BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, TEZSİZ) | |||||
| Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey | ||
Ders Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| BNG5002 | Biyomedikal Sinyaller ve Uygulamaları | Güz Bahar |
3 | 0 | 3 | 8 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Temel Bilgiler
| Öğretim Dili: | English |
| Dersin Türü: | Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANSÜSTÜ |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi BURCU TUNÇ ÇAMLIBEL |
| Dersin Amacı: | Bu ders, biyolojik sistemlerden elde edilen fizyolojik sinyallerin (EKG, EEG, EMG, vb.) temel özelliklerini, elde edilme yöntemlerini, işlenmesini ve analizini kapsar. Öğrencilere, biyomedikal sinyallerin analog ve dijital yapısı, gürültü kaynakları, ön işleme teknikleri, zamana ve frekansa bağlı analiz yöntemleri öğretilir. Ayrıca sinyalin biyolojik anlamı ve klinik uygulamalardaki önemi vurgulanır. MATLAB veya benzeri yazılımlarla uygulamalı çalışmalar gerçekleştirilir. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler: 1. Fizyolojik sinyallerin (EKG, EEG, EMG vb.) yapısını ve karakteristik özelliklerini açıklar. 2. Biyomedikal sinyallerin analog ve dijital temsil biçimlerini analiz eder. 3. Sinyal elde etme yöntemlerini ve karşılaşılan gürültü türlerini tanımlar. 4. Zaman ve frekans düzleminde temel sinyal işleme tekniklerini uygular. 5. Filtreleme, örnekleme, dönüştürme gibi ön işleme tekniklerini uygular. 6. Sinyal işleme için yazılım araçlarını (ör. MATLAB) etkin biçimde kullanır. 7. Sinyallerin klinik anlamını değerlendirir ve uygulama alanlarını tartışır. 8. Gerçek biyomedikal sinyallere yönelik küçük ölçekli analiz projeleri geliştirir. 9. Takım çalışmasına katkı sağlar ve analiz sonuçlarını yazılı ve sözlü olarak sunar. |
Dersin İçeriği
| Bu ders, biyolojik sistemlerden elde edilen fizyolojik sinyallerin (EKG, EEG, EMG vb.) yapısal özelliklerini, elde edilme yöntemlerini, gürültü kaynaklarını ve işlenme süreçlerini kapsamaktadır. Zaman ve frekans düzleminde sinyal analiz tekniklerine odaklanılarak temel dijital filtreleme, Fourier ve wavelet dönüşümleri, örnekleme ve kuantizasyon gibi konular ele alınır. Öğrenciler, biyomedikal sinyallerin klinik anlamını kavrayarak bu sinyallerden anlamlı özellikler çıkarmayı ve yorumlamayı öğrenir. Ders kapsamında, MATLAB veya benzeri yazılımlar kullanılarak uygulamalı analizler gerçekleştirilir ve öğrencilerin küçük ölçekli projelerle bu bilgileri pekiştirmesi teşvik edilir. |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Biyomedikal sinyallere giriş: Tanım, sınıflandırma, kullanım alanları | |
| 2) | Fizyolojik sinyallerin temel özellikleri: Analog-dijital kavramı, örnekleme, kuantizasyon | |
| 3) | Biyosinyal kaynakları ve gürültü türleri (elektriksel, hareket kaynaklı, ortamsel) | |
| 4) | Temel sinyal işleme kavramları: Zaman ve frekans düzlemi | |
| 5) | Fourier dönüşümü ve sinyallerin frekans analizine giriş | |
| 6) | Dijital filtreleme teknikleri: Alçak, yüksek, bant geçiren filtreler | |
| 7) | EKG sinyali: Yapısı, elde edilmesi ve temel analiz teknikleri | |
| 8) | EEG sinyali: Beyin dalgaları, artefaktlar ve analiz yöntemleri | |
| 9) | EMG sinyali: Kas aktivitesi, yüzey ve iğne EMG farkları, analiz yaklaşımları | |
| 10) | Zaman-frekans analizi: STFT, Wavelet dönüşümleri | |
| 11) | Özellik çıkarımı (feature extraction) ve sınıflandırma yöntemlerine giriş | |
| 12) | Biyosinyal işleme için yazılım araçları (MATLAB, Python örnekleri) | |
| 13) | Uygulamalı proje: Gerçek sinyal verisi ile analiz (bireysel veya grup) | |
| 14) | Sunumlar, genel tekrar ve değerlendirme |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Akay, Metin – Biomedical Signal Processing, Academic Press, 2014. Rangayyan, R. M. – Biomedical Signal Analysis: A Case-Study Approach, IEEE Press, 2nd Edition, 2015. |
| Diğer Kaynaklar: | Akay, Metin – Biomedical Signal Processing, Academic Press, 2014. Rangayyan, R. M. – Biomedical Signal Analysis: A Case-Study Approach, IEEE Press, 2nd Edition, 2015. |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Projeler | 1 | % 30 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 30 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 70 | |
| Toplam | % 100 | |
AKTS / İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 7 | 98 |
| Sunum / Seminer | 1 | 1 | 1 |
| Proje | 1 | 50 | 50 |
| Ara Sınavlar | 1 | 3 | 3 |
| Final | 1 | 3 | 3 |
| Toplam İş Yükü | 197 | ||
Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |