| Müfredat Adı | Ders Kodu | Ders Adı | Ders Türü | Dönem | AKTS | Teorik | Uygulama |
| Bilgisayar Mühendisliği(Türkçe) - 2016 Tezli Yüksek Lisans | BLM7006 | Biyolojik İşaretlerin İşlenmesi | Seçmeli | 1 | 8,00 | 3 | 0 |
Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi
Programlar Hakkında Bilgi
Tezli Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - Bilgisayar Mühendisliği
Dersin İçeriği
Dersin Amacı
Elektriksel sinyal olarak kaydedilmiş biyolojik değişimlerin zaman, frekans ve zaman-frekans özelliklerinin ilgili sinyal işleme teknikleri vasıtasıyla yazılım ile analiz edilebilmesi, sağlıklı/problemli sinyallerin yazılım ile tanısı hedeflenmektedir.
Öğrenim Türü
-
Dersin İçeriği
Biyomedikal sinyallerin oluşumu ve genel özellikleri. Elektriksel, akustik ve mekanik kaynaklı biyomedikal sinyaller. Biyomedikal sinyal işleme alanına sinyal işleme araçlarının uygulanması. Stokastik sinyal işleme yöntemleri, frekans, frekans-zaman analizi, lineer kestirim, spektral kestirim, uyarlamalı filtreleme , biyomedikal sinyaller için nesne tanıma ve sınıflama, biyomedikal sinyallerin non-lineer ve kaotik yapısı, faz uzayları
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Anlatım, ödev, uygulama
Staj Durumu
YOK
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
-
Dersin Web Sayfası
YOK
Öğrenme Çıktıları
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik |
|---|---|
| 1 | temel kavramlar |
| 2 | Biyolojik yapıların elektriksel aktivitesi, Aksiyon potansiyeli, uyarılmış potansiyeller. |
| 3 | Biyomedikal sinyal örnekleri; EOG (electroOculogram), ERG (electroretinogram), EMG (electromygrm), PCG (phonocardg), BPS (Blood Pressure Signals), MEG (magneto Ensefalography) , MCG ( magneto Cardiography) |
| 4 | EEG ( elektroenfeselogram), EKG (elektrokardiyogram) sinyalleri, frekans, frekans-zaman özellikleri. |
| 5 | Aktif gürültü bastırma yöntemleri, Adaptif filtreler, Wiener filtrelemesi. |
| 6 | EEG sinyalleri için Stokastik sinyal modelleme yöntemleri, AR, ARMA modeller. |
| 7 | EKG sinyalleri için Wavelet analizi ile enfarktüs tanısı. |
| 8 | VİZE SINAVI |
| 9 | EEG sinyalleri için Wavelet ve frekans analizi ile epilepsi tanısı. |
| 10 | Deterministik, Stokastik ve Kaotik sinyaller, biyomedikal sinyallerin kaotik özellikleri. |
| 11 | Kardiovasküler aktivitedeki kaosun temelleri, EKG sinyallerinin kaotik yapısı. |
| 12 | biyolojik işaretler için spektral yöntemler |
| 13 | bispektrum analizi |
| 14 | biyolojik işaretker için zaman frekans yöntemleri |
| 15 | biyolojik işaretler için zaman frekans yöntemleri |
| 16 | FİNAL SINAVI |
| 17 |
Değerlendirme
| Değerlendirme | Değer |
|---|---|
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 50 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 50 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Değer |
| Final Sınavı | 100 |
Öğrenci İş Yükü Hesabı
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma | 25 | 2 | 50 |
| Proje ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Ödev ve Hazırlığı | 12 | 2 | 24 |
| Laboratuvar ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Atölye ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Sunum ve Hazırlığı | 12 | 3 | 36 |
| Seminer ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Demo ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Araştırma ve Hazırlığı | 15 | 3 | 45 |
| Rapor ve Hazırlığı | 12 | 2 | 24 |
| Arasınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Kısa Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Final ve Hazırlığı | 5 | 2 | 10 |
| Teorik Ders Saati | 3 | 1 | 3 |
| Uygulama Ders Saati | 0 | 0 | 0 |