| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sinirsel İşaret İşleme | BME5013 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz, Bahar |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Biyomedikal Mühendisliği ABD Biyomedikal Mühendisliği Yüksek Lisans Programı |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Biyomedikal Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Görkem SERBES |
| Dersi Veren(ler) | Görkem SERBES |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Sinirsel işaretlerin temel özellikleri ve beyin makine arayüzlerinde kullanılmak üzere bu işaretlerin nasıl analiz edilebileceğinin öğrenilmesi. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Veri 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 |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Veri Toplama Sistemleri hakkında bilgi edinmek.
- Zaman Alanı ve Frekans Alanı İşaret İşleme Yöntemleri hakkında bilgi edinmek.
- Laplace ve z Dönüşümleri hakkında bilgi edinmek.
- Beyin Bilgisayar Arayüzleri ve Makine Öğrenimi Yöntemleri hakkında bilgi edinmek.
- EEG ve Spike Sinyalleri hakkında bilgi edinmek.
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 | |
| PÇ-1 | - | - | - | - | - |
| PÇ-2 | - | - | - | - | - |
| PÇ-3 | - | - | - | - | - |
| PÇ-4 | - | - | - | - | - |
| PÇ-5 | - | - | - | - | - |
| PÇ-6 | - | - | - | - | - |
| PÇ-7 | - | - | - | - | - |
| PÇ-8 | - | - | - | - | - |
| PÇ-9 | - | - | - | - | - |
| PÇ-10 | - | - | - | - | - |
| PÇ-11 | - | - | - | - | - |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Veri toplama sistemi ve bileşenleri. Analog-Sayısal Dönüştürücüler. Sayısal-Analog-Dönüştürücüler. Nyquist Frekansı | Ders Notu 1 |
| 2 | Gürültü 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 |
| 3 | Frekans alanı işaret işleme yöntemleri, Fourier serisi, Fourier dönüşümü, Hızlı Fourier dönüşümü, Fourier dönüşümü uygulamalar, Fizyolojik işaretlerde spektrum kavramı | Ders Notu 3 |
| 4 | Doğrusal zamanla değişmeyen sistemler, evrişim, korelasyon | Ders Notu 4 |
| 5 | Laplace dönüşümü, Laplace dönüşümü özellikleri, z-Dönüşümü, z-Dönüşümü özellikleri | Ders Notu 5 |
| 6 | Filtre Kavramı, Temel RC filtresi, filtre çeşitleri ve filtrelerin frekans alanı özellikleri, Bode gösterimi ve sayısal filtreler | Ders Notu 6 |
| 7 | Beyin Makine Arayüzleri (BMA), BMA’ların kullanım alanları ve örnekleri, Beyin işareti çeşitleri | Ders Notu 7 |
| 8 | Ara Sınav 1 | |
| 9 | Elektroensefalografi (EEG) işaretleri, EEG oluşum süreci, Sinir hücresi, Beyindeki anatomik bölgeler, Olaya ilişkin potansiyeller, EEG işaretindeki artifaktlar | Ders Notu 8 |
| 10 | Aksiyon potansiyeli (spike) oluşumu, spike işaretlerinin ön-işlemesi, spike tespiti ve sıralaması, ateşleme oranı, kodlama ve kod çözme | Ders Notu 9 |
| 11 | BMA’lerde makine öğrenmesi, makine öğrenmesi tanımı. | Ders Notu 10 |
| 12 | Tek ve çok değişken için doğrusal regresyon, Lojistik regresyon | Ders Notu 11 |
| 13 | Sinir ağlarına giriş, sinir ağlarında öğrenme | Ders Notu 12 |
| 14 | Destek vektör makineleri, Denetimsiz öğrenme, makine öğrenmesi sistem tasarımı, boyut indirgeme | Ders Notu 13 |
| 15 | Genel Tekrar | |
| 16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 2 | 20 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | 1 | 20 |
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 20 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 3 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 2 | 20 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | 1 | 40 | |
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 30 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 40 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
