Sinirbilim (YL) (Tezli) | |||||
Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey |
Ders Kodu: | SBY5010 | ||||
Ders İsmi: | Komputasyonel Sinirbilim | ||||
Ders Yarıyılı: | Bahar | ||||
Ders Kredileri: |
|
||||
Öğretim Dili: | Türkçe | ||||
Ders Koşulu: | |||||
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
Dersin Türü: | Bölüm/Program Seçmeli | ||||
Dersin Seviyesi: |
|
||||
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||
Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üy. GÖKÇER ESKİKURT | ||||
Dersi Veren(ler): | |||||
Dersin Yardımcıları: |
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. |
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. |
Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
1) | Matlab ve Simulink'e giriş | |
2) | Nüfus modelleri - Lopes da Silva'nın alfa ritim modeli | |
3) | Neuron'a giriş, grafiksel kullanıcı arayüzleri kullanarak basit modeller oluşturma | |
4) | Teori - dinlenim durum potansiyeli | |
5) | Dinlenme durum potansiyelinin simülasyonu | |
6) | Teori - Aksiyon potansiyeli | |
7) | Aksiyon potansiyeli simülasyonu | |
8) | Membran akımları ve nöronun ateşleme paterni üzerindeki etkileri | |
9) | Teori - Sinaptik iletim | |
10) | Sinaptik iletim simülasyonları | |
11) | Hoc dilinde basit modeller | |
12) | NMDL dili | |
13) | Hoc'ta nesne yönelimli programlama | |
14) | Gerçekçi nöronal nöronlar |
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 |
Course Learning Outcomes | 1 |
2 |
||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Program Kazanımları | ||||||||
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. | 3 | 3 | ||||||
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 | 3 | ||||||
3) 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. | 3 | 3 | ||||||
4) Çalışmalarında iletişim ve bilgisayar teknolojilerini verimli olarak kullanabilme. | 2 | 3 | ||||||
5) Öğrendiklerini ve araştırma sonuçlarını sözel ya da yazılı olarak aktarabilme, sunabilme. | 1 | 2 | ||||||
6) Sinirbilim alanındaki araştırmalarda ekip içinde görev alabilme | ||||||||
7) Aldığı görevin sorumluluğunu tek başına üstlenip ve bağımsız çalışma yürütebilme. | ||||||||
8) Yapılan araştırmalarda etik sorumluluk bilincine sahip olma. | 2 | 2 |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
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. | 3 |
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 |
3) | 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. | 3 |
4) | Çalışmalarında iletişim ve bilgisayar teknolojilerini verimli olarak kullanabilme. | 2 |
5) | Öğrendiklerini ve araştırma sonuçlarını sözel ya da yazılı olarak aktarabilme, sunabilme. | |
6) | Sinirbilim alanındaki araştırmalarda ekip içinde görev alabilme | |
7) | Aldığı görevin sorumluluğunu tek başına üstlenip ve bağımsız çalışma yürütebilme. | |
8) | Yapılan araştırmalarda etik sorumluluk bilincine sahip olma. | 2 |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Ödev | 3 | % 30 |
Ara Sınavlar | 1 | % 25 |
Final | 1 | % 45 |
Toplam | % 100 | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 55 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 45 | |
Toplam | % 100 |
Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
Ders Saati | 14 | 28 |
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 15 | 155 |
Ödevler | 5 | 5 |
Ara Sınavlar | 1 | 2 |
Final | 1 | 2 |
Toplam İş Yükü | 192 |