Doçent Doktor · Bilgisayar Mühendisliği

Ahmet
Saygılı

Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi Çorlu Mühendislik Fakültesi'nde Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nde görev yapıyorum. Tıbbi görüntü işleme, derin öğrenme, hayvan biyometrisi ve veri madenciliği alanlarında araştırmalar yürütüyorum.

605
Atıf
12
h-indeks
15
i10-indeks
Doç. Dr. Ahmet Saygılı
Çorlu Müh. · Tekirdağ

Araştırma Alanları

Tıbbi Görüntü İşleme

Histopatoloji, dermatoloji, MRI ve akciğer görüntülerinin derin öğrenme ile analizi. COVID-19, kalp krizi ve maymun çiçeği gibi hastalıklarda bilgisayar destekli tanı sistemleri.

Derin Öğrenme

CNN, EfficientNet, ViT, Swin Transformer, DenseNet ve ConvNeXt mimarileri. ArcFace tabanlı metrik öğrenme, Grad-CAM ile yorumlanabilir yapay zeka (XAI) uygulamaları.

Tarım & Hayvancılıkta Görüntü İşleme

Büyükbaş hayvanların retinal damar desenleri, burun ve yüz görüntüleri ile biyometrik kimlik doğrulama sistemleri geliştiriyorum. CattNIS projesiyle özellik eşleştirme tabanlı retinal kimlik doğrulama, CattleFaceMuzzle ile ArcFace metrik öğrenme ve Grad-CAM yorumlanabilirlik bir arada sunuldu. Tarımsal alanda ise limon, mango, nar ve domates yapraklarında hastalık tespiti için hibrit derin öğrenme + mRMR özellik seçimi yöntemleri uygulandı.

Veri Madenciliği & ML

Kümeleme algoritmaları, özellik çıkarımı ve makine öğrenmesi yöntemleriyle eğitim başarısı analizi, hastalık tahmini ve yaprak hastalık tespiti uygulamaları.

GitHub Projeleri

Python

CattleFaceMuzzle

ArcFace tabanlı metrik öğrenme ve Grad-CAM görsel yorumlanabilirlik ile açıklanabilir büyükbaş hayvan kimlik doğrulama sistemi. Ollama (Qwen3-VL) ile çevrimdışı görsel-dil açıklamaları, Streamlit arayüzü.

ArcFaceGrad-CAMOllamaStreamlitPyTorch
MATLAB

CattNIS

Büyükbaş hayvanların retinal görüntüleri kullanılarak geliştirilen yeni nesil biyometrik kimlik doğrulama sistemi (Novel Identification System). Damar ağı analizi ile bireysel tanıma.

RetinaBiyometriMATLAB
Python

Retina Sınıflandırma

Retinal görüntü sınıflandırması için derin öğrenme modelleri. Göz hastalıklarının erken tespitine yönelik transfer öğrenme tabanlı sınıflandırma sistemi.

Deep LearningTransfer LearningPython
Python

Yaprak Hastalık Tespiti

Limon, mango ve nar yapraklarını sağlıklı/hasta olarak sınıflandıran derin özellik çıkarım sistemi. ImageNet ön-eğitimli modellerle yüksek doğruluklu tarımsal hastalık tespiti.

CNNBitki HastalığıTarım AI
MATLAB

COVID-19 Tespiti

Akciğer görüntülerinden COVID-19 tespiti için görüntü işleme ve sınıflandırma sistemi. Pandemi döneminde bilgisayar destekli tanı kararı desteği.

COVID-19Tıbbi GörüntüMATLAB
HTML/JS

BIST Analiz Robotu

Borsa İstanbul hisse senetleri için çok modüllü puanlama mimarisi. Teknik analiz, makine öğrenmesi, sentiment analizi ve temel analiz kombinasyonuyla yatırım destek sistemi.

FinansMLBIST
Tarayıcıda Aç → GitHub
Python · Streamlit

TNKÜ Atama Puanlama Sistemi

Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi'nin güncel atama ve yükseltme kriterlerine (EYS-YNG-129) göre akademik puan hesaplama aracı. Dr. Öğretim Üyesi, Doçent ve Profesör kadroları için faaliyet bazlı otomatik puanlama, alan katsayıları ve ön koşul kontrolü.

PythonStreamlitAkademikNKÜ
Tarayıcıda Aç → GitHub
Flutter

Akademik Teşvik

Akademik teşvik ödeneği hesaplama ve takip uygulaması. Flutter ile geliştirilen cross-platform uygulama; yayın, proje, atıf ve diğer akademik faaliyetlere göre teşvik puanı ve ödeme tutarını hesaplar.

FlutterDartMobilAkademik
Uygulamayı Aç → GitHub

Yayınlar

Uluslararası Hakemli Dergiler

2026
MOD-YOLOv8: a new YOLOv8-based model for meniscal tear detection in knee MRI
Şimşek M.A., Sasani H., Dinçel Y.M., Saygılı A., Uysal F., Sertbaş A. — PeerJ Computer Science
SCI-Expanded
2025
Enhancing Retinal Disease Detection With the Swin Transformer: A Comprehensive Comparative Analysis
Saygılı A., Atıcı Ö.M. — Concurrency and Computation: Practice and Experience
SCI-Expanded
2025
Enhancing Lemon Leaf Disease Detection: A Hybrid Approach Combining Deep Learning Feature Extraction and mRMR-Optimized SVM Classification
Saygılı A. — Applied Sciences
SCI-Expanded
2025
Hybrid few-shot learning and vision transformer approaches for the diagnosis of Monkeypox
Güven H., Saygılı A. — Signal, Image and Video Processing
SCI-Expanded
2025
A Novel Attention-Based U-Net Approach for Retinal Image Segmentation Across Diverse Datasets
Abdelhamed O., Saygılı A. — KSÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi
TR DİZİN
2025
U-Net-Based Approaches for Biometric Identification and Recognition in Cattle
Cihan P., Saygılı A. ve ark. — Kafkas Üni. Veteriner Fakültesi Dergisi, vol.31, pp.425-436
SCI-Expanded
2025
Deep learning-based histopathological classification of breast tumors: a multi-magnification approach with state-of-the-art models
Irmak G., Saygılı A. — Signal, Image and Video Processing
SCI-Expanded
2025
Performance of machine learning methods for cattle identification and recognition from retinal images
Cihan P., Saygılı A. ve ark. — Applied Intelligence
SCI-Expanded
2024
AI-aided cardiovascular disease diagnosis in cattle from retinal images: Machine learning vs. deep learning models
Cihan P., Saygılı A. ve ark. — Computers and Electronics in Agriculture, vol.226
SCI-Expanded
2024
A new approach for automatic classification of non-Hodgkin lymphoma using deep learning and classical learning methods on histopathological images
Özgür E., Saygılı A. — Neural Computing and Applications, vol.36, pp.20537-20560
Makale
2024
CattNIS: Novel identification system of cattle with retinal images based on feature matching method
Saygılı A. ve ark. — Computers and Electronics in Agriculture, vol.221
SCI-Expanded
2024
A novel approach for tomato leaf disease classification with deep convolutional neural networks
Irmak G., Saygılı A. — Tarım Bilimleri Dergisi, vol.30, pp.367-385
SCI-Expanded
2023
Identification and Recognition of Animals from Biometric Markers Using Computer Vision Approaches: A Review
Cihan P., Saygılı A. ve ark. — Kafkas Üni. Veteriner Fakültesi Dergisi, vol.29, pp.581-593
SCI-ExpandedDerleme
2022
Computer-Aided Detection of COVID-19 from CT Images Based on Gaussian Mixture Model and Kernel Support Vector Machines Classifier
Saygılı A. — Arabian Journal for Science and Engineering, vol.47, pp.2435-2453
SCI-Expanded
2021
A new approach for computer-aided detection of coronavirus (COVID-19) from CT and X-ray images using machine learning methods
Saygılı A. — Applied Soft Computing, vol.105
SCI-Expanded
2020
Knee Meniscus Segmentation and Tear Detection from MRI: A Review
Saygılı A., Varlı S. — Current Medical Imaging, vol.16, pp.2-15
SCI-ExpandedDerleme
2019
An efficient and fast computer-aided method for fully automated diagnosis of meniscal tears from magnetic resonance images
Saygılı A., Varlı S. — Artificial Intelligence in Medicine, vol.97, pp.118-130
SCI-Expanded
2017
A new computer-based approach for fully automated segmentation of knee meniscus from magnetic resonance images
Saygılı A., Albayrak S. — Biocybernetics and Biomedical Engineering, vol.37, pp.432-442
SCI-Expanded

Kitap Bölümleri

2023
Sağlıklı Şehirler ve Dijitalleşme: Geleceğin Kentlerine Doğru
Saygılı A., Cihan P. — HOLISTENCE Publications, Editör: Ersin Kocaman, ss.121-139
Kitap Bölümü

Uluslararası Konferans Bildirileri

2025
Retina Görüntülerine Dayalı Hastalık Tespiti: Farklı Veri Tabanları ve Güncel Modeller
Atıcı Ö.M., Saygılı A. — 7. Uluslararası Mühendislik ve Fen Bilimleri Kongresi
Tam Metin
2024
ResNet-50 based deep neural network using transfer learning for plant disease classification
Saygılı A. — 5th International Conference on Engineering and Applied Natural Sciences
Tam Metin
2024
Beyin Tümörlerinin Bilgisayar Destekli Tespiti: Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesi Yaklaşımları
Güven H., Saygılı A. — 4th International Conference on Scientific and Academic Research, Konya
Tam Metin
2022
Classification of Histopathological Breast Cancer Images by Deep Learning Methods
Irmak G., Saygılı A. — IV. International Congress of Applied Sciences, Engineering and Mathematics
Bildiri
2015
Comparative analysis of codeword representation by clustering methods for the classification of histological tissue types
Saygılı A., Uysal G., Bilgin G. — Eighth International Conference on Machine Vision (ICMV 2015)
Tam Metin
Tüm Yayınlar — Google Scholar →

Eğitim Bilgileri

PhD
2014–2017
Doktora
Yıldız Teknik Üniversitesi
Fen Bilimleri Enstitüsü · Bilgisayar Mühendisliği
Tez
MR görüntülerinde menisküslerin segmentasyonu ve menisküs yırtıklarının tespiti (2017)
MSc
2011–2013
Yüksek Lisans
Yıldız Teknik Üniversitesi
Fen Bilimleri Enstitüsü · Bilgisayar Mühendisliği (Tezli)
Tez
Veri madenciliği ile mühendislik fakültesi öğrencilerinin okul başarılarının analizi (2013)
BSc
2004–2009
Lisans
Çukurova Üniversitesi
Mühendislik-Mimarlık Fakültesi · Bilgisayar Mühendisliği

İletişim

Araştırma işbirlikleri, tez danışmanlığı veya diğer konular için yazabilirsiniz.