Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Sinirsel İşaret İşlemeBME501337.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Biyomedikal Mühendisliği ABD Biyomedikal Mühendisliği Yüksek Lisans Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimBiyomedikal Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüGörkem SERBES
Dersi Veren(ler)Görkem SERBES
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıSinirsel işaretlerin temel özellikleri ve beyin makine arayüzlerinde kullanılmak üzere bu işaretlerin nasıl analiz edilebileceğinin öğrenilmesi.
Dersin İçeriğiVeri Toplama Sistemlerinin Bileşenleri, Gürültü İstatistikleri, Zaman Alanı ve Frekans Alanı Sinyal İşleme Yöntemleri, Filtre Türleri ve Frekans Alanı Özellikleri, Laplace ve z Dönüşümleri, Makine Öğrenmesi Yöntemleri.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Rao, R.P., 2013. Brain-computer interfacing: an introduction. Cambridge University Press
  • Wim van Drongelen, Signal Processing for Neuroscientists, Elsevier 2006
  • J Justin C. Sanchez José C. Principe, Brain–Machine Interface Engineering, Morgan&Claypool, 2007
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Veri Toplama Sistemleri hakkında bilgi edinmek.
  2. Zaman Alanı ve Frekans Alanı İşaret İşleme Yöntemleri hakkında bilgi edinmek.
  3. Laplace ve z Dönüşümleri hakkında bilgi edinmek.
  4. Beyin Bilgisayar Arayüzleri ve Makine Öğrenimi Yöntemleri hakkında bilgi edinmek.
  5. EEG ve Spike Sinyalleri hakkında bilgi edinmek.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Veri toplama sistemi ve bileşenleri. Analog-Sayısal Dönüştürücüler. Sayısal-Analog-Dönüştürücüler. Nyquist FrekansıDers Notu 1
2Gürültü tanımı ve gürültü istatistiği. Sinyal gürültü oranı. Gürültü kaynakları. Zaman alanı işaret işleme yöntemleri, Rastlantısal gürültü ve ortalama işaret kavramları, uyarılmış potansiyeller Ders Notu 2
3Frekans alanı işaret işleme yöntemleri, Fourier serisi, Fourier dönüşümü, Hızlı Fourier dönüşümü, Fourier dönüşümü uygulamalar, Fizyolojik işaretlerde spektrum kavramıDers Notu 3
4Doğrusal zamanla değişmeyen sistemler, evrişim, korelasyonDers Notu 4
5Laplace dönüşümü, Laplace dönüşümü özellikleri, z-Dönüşümü, z-Dönüşümü özellikleriDers Notu 5
6Filtre Kavramı, Temel RC filtresi, filtre çeşitleri ve filtrelerin frekans alanı özellikleri, Bode gösterimi ve sayısal filtreler Ders Notu 6
7Beyin Makine Arayüzleri (BMA), BMA’ların kullanım alanları ve örnekleri, Beyin işareti çeşitleriDers Notu 7
8Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı
9Elektroensefalografi (EEG) işaretleri, EEG oluşum süreci, Sinir hücresi, Beyindeki anatomik bölgeler, Olaya ilişkin potansiyeller, EEG işaretindeki artifaktlarDers Notu 8
10Aksiyon potansiyeli (spike) oluşumu, spike işaretlerinin ön-işlemesi, spike tespiti ve sıralaması, ateşleme oranı, kodlama ve kod çözmeDers Notu 9
11BMA’lerde makine öğrenmesi, makine öğrenmesi tanımı.Ders Notu 10
12Tek ve çok değişken için doğrusal regresyon, Lojistik regresyonDers Notu 11
13Sinir ağlarına giriş, sinir ağlarında öğrenmeDers Notu 12
14Destek vektör makineleri, Denetimsiz öğrenme, makine öğrenmesi sistem tasarımı, boyut indirgemeDers Notu 13
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev220
Sunum/Jüri
Projeler120
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 Çalışması133
Derse Özgü Staj
Ödev220
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler140
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