.0 International License lisansı altındadır.


Dergi Etiği ve Kötüye Kullanım Beyanı

Yayınlama sürecine dahil olan tüm taraflar için (yazar(lar), editör(ler), hakemler, toplum ve yayıncı), belirli etik davranış standartları üzerinde mutabakat gereklidir. JISTA için etik beyanları, www.publicationethics.org adresinde bulunan Yayın Etiği Komitesi - Committee on Publication Ethics (COPE)- Davranış Kuralları yönergelerine dayanmaktadır.

1. Editör Sorumlulukları
Yayın Kararları ve Sorumluluk
JISTA editörü, dergiye gönderilen makalelerin hangilerinin yayımlanacağına karar vermektedir ve dergide yayınlanan her çalışmadan sorumludur. Editör, bu kararları verirken derginin yayın kurulu ve/veya alan editörlerinin fikrini alır ve derginin politikalarını dikkate alır. Editör, akademik yayınların bütünlüğünü korumalı, entelektüel ve etik standartlardan ödün verilmesini engellemeli ve gerektiğinde düzeltmeleri, açıklamaları, geri çekmeleri ve özürleri yayınlamaya her zaman istekli olmalıdır.


Adil davranış
Editör, yazar(lar)ın ırkına, cinsiyetine, dini inancına, etnik kökenine, uyruğuna veya siyasi görüşüne bakmaksızın yazıları entelektüel içeriği açısından değerlendirmelidir.


Gizlilik
Editör ve herhangi bir editoryal personel, gönderilen bir çalışma hakkında yazar, hakemler, potansiyel hakemler, editör danışmanları ve yayıncı dışında hiç kimseye herhangi bir bilgi vermemelidir.


Açıklama, çıkar çatışmaları ve diğer sorunlar
Editör, JISTA'da yayınlanan makalelerle ilgili geri çekme, açıklama yayınlama ve bunlarla ilgili düzeltmeler yayınlamayı düşünürken COPE'nin Makaleleri Geri Çekme Yönergelerini dikkate alır.
Gönderilen bir makalede henüz yayınlanmamış materyaller, yazar(lar)ın açık yazılı izni olmaksızın bir editörün kendi araştırmasında kullanılamaz. Hakem değerlendirmesi yoluyla elde edilen ayrıcalıklı bilgi veya fikirler gizli tutulmalı ve kişisel çıkar için kullanılmamalıdır.
Editör, adil ve usulüne uygun bir makale değerlendirme süreci sağlamaya çalışmalıdır. Editör, rekabet, işbirliği veya makalenin yazarları, işletmeleri, kurumları ile bağlantısı olması sebebiyle çıkar çatışması ve çakışması olduğu makaleleri ele almamalıdır (diğer editörden, yardımcı editörden veya yayın kurulunun başka bir üyesinden incelemesini ve değerlendirmesini istemelidir). Editör, makaleye tüm katkıda bulunanlardan çıkar çakışması veya çatışması var olup olmadığını ifşa etmelerini ister. Yayından sonra böyle bir durumun ortaya çıkması durumunda düzeltme yayınlamalarını istemelidir. Gerekirse, makaleyi geri çekme veya açıklama yayınlama gibi diğer uygun önlemleri almalıdır.

2. Hakem Sorumlulukları
Editoryal kararlara katkı
Makale değerlendirmesi ile editöre editoryal kararlar vermede yardımcı olur. Yazarla editoryal iletişim yoluyla, makalesini geliştirmesine de katkıda bulunur.


Zamanındalık
Bir makalede yapılan araştırmayı değerlendirmek için gerekli uzmanlığın dışında olduğunu hisseden veya zamanında değerlendirme yapamayacağını bilen bir davetli hakem, derhal editöre haber vermelidir. Böylece editör, alternatif hakemlerle temasa geçilebilmelidir.


Gizlilik
İncelenmek üzere alınan tüm yazılar gizli belgeler olarak ele alınmalıdır. Editör tarafından izin verilmedikçe başkalarına gösterilmemeli veya başkalarıyla tartışılmamalıdır.


Objektiflik standartları
İncelemeler objektif olarak yapılmalıdır. Yazar(lar)a yönelik kişisel eleştiri kabul edilemez. Hakemler görüşlerini uygun destekleyici argümanlarla açıkça ifade etmelidir.


Kaynakların beyan edilmesi
Hakemler, yazar(lar) tarafından atıfta bulunulmamış ilgili yayınlanmış çalışmaları belirlemelidir. Bir gözlemin, türetmenin veya argümanın daha önce rapor edildiğine dair bir ifadenin ilgili atıfı verilmelidir. Hakemler ayrıca, inceledikleri makale ile bildikleri diğer yayınlanmış veriler arasında herhangi bir önemli benzerlik veya örtüşme varsa editörün dikkatini çekmelidir.

Açıklama ve çıkar çatışması
Hakem değerlendirmesi yoluyla elde edilen ayrıcalıklı bilgi veya fikirler gizli tutulmalı ve kişisel çıkar için kullanılmamalıdır. Hakemler, makalenin yazarları, işletmeleri, kurumları ile bağlantısı olması sebebiyle çıkar çatışması ve çakışması olduğu makaleleri ele almamalıdır.


3. Yazar Sorumlulukları
Raporlama standartları
Orijinal araştırmanın sonuçlarını bildiren yazarlar, yapılan çalışmanın doğru bir açıklamasını sunmalı ve önemine dair nesnel bir tartışma sunmalıdır. Çalışma ile ilgili veriler yazıda doğru bir şekilde temsil edilmelidir. Bir makale, başkalarının çalışmayı tekrarlamasına izin verecek yeterli ayrıntı ve referanslar içermelidir. Hileli veya bilerek yanlış ifadeler etik olmayan davranışlar oluşturur ve kabul edilemez.


Özgünlük ve intihal
Yazarlar, tamamen orijinal eserler yazdıklarından ve başkalarının çalışmalarını ve/veya sözlerini kullanmışlarsa, bunların uygun şekilde alıntılandığından veya atıf yapıldığından emin olmalıdır.


Çoklu, tekrarlı veya eşzamanlı yayın
Bir yazar, esasen aynı araştırmayı ele alan makaleleri birden fazla dergide yayınlamamalıdır. Aynı makalenin birden fazla dergiye paralel olarak gönderilmesi etik olmayan bir yayın davranışı teşkil eder ve kabul edilemez.


Kaynakların beyanı
Başkalarının çalışmalarına uygun bir şekilde atıf her zaman verilmelidir. Yazarlar ayrıca çalışmanın ortaya çıkmasında etkili olan yayınlara atıfta bulunmalıdır.


Makale yazarlığı
Yazarlık, rapor edilen çalışmanın fikrine, tasarımına, yürütülmesine veya yorumlanmasına önemli katkılarda bulunan kişilerle sınırlandırılmalıdır. Önemli katkılarda bulunan herkes ortak yazar olarak listelenmelidir. Araştırma projesinin belirli önemli yönlerine katılmış başka kişilerin olması durumunda, bu kişilerin adları Teşekkür bölümünde belirtilmelidir. İlgili yazar, tüm uygun ortak yazarların makalenin yazar listesine dahil edildiğinden ve tüm ortak yazarların makalenin son halini görüp onayladığından ve yayınlanmak üzere sunulmasını kabul ettiğinden emin olmalıdır. Makale gönderimi sırasında tüm ortak yazarlar açıkça belirtilmelidir. Bir makale kabul edildikten sonra ortak yazar ekleme isteği, editörün onayını gerektirecektir.

Tehlikeler ve insan veya hayvan denekler
Çalışma, olağandışı tehlikeler barındıran kimyasallar, prosedürler veya ekipman içeriyorsa, yazarlar bunları makalede açıkça belirtmelidir. Ek olarak, yazılar, insan veya hayvan deneklerini içeren araştırma çalışmalarına ilişkin Dünya Tabipler Birliği (WMA) Helsinki Deklarasyonu ilkelerine uygun olmalıdır.

Açıklama ve çıkar çatışmaları
Tüm yazarlar, makaledeki sonuçları veya yorumları etkileyeceği düşünülebilecek bir mali ya da diğer önemli çıkar çatışmasını/çakışmasını açıklamalıdır. Proje için tüm finansal destek kaynakları belirtilmelidir.


Yayınlanan eserlerdeki temel hatalar
Bir yazarın kendi yayınlanan çalışmasında önemli bir hata veya yanlışlık keşfetmesi durumunda, makaleyi geri çekmesi veya uygun bir düzeltme beyanı veya yazım hatası yayınlaması için derginin editörünü derhal bilgilendirmek yazarın yükümlülüğündedir.


4. Yayıncının Sorumlulukları
Editoryal özerklik
Yayıncı, reklam verenlerin veya diğer ticari ortakların etkisi olmaksızın, editoryal kararların özerkliğini sağlamak bakımından yayıncının ve editörlerin ilgili rollerini açıkça tanımlamak için editörlerle birlikte çalışmayı taahhüt eder.


Fikri mülkiyet ve telif hakkı
Yayıncı, makalenin yayınlanan sürümünün sürekliliğini sağlayarak yayıncının, yazarlarının ve yayıncı ortaklarının fikri mülkiyetini ve telif hakkını korur. Yayıncı, yayınlanan her makalenin şu hususlara ilişkin bütünlüğünü ve şeffaflığını sağlar: çıkar çatışmaları/çakışmaları, yayın ve araştırma finansmanı, yayın ve araştırma etiği, yayın ve araştırma suiistimali vakaları, gizlilik, yazarlık, makale düzeltmeleri, açıklamalar ve geri çekmeler ve zamanında yayınlama.


Bilimsel Suistimal
İddia edilen veya kanıtlanmış bilimsel suistimal, hileli yayın veya intihal durumlarında, yayıncı, editörlerle yakın işbirliği içinde, durumu açıklığa kavuşturmak ve söz konusu makaleyi değiştirmek için tüm uygun önlemleri alacaktır. Bu, bir düzeltme beyanının veya yazım hatasının derhal yayınlanmasını veya en ciddi durumlarda, ilgili çalışmanın geri çekilmesini içerir.

Yazarlardan makale gönderimi, değerlendirme süreci veya yayımlanması için herhangi bir ücret talep edilmemektedir.

Baş Editör

Sakarya Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümünden 1999 yılında mezun oldu. 2000-2003 yılları arasında Marmara Üniversitesi Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümünde Öğretim Görevlisi olarak çalıştıktan sonra akademik kariyerine Sakarya Üniversitesinde devam etti. Halen Endüstri Mühendisliği bölümünde öğretim üyesidir. İki farklı Avrupa Birliği 6. Çerçeve Programı uluslararası projede, TÜBİTAK 1001 projesinde ve diğer çeşitli projelerde görev aldı. TR-Dizin’de taranan dergilerde editörlük ve SCIE indeksinde taranan dergilerde misafir editörlük görevlerini yürüttü. Ulusal ve uluslararası birçok sempozyumun düzenleme kurullarında görev aldı. Avrupa EFQM’den uluslararası EFQM değerlendirici eğitimini aldı. Yöneylem Araştırması, Optimizasyon, Karar Verme, Çok Kriterli Karar Verme ve Yapay Zeka konuları ilgi alanlarıdır.

Bulanık Hesaplama, Planlama ve Karar Verme, Matematikte Yöneylem Araştırması, Çok Ölçütlü Karar Verme, Endüstri Mühendisliği

Editörler

Bulanık Hesaplama, Sürdürülebilir Kalkınma, Çok Ölçütlü Karar Verme, Endüstri Mühendisliği, Üretim ve Hizmet Sistemleri
Karar Desteği ve Grup Destek Sistemleri, Yapay Zeka, Yöneylem Araştırması, Matematikte Yöneylem Araştırması, Çok Ölçütlü Karar Verme, İmalat Süreçleri ve Teknolojileri

Alan Editörleri

Bilgi ve Bilgi İşleme Bilimleri, Yapay Görme, Büyük Veri, Bilgisayar Yazılımı
Karar Desteği ve Grup Destek Sistemleri, Planlama ve Karar Verme, Ergonomi ve İnsan Faktörleri Yönetimi, Üretim ve Hizmet Sistemleri, Kalite Yönetimi, Üretim ve Operasyon Yönetimi
Karar Desteği ve Grup Destek Sistemleri, Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi, Yapay Zeka, Endüstri Mühendisliği, Üretimde Optimizasyon
Karar Desteği ve Grup Destek Sistemleri, İş Bilgi Sistemleri, İş Bilgi Yönetimi
Algoritmalar ve Hesaplama Kuramı, Makine Öğrenme, Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi, Yapay Zeka, Endüstri Mühendisliği, Üretimde Optimizasyon
Algoritmalar ve Hesaplama Kuramı, Yöneylem Araştırması, Matematikte Yöneylem Araştırması, Çok Ölçütlü Karar Verme, Stokastik (Olasılıksal) Süreçler, Üretimde Optimizasyon
Yapay Zeka, İmalat Yönetimi, Üretimde Optimizasyon
Makine Öğrenme, Yapay Zeka, Planlama ve Karar Verme, Endüstri Mühendisliği, Üretimde Optimizasyon
Bilgisayar Görüşü, Duygusal Bilgi İşleme, Makine Öğrenme, Derin Öğrenme, Nöral Ağlar, Yapay Zeka, Doğal Dil İşleme
Veri Kalitesi, Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi, Planlama ve Karar Verme, Ekoloji, Sürdürülebilirlik ve Enerji, İstatistik, Mühendislik, Enerji, Enerji Verimliliği, Tekstil Kalite Kontrolü, Çok Ölçütlü Karar Verme, Endüstri Mühendisliği, Teknoloji Yönetimi ve İş Modelleri, Üretimde Optimizasyon, Kalite Yönetimi, Tedarik Zinciri
Nöral Ağlar, Bulanık Hesaplama, Planlama ve Karar Verme, Endüstri Mühendisliği, Üretimde Optimizasyon
Planlama ve Karar Verme, Yöneylem Araştırması, Matematikte Yöneylem Araştırması, Çok Ölçütlü Karar Verme, Endüstri Mühendisliği, Stokastik (Olasılıksal) Süreçler, Üretimde Optimizasyon
Yapay Zeka, Endüstri Mühendisliği, İmalat Güvenliği ve Kalite

Dil Editörü

Baris Yuce is a Senior Lecturer and Program Director of MSc Engineering Business Management at the Faculty of Environment Science and Economy, the University of Exeter.

Prior to his current job, he worked at Cardiff University as a Post-Doc at the BRE Centre for Sustainable Engineering, School of Engineering, and at School of Computer Science, Machine Vision Group

Baris graduated from the Department of Industrial Engineering at Sakarya University (Turkey) in 2005. He obtained his MSc degree from Institute of Natural Science at Sakarya University in 2007. He then completed his PhD from Cardiff University, School of Engineering, in 2012.

Research Interests:

Urban Analytics, Machine Learning, Machine Vision, Life Cycle Assessment, Supply Chain Management, Sustainable Supply Chain Management, Industry 4.0 Applications, Ontology Applications, Smart Cities, Smart Buildings, Renewable Energy Management, Forecasting Systems, Deterministic and Stochastic Optimisation including: Integer Programming, Nonlinear Programming, The Bees Algorithm, Genetic Algorithm, Simulated Annealing, Ant Colony Optimisation and Hill Climbing, Fuzzy Systems and Fuzzy Logic, Rough Set Theory, Multi-Agent Systems, Single Machine Scheduling, Job-Shop Scheduling, Robotics and Automation, High Performance Computing (HPC) and Wireless Mesh Networking systems.

Project Baris has involved:

Industrial Funded (Waterman Group) (PI): Optimised decision support system to compute the embodied and operational carbon of Mechanical and Electrical systems in buildings.

UKRPIF funded: Net Zero – CREWW ENZO: Embodying Net Zero in Operation (Co-I), Digital Twin Development of the CREWW Building.

STFC Food Network+ (Co-I) - Developing a data-driven communication platform for improving farmed fish distribution in Kenya

KTP funded project with Smart Manufacturing (Co-I) - Implemention of a dual-production business model and a novel simulation tool to enable the optimisation of multi production manufacturing flows with Smart Manufacturing.

RIVIC (3D Mesh Processing Systems) - Welsh Government Funded,
SPORTE2 (Optimised Energy Management Systems for Sports Facilities) - EC-FP-7 Funded,
KnoholEM (Holistic Knowledge-based (Ontology Added) Energy Optimisation Systems) - EC-FP-7 Funded,
Estate Energy Optimisation (EEO)-Box ( Optimised Domestic Appliance Scheduling and Energy Management Systems) - BRE Funded
WANDA (River Depth Prediction Systems) - TSB Funded
MAS2TERING (Multi-Agent-based Secure Smart Grid Management Systems) - EC-FP-7 Funded

Bilgi Modelleme, Yönetim ve Ontolojiler, Karar Desteği ve Grup Destek Sistemleri, Paralel ve Dağıtık Sistemler, Makine Öğrenmesi Algoritmaları, Endüstri Mühendisliği

Teknik Editörler

Yöneylem, Endüstri Mühendisliği, Tedarik Zinciri Yönetimi

Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi