DERSİN TÜRÜ	Seçmeli
DERSİN DÜZEYİ	Tezsiz Yüksek Lisans
DERSİN YILI	-
YARIYIL	-
AKTS	10
ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I	-
DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI	Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Biyosinyallerin ve özelliklerinin öğrenir. 2) Biyosinyalleri mühendislik alanında kullanılan çeşitli sinyal işleme algoritmalarıyla analiz edebilir ve sonuçları yorumlayabilir. 3) Yeni biyosinyal işleme yöntemlerini öğrenir ve güncel teknikleri kullanarak yeni algoritma geliştirebilir. 4) Derste öğrenilenleri ödevlerde MATLAB veya benzeri programlarda uygulayabilir.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ	Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI	Yok
ÖNERİLEN DERSLER	Yok
DERS TANIMI	Derste ileri biyosinyal analiz teknikleri işlenmektedir. Çeşitli kestirim, algılama ve filtreleme yöntemleri anlatılmakta ve biyomedikal sinyallere uygulanmaktadır. Yöntemler harmonik analiz, otoregresif model, Wiener ve Uyumlu süzgeçler, doğrusal diskriminant, ve bağımsız bileşenler gibi konuları içerir. Tüm yöntemler EKG, EEG, EMG, PCG gibi Biyosinyallerin üzerinde uygulanacaktır.
DERS İÇERİĞİ	HAFTA KONULAR 1. Hafta Biyosinyaller ve özellikleri. EKG, PKG, KP, EEG, EMG, ENG, ERP. Biyosinyal analizine giriş. Biyosinyal analizinin amaçları, zorlukları, sinyaller üzerindeki gürültü tipleri ve özellikleri 2. Hafta Zaman Domeninde Filtreleme. Senkronize ortalamalı, kayan ortalamalı ve türev tabanlı filtre tipleri ve uygulamaları 3. Hafta Frekans Domeninde Filtreleme. Düşük frekanslı, yüksek frekanslı, periyodik gürültü tiplerinin bastırılması, butterworth filtre tipleri, wiener filtre 4. Hafta Olay saptama. EKG sinyallerinden P,QRS, T dalgalarının çıkarımı, PCG sinyallerinden kalp seslerinin çıkarımı, KP üzerinden dikrotik çentik çıkarımı 5. Hafta Olay saptama. EKG sinyallerinden P,QRS, T dalgalarının çıkarımı, PCG sinyallerinden kalp seslerinin çıkarımı, KP üzerinden dikrotik çentik çıkarımı 6. Hafta QRS Bulma Yöntemleri. Türev tabanlı yöntemler, Pan-Tompkins algoritması 7. Hafta EEG dalgalarının çıkarımı. Kalıp eşleştirme yöntemi, tutarlılık analizi, eş filtre uygulaması 8. Hafta Arasınav 9. Hafta Biyosinyallerdeki rahatsızlık belirtileri, bunları dalga özellikleri ve çıkarımı. Miyokardiyal iskemi etkileri, ektopik atımlar 10. Hafta EKG sinyalinin morfolojik analizi. Korelasyon analizi 11. Hafta Biyosinyallerdeki Aktivitenin Analizi. Ortalama karekök hesabı, sıfır geçiş oranı, dönüş sayısı, form faktör analizleri 12. Hafta Biyosinyallerin Frekans Domen Karakterizasyonu. Fourier spektrum, güç spektral yoğunluğu (GSY), periodogram, pencereleme, GSY ölçümleri 13. Hafta İnterpolasyon ve özellikleri. Polinomsal interpolasyon, parçalı polinomsal interpolasyon Biyosinyallerin Frekans Domen Karakterizasyonu. Fourier spektrum, güç spektral yoğunluğu (GSY), periodogram, pencereleme, GSY ölçümleri 14. Hafta Sınıflandırma yöntemleri. Öğretmenli sınıflandırma yöntemleri, öğretmensiz sınıflandırma yöntemleri
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR	(1)Biomedical Signal Analysis: A Case Study Approach by Rangaraj M. Rangayyan, Wiley Interscience, 2001. (2)Biomedical Digital Signal Processing by Willis J. Tompkins. Prentice-Hall, 1993.
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ	Anlatım,Soru-Cevap,Proje
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ	Sayısı Toplam Katkısı(%) Ara Sınav 1 35 Ödev 1 10 Proje 1 10 Toplam(%) 55 Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) 55 Finalin Başarıya Oranı(%) 45 Toplam(%) 100
AKTS İŞ YÜKÜ	Aktivite Sayı Süresi(Saat) İş Yükü Ara Sınav 1 72 72 Kısa Sınavlara hazırlık 0 0 0 Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 2 3 6 Final Sınavına Hazırlık 1 24 24 Ders Saati 14 3 42 Ara Sınava Hazırlık 1 11 11 Laboratuvar 0 0 0 Final Sınavı 1 96 96 Ödevler 1 12 12 Proje 1 24 24 Toplam İş Yükü 287 Toplam İş Yükü / 30 9,56 Dersin AKTS Kredisi 10
DİL	Türkçe
STAJ / UYGULAMA	Yok