| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Tezsiz Yüksek Lisans |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 10 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
- |
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- Sayısal görüntünün ifade yöntemini anlayabilmeleri,
- Biyomedikal görüntüler üzerinde temel görüntü işleme yöntemlerini uygulayabilmeleri,
- Biyomedikal görüntü analizinde ve işlenmesinde algoritma geliştirebilmeleri,
- Gelişmiş bir programlama dili ve aracı kullanarak görüntü işleyebilmeleri
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | yok |
|---|
| Ders Tanımı | Medikal görüntüler nümerik ve analitik matematik yöntemleri kullanılarak işlenebilmektedir. Bu görüntülerin işlenmesi sonucu görüntü kalitesi arttırılabilmekte ve görüntülerdeki öznitelikler belirlenebilmektedir. Böylece medikal görüntü işleme teşhis ve tedavinin takibinde uzman kişiye yardımcı veri üretilebilmektedir. Bu derste biyomedikal görüntülerin sayısal ifadesi, analizi ve işlenmesi konularına giriş yapılır. Ders sayısal görüntülerin oluşturulmasını, frekans ve konumda sayısal filtreleme tekniklerini, morfolojik görüntü işleme tekniklerini, görüntü bölütlemeyi, görüntüde öznitelik çıkartma tekniklerini ve görüntülerde durum belirlemeyi içerir. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Sayısal görüntünün temelleri |
|
2. Hafta |
Gri-seviye dönüşümler ve ifade |
|
3. Hafta |
Sayısal görüntülerin filtrelenmesi temelleri |
|
4. Hafta |
Konumsal filtreleme |
|
5. Hafta |
Frekans bölgesinde filtreleme |
|
6. Hafta |
Filtreleme tekniklerinin özel amaçlı kullanımları |
|
7. Hafta |
Morfolojik görüntü işleme |
|
8. Hafta |
Morfolojik görüntü işleme |
|
9. Hafta |
Görüntü bölütleme |
|
10. Hafta |
Dalgacıklar ve çoklu-çözünürlük işleme |
|
11. Hafta |
Tıbbi Görüntülerden Öznitelik Çıkartma |
|
12. Hafta |
Tıbbi Görüntülerde Durum Belirleme |
|
13. Hafta |
Tıbbi Görüntülerde Durum Belirleme |
|
14. Hafta |
Proje sunumları |
|
15. Hafta |
Proje sunumları |
|
| Kaynaklar | Digital Image Processing, 3rd edition Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods Prentice Hall.
Discrete-time Signal Processing by Oppenheim and R.W. Schafer, Prentice Hall Inc., 1999.
Medical Image Processing Techniques and Applications, Geoffrey Dougherty, Springer, 2011.
|
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
- Anlatım
- Eğitim-Uygulama
- Sunum
- Rapor Hazırlama
- Deney
- Soru-Cevap
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
30 |
| Ödev |
1 |
15 |
| Uygulama/Pratik |
1 |
15 |
| Toplam(%) |
|
60 |
| Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) |
|
60 |
| Finalin Başarıya Oranı(%) |
|
40 |
| Toplam(%) |
|
100 |
|
| AKTS İş Yükü |
| Aktivite |
Sayı |
Süre (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 |
1 |
24 |
24 |
| Final Sınavı |
1 |
96 |
96 |
| Ödevler |
1 |
24 |
24 |
| Toplam İş Yükü | 299 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 9.96 |
| Dersin AKTS Kredisi | 10 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
