Sinirbilim (DR)
Doktora TYYÇ: 8. Düzey QF-EHEA: 3. Düzey EQF-LLL: 8. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu: SBY6007
Ders İsmi: Hesaplamalı Sinirbilim ve İnsan-Bilgisayar Etkileşimi
Ders Yarıyılı: Bahar
Ders Kredileri:
AKTS
8
Öğretim Dili: Turkish
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Dersin Türü: Bölüm/Program Seçmeli
Dersin Seviyesi:
Doktora TYYÇ:8. Düzey QF-EHEA:3. Düzey EQF-LLL:8. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Dr. Öğr. Üy. GÖKÇER ESKİKURT
Dersi Veren(ler): Dr. Öğr. Ü. Gökçer Eskikurt
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Sağlık bilimlerinde yenilikçi derin öğrenme tekniklerinin uygulanmasına yönelik temel ve ileri düzeyde bilginin verilerek bilgisayar uygulamaları ile desteklenmesi, davranışsal sinirbilim alanında araştırma amaçlı bilimsel deney paradigmalarının kurgulanma prensiplerinin tanıtılması ve öğrencileri özgün bilimsel araştırmalar kurgulamaya teşvik etmektir.
Dersin İçeriği: Derin öğrenme algoritmalarının, klinik karar destek sistemlerinin ve davranışsal sinirbilim hastalıklarının tanıtıldığı teorik ders anlatımları, tıbbi verilerin kullanıldığı pratik bilgisayar uygulamaları ile desteklenecektir. Öğretilen teorik konuları ve bilgisayar uygulamalarını birleştiren bilimsel araştırma amaçlı dönem projeleri için dönem başında bir yönerge tanımlanacaktır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Bilgisayar bilimlerindeki yenilikçi gelişmeler, tıbbi verilerden akıllı tanı destek araçlarının üretilmesi açısından önemlidir. Nöro-fizyolojik, nöro-psikolojik ve nöro-psikiyatrik hastalıklarda erken tanı, kesin tanı ve tedavi izleme amaçlı, kanıta dayalı ve sayısal karar destek sistemlerinin geliştirilmesi, Dünya Sağlık Örgütünün de önerdiği global bir gerekliliktir.
2) Bu konunun bu ders kapsamında; klinik hedeflere ve ölçeklere uygun, yenilikçi paradigma tasarımlarından, sayısal modelleme ve derin öğrenme adaptasyonuna kadar geniş ve bütünleştirici bir yelpazede öğretilmesi ve tanıtılması sağlanacaktır.

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Giriş Nöral Kodlama Örnekleri, Basit Doğrusal Regresyon -
2) Convolution and Correlation 1 -
3) Ateşleme Hızı -
4) Evrişim ve Korelasyon 2 -
5) Wiener-Hopf Denklemleri ve Beyaz Gürültü Analizi -
6) Görsel Alıcı Alanlar 1: Görme Sisteminin Temelleri, Merkez çevreli Alıcı Alanlar, Basit ve Karmaşık Kortikal Hücreler -
7) Visual Receptive Fields 2 -
8) Ara sınav -
9) Edimsel Eşleştirme 1 -
10) Edimsel Eşleştirme 2 -
11) İyon Kanalları, Nernst Denklemi, Nöronların Pasif Elektriksel Özellikleri -
12) Aksiyon Potansiyeli, Hodgkin-Huxley Modeli 1 -
13) Hodgkin-Huxley Modeli 2 -
14) A Tipi Potasyum Kanalları, Kalsiyuma Bağlı Potasyum Kanalları -

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: An Introductory Course in Computational Neuroscience,
İngilizce Baskı Paul Miller, Terrence J. Sejnowski
Diğer Kaynaklar: Fundamentals of Computational Neuroscience, Thomas Trappenberg, Oxford

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Course Learning Outcomes

1

2
Program Kazanımları
1) 1) Sinirbilimlerin temel kavramlarını tanımlayabilme, beynin nörofizyolojik işlevlerini ve nöroanatomik yapılarını, santral sinir sisteminin fonksiyonel organizasyonunu ve normal işleyişindeki temel prensipleri anlayabilme ve ifade edebilme. 2
2) 2) Nörolojik ve psikiyatrik hastalıkların etiyopatogenezleri hakkında teorik bilgiye sahip olabilme ve bu hastalıklardaki nörolojik ve bilişsel bozulmalar ile santral sinir sistemi patolojisi bilgisine hakim olma.
3) 1) Elektronöromiyografi, elektroensefalografi, uyarılmış potansiyeller ve nörogörüntüleme yöntemleri gibi nörolojik ve psikiyatrik hastalıklarda kullanılan radyolojik ve elektrofizyolojik araştırma ve inceleme yöntemleri, transkraniyel nöromodülasyon yöntemleri hakkında temel kuramsal bilgiye sahip olabilme ve çalışma alanı doğrultusunda bu yöntemleri kullanabilme. 2
4) 1) Sinirbilim alanındaki araştırmalarda ekip içinde görev alabilme 2
5) 1) Öğrendiklerini ve araştırma sonuçlarını sözel ya da yazılı olarak aktarabilme, sunabilme.
6) 1) Çalışmalarında iletişim ve bilgisayar teknolojilerini verimli olarak kullanabilme. 1
7) 2) Yapılan araştırmalarda etik sorumluluk bilincine sahip olma. 2
8) 1) Aldığı görevin sorumluluğunu tek başına üstlenip ve bağımsız çalışma yürütebilme.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Orta 3 En Yüksek
       
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) 1) Sinirbilimlerin temel kavramlarını tanımlayabilme, beynin nörofizyolojik işlevlerini ve nöroanatomik yapılarını, santral sinir sisteminin fonksiyonel organizasyonunu ve normal işleyişindeki temel prensipleri anlayabilme ve ifade edebilme.
2) 2) Nörolojik ve psikiyatrik hastalıkların etiyopatogenezleri hakkında teorik bilgiye sahip olabilme ve bu hastalıklardaki nörolojik ve bilişsel bozulmalar ile santral sinir sistemi patolojisi bilgisine hakim olma. 1
3) 1) Elektronöromiyografi, elektroensefalografi, uyarılmış potansiyeller ve nörogörüntüleme yöntemleri gibi nörolojik ve psikiyatrik hastalıklarda kullanılan radyolojik ve elektrofizyolojik araştırma ve inceleme yöntemleri, transkraniyel nöromodülasyon yöntemleri hakkında temel kuramsal bilgiye sahip olabilme ve çalışma alanı doğrultusunda bu yöntemleri kullanabilme.
4) 1) Sinirbilim alanındaki araştırmalarda ekip içinde görev alabilme 3
5) 1) Öğrendiklerini ve araştırma sonuçlarını sözel ya da yazılı olarak aktarabilme, sunabilme.
6) 1) Çalışmalarında iletişim ve bilgisayar teknolojilerini verimli olarak kullanabilme. 3
7) 2) Yapılan araştırmalarda etik sorumluluk bilincine sahip olma. 2
8) 1) Aldığı görevin sorumluluğunu tek başına üstlenip ve bağımsız çalışma yürütebilme.

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ara Sınavlar 1 % 40
Final 1 % 60
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 60
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı İş Yükü
Ders Saati 16 32
Uygulama 16 32
Sınıf Dışı Ders Çalışması 16 32
Ara Sınavlar 1 40
Final 1 60
Toplam İş Yükü 196