Bilgi Paketi
baskent.edu.tr

Biyomedikal Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans Programı

BME524

BİYOSİNYAL ANALİZİ

Ders Kodu
BME524
Yarıyıl
-
Teori+Uygulama
3 + 0
AKTS
10
Dersin TürüSeçmeli
Dersin DüzeyiTezli Yüksek Lisans
Dersin Yılı-
Dersin Yarıyılı-
AKTS10
Öğretim Eleman(lar)ı
Öğrenme Kazanımları

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.
Veriliş BiçimiYüz Yüze
ÖnkoşullarYok
Önerilen DerslerYok
Ders TanımıDerste 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 İçeriği
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
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.
Öğretim Yöntemleri
  • Anlatım
  • Soru-Cevap
  • Proje
Değerlendirme
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 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 0 0 0
Final Sınavı 1 96 96
Ödevler 1 12 12
Proje 1 24 24
Toplam İş Yükü287
Toplam İş Yükü / 309.56
Dersin AKTS Kredisi10
DilTürkçe
Staj / UygulamaYok

Program Yeterlilikleri / Öğrenme Kazanımları

Ö1 Ö2 Ö3 Ö4
P1 X X
P2 X X X
P3 X
P4 X X
P5 X X
P6
P7 X X
P8