GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| 9103026522014 | Görüntü Analizi | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 2 | 9,00 |
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Öğrencilerin, tıbbi görüntüler için şekil, doku ve diğer örüntü analizleri yapabilmesi, görüntü analizleri üzerinden tıbbi tanılama amaçlı örüntü sınıflandırma kavramlarını kazanması amaçlanmaktadır.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Doç. Dr. Erkan Zeki ENGİN
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Elde edilen sonuçların, derlenmesi ve sunusu gerçekleştirebilmesi |
| 2 | Tıbbi sayısal görüntü analizi yardımıyla tıbbi tanılamada çözüm üretebilme, |
| 3 | Uygulama alanında gerekli algoritmaların, yazılım/donanım ortamında gerçekleştirebilme |
| 4 | Tıbbi sayısal görüntülerin analizi için gerekli matematiksel analizleri yapabilme |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Şekil analizi, Doku analizi, Yönlendirilmiş örüntü analizleri, Görüntü geri-çatma, Dekonvolüsyon, netleştirme ve onarım, Örüntü sınıflandırma, Tanı kararı
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | ŞEKİL ANALİZİ: Şekillerin ve kontürlerin gösterimi | ||
| 2 | ŞEKİL ANALİZİ: Şekil faktörü, Fourier tanımlayıcı, fraksiyonel konkavite, spikulariti analizi, uygulamalar | ||
| 3 | DOKU ANALİZİ: Doku oluşturulması için modeller, dokuların istatistiksel analizi, fraktal analiz | ||
| 4 | DOKU ANALİZİ: Dokuların Fourier-ortamında analizi, dokunun bölütlenmesi ve yapısal analizi, uygulama | ||
| 5 | YÖNLENDİRİLMİŞ ÖRÜNÜTÜ ANALİZİ: Yönlü dağılım ölçütleri, yönlü filtreleme, Gabor filtreler, Hough-Radon dönüşüm analizi | ||
| 6 | YÖNLENDİRİLMİŞ ÖRÜNÜTÜ ANALİZİ: Uygulamalar | ||
| 7 | YÖNLENDİRİLMİŞ ÖRÜNÜTÜ ANALİZİ: Uygulamalar | ||
| 8 | Ara sınav | ||
| 9 | GÖRÜNTÜ GERİ ÇATMA: Fourier dilim teoremi, cebirsel geri çatma teknikleri, CT görüntülerinin gösterimi, uygulamalar | ||
| 10 | DEKONVOLÜSYON, NETLEŞTİRME VE ONARIM: Doğrusal-değişimli onarım filtreleri, kör netleştirme, homomorfik dekonvolüsyon | ||
| 11 | DEKONVOLÜSYON, NETLEŞTİRME VE ONARIM: Uzamsal-değişimli onarım, uygulama | ||
| 12 | ÖRÜNTÜ SINIFLANDIRMA VE TANI KARARI: Örüntü sınıflandırma, eğiticili örüntü sınıflandırma, eğiticisiz örüntü sınıflandırma, olasılıksal modeller ve istatistiksel karar | ||
| 13 | ÖRÜNTÜ SINIFLANDIRMA VE TANI KARARI: Lojistik regresyon, nöral ağlar, tanı doğruluğu ölçütleri, özniteliklerin, sınıflandırıcıların ve kararların güvenirliği | ||
| 14 | ÖRÜNTÜ SINIFLANDIRMA VE TANI KARARI: Uygulamalar | ||
| 15 | |||
| 16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Rangayyan, R.M., Biomedical Image Analysis, CRC Press, New York, 2005
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 57 |
| Ev Ödevi | 2 | 43 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 70 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 30 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Final Sınavı | 1 | 3 | 3 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 56 | 56 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 70 | 70 |
| Ev Ödevi | 5 | 17 | 85 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 256 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | |
| ÖÇ 1 | 4 | |||||
| ÖÇ 2 | 5 | 3 | ||||
| ÖÇ 3 | 5 | 4 | ||||
| ÖÇ 4 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek