Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Biyomedikal İşaret ve Görüntü İşlemeBLM510437.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılBahar
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz)
Seçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimBilgisayar Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüGökhan Bilgin
Dersi Veren(ler)
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu ders kapsamında temel olarak biyomedikal veriler üzerinde ileri sayısal işaret, görüntü işleme, örüntü tanıma ve makine öğrenmesi yöntemlerinin öğretilmesi amaçlanmaktadır. Dersin temel amacı öğrencilerin bu alandaki matematiksel, bilimsel ve hesapsal analiz yeteneklerinin arttırılmasıdır. Bu bağlamda ders içeriğinde biyomedikal verilerin elde edilmesi, özelliklerinin değerlendirilmesi, ön işleme adımlarının neden ve uygulamalarının öğretilmesi (gürültü giderimi, filtreleme, pekiştirme, boyut indirgeme vb…), özellik çıkarımı, modelleme, eğiticisiz ve eğiticili öğrenme konularının yansıra yarı-eğiticili, topluluk ve derin öğrenme konularına da değinilecektir. Ayrıca öğrencilerin hesapsal yeteneklerinin arttırılması için temel biyomedikal uygulamalar üzerinde Matlab ve Python tabanlı bireysel/grup projeleri yürütülecektir.
Dersin İçeriğiBiyomedikal işaret ve görüntülerin özellikleri; İşaret ve görüntü işlemede kullanılan dönüşüm yöntemleri; İşaret ve görüntülerde gürültü giderimi; İşaret ve görüntü filtreleme yöntemleri; İşaret ve görüntü filtreleme yöntemleri; Doğrusal ve doğrusal olmayan boyut indirgeme yöntemleri; İstatistiksel, şekilbilimsel ve uzamsal öznitelik çıkarım yöntemleri; İşaret ve görüntü işlemede eğiticili öğrenme yöntemleri; İşaret ve görüntü işlemede eğiticisiz öğrenme yöntemleri; Yarı-eğiticili, topluluk ve derin öğrenme yöntemleri.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • John L. Semmlow, “Biosignal and Medical Image Processing”, CRC Taylor and Francis, 2008.
  • Kayvan Najarian, Robert Splinter, “Biomedical signal and image processing”, CRC Taylor and Francis, 2005.
  • Sergio Cerutti, Carlo Marchesi, “Advanced Methods of Biomedical Signal Processing”, IEEE Press Series on Biomedical Engineering, 2011.
  • José Luis Rojo‐Álvarez, Manel Martínez‐Ramón, Jordi Muñoz‐Marí, Gustau Camps‐Valls, "Digital Signal Processing with Kernel Methods", Wiley Online Library, 2018.
  • Jae S. Lim, "Two-Dimensional Signal and Image Processing", Prentice Hall, Inc., 1990.
  • Eugene N. Bruce, “Biomedical Signal Processing and Signal Modeling”, John Wiley and Sons, 2001
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrencilere biyomedikal işaret ve görüntülerin orijini ve doğası hakkında teorik altyapı verilmiş olacaktır.
  2. Öğrencilere bilgisayar destekli teşhis ve analiz uygulamalarının temelleri ve biyomedikal işaret ve görüntü işleme yöntemlerinin değerlendirilmesi tanıtılmış olacaktır.
  3. Bilgisayar mühendisliği öğrencilerine, özellikle gelişen bu disiplinler arası alanda güçlü matematiksel ve algoritmik bilgiler kazandırılacaktır.
  4. Öğrencilere işaret ve görüntü işleme konularının yanı sıra örüntü tanıma ve makine öğrenmesi gibi konularda da öğrencilerin hesapsal ve bilimsel yetenekleri arttırılmaya çalışılacaktır.
  5. Öğrencilere çeşitli dönem içi ödevler verilerek ve bu konularda yayın oluşturmaları sağlanarak gerek matematik ve analitik gerekse bilimsel yazım yetenekleri arttırılmış olacaktır.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Biyomedikal işaret ve görüntülerin elde edilmesi ve karakteristikleriDers Kitabı Bölüm 1
2İşaretlerin istatistiksel karakteristiklerinin analizi (Momentler, güç, enformasyon, ilinti...)Ders Kitabı Bölüm 2
3Sayısal işaret işleme temelleri, örnekleme, nicemlemeDers Kitabı Bölüm 3
4Frekans analizi, Dönüşüm yöntemleri I: DFT, DCT, STFTDers Kitabı Bölüm 4
5Dönüşüm yöntemleri II: Dalgacık dönüşümüDers Kitabı Bölüm 5
6Görüntü işleme temelleriDers Kitabı Bölüm 6
7Görüntü işlemede gürültü giderimi, filtreleme ve pekiştirme yöntemleriDers Kitabı Bölüm7
8Ara Sınav 1
9İşaret ve görüntülerin eğiticili öğrenme yöntemleriyle analizi I (Yapay Sinir Ağları I)Ders Kitabı Bölüm 8
10Boyut azaltma ve doğrusal/doğrusal olmayan dönüşüm yöntemleriDers Kitabı Bölüm 9
11Biyomedikal işaret ve görüntüler için örüntü tanıma ve makine öğrenmesinin temelleri Ders Kitabı Bölüm 10
12İşaret ve görüntülerin eğiticisiz öğrenme yöntemleriyle analiziDers Kitabı Bölüm 11
13İşaret ve görüntülerin eğiticili öğrenme yöntemleriyle analiziDers Kitabı Bölüm 12
14İşaret ve görüntülerin yarı-eğiticili, topluluk ve derin öğrenme yöntemleriyle analiziDers Kitabı Bölüm 13
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev515
Sunum/Jüri
Projeler125
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar120
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması
Derse Özgü Staj
Ödev510
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler1120
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok