GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı


Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS
EEMDR622 YAPAY ZEKÂ İLE MEDİKAL TEŞHİS Seçmeli Ders Grubu 1 1 5,00

Doktora



Tıbbi problemlere makine öğrenmesi tekniklerini uygulama konusunda pratik deneyim kazandırmak.



1 Yapay zekâ tekniklerinin teorik ve pratik olarak nasıl çalıştığını kavrar.
2 Medikal problemlerin çözümü için yapay zekâ tekniklerini önerir.
3 Farklı yapay zekâ tekniklerini medikal problemler üzerine uygulayabilir.
4 Uygulanan yöntemlerin performans analizleri ile başarı ölçümünü yapabilir.
5 Karşılaşılan problemleri farklı problem tiplerine dönüştürebilir.

Birinci Öğretim



[Yok]


Yapay zekâ tıp pratiğini dönüştürürken, doktorların hastaları daha doğru teşhis etmesine, hastaların gelecekteki sağlık durumu hakkında tahminlerde bulunmasına ve daha iyi tedaviler önermesine yardımcı oluyor. Bu ders modern tıptaki somut problemlere son teknoloji makine öğrenimi tekniklerini uygulama konusunda pratik deneyim kazandırmak amacındadır. Ders içerisinde akciğer ve beyin bozuklukları gibi hastalıkların teşhisini yapmak için evrişimli sinir ağı ile görüntü sınıflandırma ve segmentasyon modelleri oluşturulacaktır.


Hafta Konular (Teorik) Öğretim Yöntem ve Teknikleri Ön Hazırlık
1 Bilgisayar görünün tıbbi teşhise uygulamaları
2 Tıbbi teşhis için model tasarımı ve eğitimi
3 Sınıf dengesizliği ve küçük eğitim setlerini ele alma
4 Modelinizin performansının kontrolü
5 Programlama: Göğüs Röntgenlerinde çok sınıflı hastalık sınıflandırması uygulaması
6 Değerlendirme metrikleri
7 Değerlendirme metriklerini etkileyen faktörler
8 Güven aralıklarını yorumlama
9 Programlama: Değerlendirme metrikleri
10 MRI verilerini inceleme
11 Görüntü segmentasyonu
12 Görüntü segmentasyonu
13 Programlama: 3D Görüntü Segmentasyonu
14 Programlama: 3D Görüntü Segmentasyonu

1. Machine Learning Yearning, Andrew Ng. 2. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition. http://cs231n.stanford.edu/. 3. https://www.coursera.org/learn/ai-for-medical-diagnosis. Online Course 4. AI and Machine Learning for Coders. Laurence Moroney.



Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri Adet Değer
Quiz 1 40
Ev Ödevi 2 60
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Adet Değer
Final Sınavı 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 60


Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ara Sınav 1 2 2
Final Sınavı 1 2 2
Derse Katılım 14 3 42
Rapor Hazırlama 1 10 10
Rapor Sunma 1 1 1
Bireysel Çalışma 14 1 14
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 1 10 10
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 10 10
Ev Ödevi 2 15 30
Toplam İş Yükü (saat) 121

PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10
ÖÇ 1 4 4 3 3
ÖÇ 2 4 4 3 3 3
ÖÇ 3 3 4 3 3 3
ÖÇ 4 4 4 3 3 3
ÖÇ 5 4 4 3 3 3
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek