| 1 | Biyomedikal Görüntülemeye Giriş: Tıbbi görüntüleme cihazlarının çalışma prensipleri (Röntgen, BT, MR, Ultrason). Klinik kullanım alanları ve biyomedikal mühendisliğindeki yeri. | |
| 2 | Sayısal Görüntü Temelleri: Piksel, çözünürlük, bit derinliği ve renk uzayları (Gri seviye, RGB). Tıbbi bir görüntünün bilgisayar ortamında matris olarak temsili. | |
| 3 | Noktasal İşlemler ve Histogram: Parlaklık, kontrast ayarı, negatifleme. Histogram analizi ve tıbbi görüntülerde detayları belirginleştirmek için histogram eşitleme. | |
| 4 | Uzamsal Alanda Filtreleme (Yumuşatma): Konvolüsyon (çevrişim) mantığı. Ortalama (Mean) ve Medyan filtreler ile tıbbi görüntülerdeki sensör/cihaz gürültülerini (Tuz-Biber vb.) giderme. | |
| 5 | Kenar Bulma ve Keskinleştirme: Görüntü türevi ve gradyan kavramları. Sobel, Prewitt ve Canny kenar bulma algoritmaları ile organ veya kemik sınırlarının tespiti. | |
| 6 | Morfolojik Görüntü İşleme: Matematiksel morfolojiye giriş. Aşındırma (Erosion) ve genişletme (Dilation) işlemleri ile bölütlenmiş tıbbi dokulardaki hataları temizleme. | |
| 7 | Görüntü Bölütlemeye (Segmentasyon) Giriş: Basit ve adaptif eşikleme (Thresholding). Hücre sayımı veya lezyon tespiti için bölge büyütme (Region Growing) mantığı. | |
| 8 | Öznitelik Çıkarımı I (Uzamsal Alan: Geometrik ve Dokusal): Bölütlenmiş dokuların (tümör, hücre) alan, çevre, dairesellik gibi yapısal özelliklerinin hesaplanması. GLCM (Gri Seviye Eş-Oluşum Matrisi) ile uzamsal doku (texture) analizi. | |
| 9 | Öznitelik Çıkarımı II (Frekans Temelli / Spektral Özellikler): Görüntülerin frekans uzayına dönüşümü (Hızlı Fourier Dönüşümü - FFT). Dalgacık Dönüşümü (Wavelet Transform) ile çok çözünürlüklü analiz ve medikal görüntülerden spektral öznitelik eldesi. | |
| 10 | Yapay Zekaya ve Makine Öğrenmesine Giriş: Yapay zeka nedir? Eğitim (Train), doğrulama (Validation) ve test veri setlerinin ayrılması. Denetimli ve denetimsiz öğrenme kavramları. | |
| 11 | Klasik Sınıflandırma Algoritmaları: K-En Yakın Komşu (KNN) ve Karar Ağaçları. Uzamsal ve frekans temelli özniteliklerin birleştirilerek iyi huylu/kötü huylu hücre sınıflandırması. | |
| 12 | Yapay Sinir Ağlarının (YSA) Temelleri: Biyolojik nörondan yapay nörona geçiş. İleri beslemeli ağlar, ağırlıklar, bias kavramı ve temel aktivasyon fonksiyonları. | |
| 13 | Derin Öğrenmeye Bakış (CNN): Evrişimli Sinir Ağlarının (CNN) temel çalışma mantığı. Klasik (el yordamlı) öznitelik çıkarımı ile derin öğrenmenin otomatik öznitellik çıkarımı arasındaki farkın tıbbi örneklerle açıklanması. | |
| 14 | Dönem Sonu Ödev ve Proje Sunumları: Öğrencilerin temel görüntü işleme filtreleri, uzamsal/frekans öznitelik çıkarımı ve basit sınıflandırıcılar kullanarak hazırladıkları ödevlerin ve projelerin sunumu. | |