Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Biyomedikal İşaret İşlemeMKT610237.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüSeçmeli @ Mekatronik Mühendisliği ABD Mekatronik Mühendisliği Doktora Programı (%30 İngilizce)
Seçmeli @ Mekatronik Mühendisliği ABD Mekatronik Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (%30 İngilizce)
Seçmeli @ Mekatronik Mühendisliği ABD Mekatronik Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, İngilizce)
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimMekatronik Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüHaydar Livatyalı
Dersi Veren(ler)Haydar Livatyalı
Asistan(lar)ıAhmet Taha Koru
Dersin AmacıBu derste, biyolojik işaretlerin oluşumu, karakteristik özellikleri ve işlenme metotları hakkında öğrencinin bilgilendirilmesi amaçlanmaktadır.
Dersin İçeriğiBiyolojik yapıların elektriksel aktivitesi, Aksiyon potansiyeli, uyarılmış potansiyeller, Biyomedikal sinyal örnekleri; EOG (electroOculogram), ERG (electroretinogram), EMG (electromygrm), PCG (phonocardg), BPS (Blood Pressure Signals), MEG (Magneto Ensefalography) , MCG ( Magneto Cardiography), EEG ( elektroenfeselogram), EKG (elektrokardiyogram) sinyalleri, frekans, frekans-zaman özellikleri, Aktif gürültü bastırma yöntemleri, Adaptif filtreler, Wiener filtrelemesi, EEG sinyalleri için Stokastik sinyal modelleme yöntemleri, AR, ARMA modeller, EKG sinyalleri için Wavelet analizi ile enfarktüs tanısı. EEG sinyalleri için Wavelet ve frekans analizi ile epilepsi tanısı. Biyomedikal sinyallerin sınıflandırılmasında istatistiksel ve lineer ayırt etme fonksiyonları. Deterministik, Stokastik ve Kaotik sinyaller, biyomedikal sinyallerin kaotik özellikleri.Kardiovasküler aktivitedeki kaosun temelleri, EKG sinyallerinin kaotik yapısı. Biyomedikal sinyaller için faz-uzayı, Lyapunov üstelleri ve hesaplama yöntemleri. Lyapunov üstelleri ile EKG ve EEG sinyallerindeki kaotik yapının analizi. Kaotik biyomedikal sinyaller için Lyapunov boyutu ve fraktal boyut hesaplaması.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Arnon Cohen, Biomedical Signal Processing, CRC Press., 2002.
  • Rangaraj M. Rangayyan, Metin Akay (Editor), Biomedical Signal Analysis : A case study approach, John Wiley
  • Suresh R. Devasahayam, Signals and Systems in Biomedical Engineering: Signal Processing and Physiological Systems Modelling, Plenum Pub. Kluwer Academic, 2000
  • M. Akay, Biomedical Signal Processing, Academic Press, 1994.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenci, Biyomedikal konusunda güncel ve yeterli bilgi birikimi kazanma, karmaşık Biyomedikal sinyal işleme problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi kazanır..
  2. Öğrenci, Biyomedikal sinyal işleme ile ilgili karmaşık bir sistemi gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama ve modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi kazanır.
  3. Öğrenci, Biyomedikal sinyal işleme konusunda uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi kazanır.
  4. Öğrenci, Biyomedikal sinyal işleme alanındaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilir.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Biyolojik yapıların elektriksel aktivitesi, Aksiyon potansiyeli, uyarılmış potansiyeller.Ders referans kaynaklarından ilgili bölümün incelenmesi
2Biyomedikal sinyal örnekleri; EOG (electroOculogram), ERG (electroretinogram), EMG (electromygrm), PCG (phonocardg), BPS (Blood Pressure Signals), MEG (Magneto Ensefalography) , MCG ( Magneto Cardiography).Ders referans kaynaklarından ilgili bölümün incelenmesi
3EEG ( elektroenfeselogram), EKG (elektrokardiyogram) sinyalleri, frekans, frekans-zaman özellikleri.Ders referans kaynaklarından ilgili bölümün incelenmesi
4Aktif gürültü bastırma yöntemleri, Adaptif filtreler, Wiener filtrelemesi.Ders referans kaynaklarından ilgili bölümün incelenmesi
5EEG sinyalleri için Stokastik sinyal modelleme yöntemleri, AR, ARMA modeller.Ders referans kaynaklarından ilgili bölümün incelenmesi
6EKG sinyalleri için Wavelet analizi ile enfarktüs tanısı.Ders referans kaynaklarından ilgili bölümün incelenmesi
7EEG sinyalleri için Wavelet ve frekans analizi ile epilepsi tanısı.Ders referans kaynaklarından ilgili bölümün incelenmesi
8Ara sınav
9Biyomedikal sinyallerin sınıflandırılmasında istatistiksel ve lineer ayırt etme fonksiyonları.Ders referans kaynaklarından ilgili bölümün incelenmesi
10Deterministik, Stokastik ve Kaotik sinyaller, biyomedikal sinyallerin kaotik özellikleri.Ders referans kaynaklarından ilgili bölümün incelenmesi
11Kardiovasküler aktivitedeki kaosun temelleri, EKG sinyallerinin kaotik yapısı.Ders referans kaynaklarından ilgili bölümün incelenmesi
12Biyomedikal sinyaller için faz-uzayı, Lyapunov üstelleri ve hesaplama yöntemleri.Ders referans kaynaklarından ilgili bölümün incelenmesi
13Lyapunov üstelleri ile EKG ve EEG sinyallerindeki kaotik yapının analizi.Ders referans kaynaklarından ilgili bölümün incelenmesi
14Kaotik biyomedikal sinyaller için Lyapunov boyutu ve fraktal boyut hesaplaması.Ders referans kaynaklarından ilgili bölümün incelenmesi
15Öğrenci sunumlarıSunuma hazırlık
16Final sınavı

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev315
Sunum/Jüri
Projeler115
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar130
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati153
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması105
Derse Özgü Staj
Ödev310
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler130
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)130
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)140
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok