Giriş | English

Yüksek Lisans > Fen Bilimleri Enstitüsü > Biyomedikal Mühendisliği (y.l.) > MATLAB İLE SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME
 
Dersin adı Dersin seviyesi Dersin kodu Dersin tipi Dersin dönemi Yerel kredi AKTS kredisi Ders bilgileri
MATLAB İLE SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME İkinci düzey BMM 512 Seçmeli 2 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin tanımı
Ön koşul dersleri -
Eğitimin dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. SEMRA İÇER
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı DOÇ. DR. SEMRA İÇER
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı -
Dersin veriliş şekli Teorik-Matlab Uygulamalı
Dersin amacı Tıbbi Görüntü İşleme teknikleri ve Matlab uygulamalarının öğretilmesi
Dersin tanımı -

Dersin içeriği
1- Dijital Görüntünün Temelleri, Resim formatları bilgisi, Renkli görüntü temelleri
2- Noktasal görüntü işleme teknikleri
3- Bölgesel işlemler, Lineer ve lineer olmayan görüntü filtreleri
4- Görüntü geliştirme teknikleri (Histogram, Histogram eşitleme)
5- Maske işleme teknikleri
6- Morfolojik işlemler
7- Ara sınav
8- Kenar sezme algoritmaları, sınır belirleme
9- Görüntü segmentasyonu
10- Görüntünün iki boyutlu Fourier Transformasyonu
11- Görüntü istatistiksel hesaplamalar, özellik çıkarma
12- Matlab Uygulamaları
13- Matlab Uygulamaları
14- Matlab Uygulamaları
15-
16-
17-
18-
19-
20-

Dersin öğrenme çıktıları
1- Genel görüntü işleme metodlarının öğrenilmesi.
2- Görüntüleme geliştirme tekniklerinin öğrenilmesi.
3- Görüntü işleme problemlerinin çözümü için yöntemler önerebilme.
4- ---
5- ---
6- ---
7-
8-
9-
10-

*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
1- Biyomedikal Mühendisliğinde bir uzmanlık alanında derinlemesine bilgi edinmek, literatüre vakıf olmak.
2- Uzmanlık alanında problem tanımlama formüle etme, araştırma yapma, modelleme, analiz yapma yeteneklerini kazanmak.
3- Araştırma sonuçlarını analiz ederek sonuçlar çıkarma ve bunları yazılı sözlü sunma becerisi kazanma.
4- Mühendislik bilgilerini yaşam bilimleri alanında etkin kullanma yeteneği kazanmak.
5- Disiplinler arası çalışmalarda takım çalışması yapabilmek.
6- Araştırma sonuçlarını çok kullanılan bir yabancı dilde yazılı ve sözlü sunabilmek.
7- Yaşam boyu öğrenme, yeni bilgilere erişebilme, yeni alanlara yönelebilme becerisini kazanmak.
8- Mesleki ve etik sorumluluk bilinci kazanmak.
9- Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
10- Hastanerlerde teknoloji kullanımında kalite ve güveni artırmak için klinik mühendisliği alanında eğitim ve danışma hizmeti sağlayabilme.
11- Hastane, sağlık örgütleri ve tıbbi teknoloji üretici/satıcılarına danışmanlık ve teknik destek hizmeti sağlayabilme.
12- Yeni biyomalzemeler üzerine bilgi ve beceri kazanma.
13- Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur ve gerektiğinde bunları kullanma becerisi kazanma.
14- Araştırıcı, üretici ve girişimci kapasiteye sahip olabilme.
15- Çağdaş, yenilikçi, katılımcı olabilme, kendini iyi ifade edebilme, kalite ve kalite yönetimi konularında bilinç sahibi olabilme.
16- Ulusal gereksinimlere öncelik verebilme ve bu konulardaki gelişmeleri yakından izleyebilme.
17- Biyomedikal alanındaki bilimsel çalışma sonuçlarını ulusal ve evrensel çevrelere aktarabilme ve öncülük edebilme.
18- Sınırlı verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle aynı veya farklı disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisine sahip olur.
19-
20-
21-
22-
23-
24-
25-
26-
27-
28-
29-
30-
31-
32-
33-
34-
35-
36-
37-
38-
39-
40-
41-
42-
43-
44-
45-
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan öğretim faaliyetleri, öğretme metodları ve AKTS iş yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 2 28
Ödevler 2 15 30
Sunum / Seminer hazırlama 2 12 24
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 20 20
Ara sınavlar 1 2 2
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 20 20
Yarıyıl sonu sınavı 1 3 3
Araştırma 4 4 16
Toplam iş yükü     185
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 50
Kısa sınav 0 0
Ödev 2 50
Yarıyıl içi toplam   100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
Ders kitabı -
Yardımcı Kaynaklar Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins, Digital Image Processing using Matlab, Pearson, Prentice hall, 2004.

Ders ile ilgili dosyalar