Ders Öğretim Planı

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Yıl Dönem AKTS
BM605 Örüntü Tanıma 927003 1 1 7.5

Dersin Amacı

Bu ders kapsamında temel olarak biyomedikal veriler üzerinde ileri sayısal işaret ve görüntü işleme 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, boyut indirgeme vb…), özellik çıkarımı, modelleme, kümeleme ve sınıflandırma konularına değinilecektir. Ayrıca öğrencilerin hesapsal yeteneklerinin arttırılması için temel biyomedikal uygulamalar üzerinde Matlab tabanlı grup projeleri yürütülecektir.

Dersin Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri

Yrd.Doç.Dr. İsmail İŞERİ

Ön Koşul Dersleri

Yok

Önerilen Diğer Hususlar

Yok

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. Gustavo Camps-Valls, Jose Luis Rojo-Alvarez, Manel Martinez-Ramon, “Kernel Methods in Bioengineering, Signal and Image Processing, IGI Global, 2007. 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

Staj Durumu

Yok

Dersin İçeriği

Biyomedikal işaret ve görüntülerin özellikleri İşaret ve görüntü işlemede kullanılan dönüşüm yöntemleri İşaret ve görüntülerde gürültü giderimi İşaret ve görüntü filtreleme yöntemleri Boyut indirgeme yöntemleri İşaret ve görüntü işlemede eğiticili öğrenme yöntemleri İşaret ve görüntü işlemede eğiticisiz öğrenme yöntemleri Yüksek boyutlu uzayda öğrenme (Kernel yöntemleri)

Değerlendirme

# Etkinlikler Adet Yuzde Katkısı Yarıyıl İci Etkinlik Yıl Sonu Etkinlik
90 Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 0 40
91 Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 0 60
1 Ara Sınav 1 100 1
2 Final Sınavı 1 100 1

Ders İş Yükü Verisi

# Etkinlikler Adet Süresi(saat) Toplam İş Yükü(saat)
1 Ara Sınav 1 2 2
2 Final Sınavı 1 3 3
5 Derse Katılım 14 3 42
8 Rehberli Problem Çözümü 14 3 42
28 Makale Kritik Etme 2 4 8
29 Bireysel Çalışma 14 3 42
32 Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 5 2 10
33 Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 6 3 18
54 Ev Ödevi 5 4 20

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Biyomedikal işaret ve görüntülerin elde edilmesi, karakteristikleri
2 İstatistiksel karakteristik çıkarım yöntemleri (Momentler, güç, enformasyon, ilinti...)
3 Sayısal işaret işleme temelleri, örnekleme, nicemleme
4 Dönüşüm yöntemleri I: DFT, DCT, STFT, Hadamart dönüşümleri
5 Dönüşüm yöntemleri II: Dalgacık dönüşümü
6 Görüntü işleme temelleri, biçimsel ve istatistiksel özellik çıkarım yöntemleri
7 Gürültü giderim ve filtreleme yöntemleri
8 Boyut azaltma ve analiz yöntemleri: Doğrusal ve doğrusal olmayan dönüşüm yöntemleri (PCA, LDA, ICA, Isomap, Kernel-PCA, Kernel-LDA, Laplacian Eigenmaps, Diffusion Maps)
9 İşaret ve görüntülerin eğiticili öğrenme yöntemleriyle analizi I (Yapay Sinir Ağları I)
10 Vize Sınavı
11 İşaret ve görüntülerin eğiticili öğrenme yöntemleriyle analizi II (Yapay Sinir Ağları II)
12 İşaret ve görüntülerin eğiticili öğrenme yöntemleriyle analizi III (Yapay Sinir Ağları III)
13 İşaret ve görüntülerin eğiticili öğrenme yöntemleriyle analizi IV (kernel tabanlı yöntemler)
14 İşaret ve görüntülerin eğiticisiz öğrenme yöntemleriyle analizi I (uzaklık ölçütleri, k-means, FCM)
15 İşaret ve görüntülerin eğiticisiz öğrenme yöntemleriyle analizi II (EM, Mean Shift, Kernel yöntemler)
16 Final Sınavı

Dersin Öğrenme Çıktıları

# Öğrenme Çıktı Id Açıklama
119320 1417795 Bilgisayar tabanlı teşhis ve analiz uygulamalarının ve araçlarının yaygınlaşması ile birlikte tıbbi işaret ve görüntülerin değerlendirilmesi üniversitelerde ve endüstride yaygınlık kazandırılması.
119321 1421040 Özellikle, gelişen bu disiplinlerarası alanda bilgisayar mühendisliği öğrencilerine güçlü matematiksel ve algoritmik bir altyapı sağlanması.
119322 1430204 Bununla beraber işaret ve görüntü işleme, örüntü tanıma ve makine öğrenmesi konularında bilgi kazandırılması dersin en önemli katkısı olarak görülmektedir. Böylelikle öğrencilerin bu konularda ilgi ve yeteneklerinin arttırılarak akademik ve uygulamaya yönelik çalışmalarında katkıda bulunulması amaç

Bölüm Program Çıktıları

# Program Çıktı Id Açıklama
1 74738 Lisans düzeyinde edinilen bilgileri derinleştirerek uygulamaya koyabilme.
2 74739 Analiz, sentez, eleştirel değerlendirme yeteneklerini geliştirerek karmaşık problemleri bağımsız olarak çözebilme.
3 74740 Modern tasarım yöntemleri ve araçları kullanarak bir süreci ya da bir sistemi tasarlayabilme.
4 74741 Bilimsel yöntemler kullanarak veri toplayabilme, değerlendirebilme ve yorumlayabilme.
5 74742 Çok disiplinli takımlarda yer alarak farklı alanlardan gelen bilgileri kendi alanıyla bütünleştirerek çözüm yöntemleri belirleyebilme.
6 74743 Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade edebilme, en az bir yabancı dilde iletişim kurabilme.
7 74744 Bilimsel gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyebilme.
8 74745 Toplumsal, çevresel ve etik değerleri dikkate alarak bilimsel araştırma yürütebilme.
9 74746 Proje planlaması ve zaman yönetimi yapabilme, alternatif çözüm yolları belirleyebilme.
10 74747 Bilimsel araştırma sürecinde uygun araçları belirleyebilme ve bilişim teknolojilerini kullanabilme.