Browsing by Author "Susam, Burak"
Now showing 1 - 2 of 2
Results Per Page
Sort Options
Item Restricted Atölyeden şirkete: Üstün-El Eksoz'un dünden bugüne hikayesi(Bilkent University, 2020) Susam, Burak; Türeyen, Esra; Yılmaz, Gizem; Keskiner, Mert; Albayrak, Aykut İbrahimAtölyeler ve küçük işletmeler ölçeğinde Türk sanayiciliği, 1960'ların başında birçok imkânsızlık içerisindeydi. Kısıtlı şartlara ve maddi imkânların azlığına karşın kişisel bir girişim olarak 1965 yılında Necati Oğuz tarafından kurulan bir atölye, Üstün-El Eksoz ismiyle ortaya çıktı. O dönemde köy okullarında demircilik eğitimi gören Necati Oğuz, kazandığı Ulus Sanat Mektebi'ni yarıda bırakarak iş hayatına atıldı ve neticede Üstün-El Eksoz'un ilk atölyesini kurdu. Türkiye Petrolleri'nden aldığı iş ile birlikte ünlenen ve işleri iyiye doğru giden Necati Oğuz, 1974 yılına gelindiğinde ülke şartları dolayısıyla çalışma alanını genişletmek durumunda kaldı. Kıbrıs Sorunu sonrasında Türkiye'ye uygulanan Amerikan ambargosu neticesinde ülkede iş makinesi sektöründe doğan yedek parça açığı, Üstün-El Eksoz'u bu sektöre girmeye teşvik etti. 1980 yılında oğulları Ayhan Oğuz ve hâlihazırda egzozculuk ile meşgul olan Burhan Oğuz'un da katılımıyla, Üstün-El Eksoz büyümeye devam etti. İhtilal sonrası dönemde fuarlar vesilesiyle yurt dışına açılan Üstün El Eksoz, yeni tip makineler için yeni tip egzozların üretimine de başlayarak ürün yelpazesini yıldan yıla genişletti. Bu genişleme doğrultusunda, Çukurova firması aracılığıyla yurt dışına ihracata başlayan Üstün-El Eksoz, şirketleşme sürecinde önemli bir adım attı ve 1996 yılında Necati Oğuz, Burhan Oğuz ve Ayhan Oğuz olmak üzere üç ortağı ile Üstün-El Eksoz Ltd. Şirketi kuruldu. Bugün hâlâ aktif şekilde üretim faaliyeti yapmakta olan şirket; İtalya, ABD, İrlanda gibi dünya ülkelerine ihracat yapmaktadır.Item Open Access Federated learning of generative ımage priors for MRI reconstruction(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2022-11-09) Elmas, Gökberk; Dar, Salman UH.; Korkmaz, Yilmaz; Ceyani, E.; Susam, Burak; Ozbey, Muzaffer; Avestimehr, S.; Çukur, TolgaMulti-institutional efforts can facilitate training of deep MRI reconstruction models, albeit privacy risks arise during cross-site sharing of imaging data. Federated learning (FL) has recently been introduced to address privacy concerns by enabling distributed training without transfer of imaging data. Existing FL methods employ conditional reconstruction models to map from undersampled to fully-sampled acquisitions via explicit knowledge of the accelerated imaging operator. Since conditional models generalize poorly across different acceleration rates or sampling densities, imaging operators must be fixed between training and testing, and they are typically matched across sites. To improve patient privacy, performance and flexibility in multi-site collaborations, here we introduce Federated learning of Generative IMage Priors (FedGIMP) for MRI reconstruction. FedGIMP leverages a two-stage approach: cross-site learning of a generative MRI prior, and prior adaptation following injection of the imaging operator. The global MRI prior is learned via an unconditional adversarial model that synthesizes high-quality MR images based on latent variables. A novel mapper subnetwork produces site-specific latents to maintain specificity in the prior. During inference, the prior is first combined with subject-specific imaging operators to enable reconstruction, and it is then adapted to individual cross-sections by minimizing a data-consistency loss. Comprehensive experiments on multi-institutional datasets clearly demonstrate enhanced performance of FedGIMP against both centralized and FL methods based on conditional models