Beyin Haritalama Görüntülerden Ağlara!
|
|
- Belgin Karadere
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Beyin Haritalama Görüntülerden Ağlara Doç. Dr. Burak Acar Boğaziçi Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü, VAVlab, Bebek, İstanbul
2 Sunum Planı# Ağ yapıları Bir Ağ Olarak Beyin Yapısal Beyin Ağları - snet Difüzyon MRI İşleme snet Düğümleri snet Bağları İşlevsel Beyin Ağları fnet Fonksiyonel MRI İşleme fnet Düğümleri fnet Bağları B-AĞ (BRAINet) Projesi Sonuç
3 Ağ Yapıları# Ağ bir düğümler kümesi ({D n }) ve düğüm çiftleri arasında tanımlı bağlar kümesinden ({L mn }) oluşan matematiksel bir yapıdır. Düğümler soyut durumları (ör. bir tümör tanımında kötü huylu olmak ) veya fiziksel yapıları (ör. posterior cingulate) ifade edebilirler. Bağlar düğümler arası nedensellik ilişkilerini (yönlü bağlar) veya ilintililiği/ korelasyonu (yönsüz bağlar) ifade eder. Bağlara sözkonusu ilişkiye atfedilen değerler (ağırlıklar) atanabilir veya 0/1 boolean değerler verilebilir. Ağ topolojisini verili düğüm kümesi ve ağırlıkları sıfırdan farklı bağlar kümesi belirler.
4 Bir Ağ Olarak Beyin# Ağ düğümleri: Modal / İşlevsel Anatomik / Yapısal Bağ değerleri: İşlevsel fnet Yapısal snet Bağ matrisi: Ağ karakterizasonu: Küçük Dünya Özelliği: Yüksek kümelenme + Kısa bağlantılar Complex brain networks: graph theoretical analysis of structural and functional systems Ed Bullmore & Olaf Sporns. Nature Reviews Neuroscience 10, (March 2009) Blink
5 snet YAPISAL AĞLAR#
6 Yapısal Beyin Ağları snet Difüzyon MRI İşleme# Difüzyon Tensörü (DTI) : Q-Ball Görüntüleme (QBI): DTI ikinci derece bir yakınsama olup, yerel yapının basitliği/varlığı (FA) ile basit tek fiber yönlü yapılarda fiber yönünü (e 1 ) ifade edebilir. QBI daha yüksek dereceli bir model olup, kesişen/öpüşen fiberler hakkında da bilgi verir. Tuch, Magnetic Resonance in Medicine. Volume 52, Issue 6, pages , December 2004 P. Mukherjee et al. AJNR April : Tristán-Vega A., et al. Neuroimage Aug 15;47(2):
7 Yapısal Beyin Ağları snet snet Düğümleri# Atlas Çakıştırma Traktografi Standart Anatomik Model: MNI152 ( Montreal Neurological Institute ) Hagmann, P., et al. PLoS Biol. 6, e159, Youtube
8 Yapısal Beyin Ağları snet snet Bağları# snet bağları iki düğüm arası fiber yoğunluğu/sayısı ile belirlenir. Görüntülenen fiberler değil fiber demetleri olduğundan, fiber sayısının fiziksel karşılığı bulunmamaktadır. Bütün yöntemler FA, açı, seeding gibi parametre seçimlerine duyarlıdır Yerel# Global# Düşük SNR duyarlılığı Uzun fiberlerde artış Yüksek yoğunluk ve efficiency Zayıf küçük dünya özelliği Yüksek işlem yükü Tek Yönlü Model (ör. DTI)# Çok Yönlü Model (ör. QBI)# Deterministik# Olasılıksal# Deterministik# Olasılıksal# Streamline, TEND Graph Traktog., ConTrack PiCO, PROBTRACK Eşik belirlemedeki belirsizlikler Düşen olasılık eşiği ile Uzun fiber sayısında artış Yüksek yoğunluk ve efficiency Zayıf küçük dünya özelliği ODF / CSD streamline CSD multi-graph ifod, PROBTRACKX Artan SNR duyarlılığı Kesişen/Öpüşen fiberlerin ayrılabilmesi Uzun fiber sayısında artış, ör. inter-hemisphere bağ artışı Yüksek yoğunluk & efficiency Zayıf küçük-dünya özelliği Bastiani M, et al. Neuroimage (2012 Jun 12) 62: Yoldemir B., et al. IEEE TMI, October 2012, Vol , pp
9 Yapısal Beyin Ağları snet snet Bağları Deterministik Yöntemler# Streamline Traktografi r(s + ds) = r(s) + h.f(r,dmri) f(s) f(s) f(s) DTI r(s): Fiber ODF/MAP-MRI
10 fnet İŞLEVSEL AĞLAR#
11 İşlevsel Beyin Ağları fnet Fonksiyonel MRI İşleme - I# Realignment Slice Timing Realignment : fmri-fmri Çakıştırma Transformasyon: 3-6DoF Rigid - Intra-subj., 9-12DoF Affine - Eddy-Cur. Cor., 10 6 DoF - Inter-subj. Kriter: LS & NC Intra-modal, CR & MI & NMI & BBR Inter-modal İnterpolasyon: Nearest Neighbour, Trilinear, Spline, Sinc, k-space Slice Timing : Kesit Zamanlama Sinc interpolasyonu Tek bir fmri hacminde axial kesitler arası zaman farkı bulunur. Kesit Zaman Her bir fmri hacmi içindeki bütün kesitleri eşzamanlı kılmak üzere yapılan interpolasyondur. Power JD, et al. Neuroimage (2015 Jan 15) 105: ; Strother S.C.IEEE EMB Magazine (2006 Jan 1) 25: ; ; FSL Lecture Slides
12 İşlevsel Beyin Ağları fnet Fonksiyonel MRI İşleme - II# Censoring Co-registration Censoring : fmri sansürleme Spatial Smoothing (LPF) Düşük kaliteli (ör. yüksek DVARS, FD) fmri çekimlerinin sansürlenmesi ve yerlerinin zaman ekseninde interpolasyonu (doldurulması) Co-Registration : fmri -T1(+ Parselasyon) Çakıştırma 6 DoF transformasyon + MI/NMI kriter + Trilinear interpolasyon + Field-map unwarp Filtering: Uzam LPF Uzam LPF (Alçak Geçiren Filtre): Gauss (1-2 voksel FWHM), Wavelet filtreleme, Power JD, et al. Neuroimage (2015 Jan 15) 105: ; Strother S.C.IEEE EMB Magazine (2006 Jan 1) 25: 27-41
13 İşlevsel Beyin Ağları fnet fnet Bağları & Düğümleri (Rest fmri)# RegressionBPF Factorization: ICA Correlation Parcellation RegressionBPF Correlation Regression + BPF: İstenmeyen sinyallerin (nuisance) giderilmesi Hareket (Realignment) modellerine dayalı regresyon beklenen sonucu vermemektedir. fmri sinyallerine dayalı regresyon: ANATICOR: Gri madde voksellerinin komşuluğundaki beyaz maddeden yerel nuisance sinyalleri modellenip çıkarılmaktadır. CompCor: Beyaz madde, CSF gibi gri madde dışı bölgelerin global PCA modeli kullanılarak global nuisance sinyalleri modellenip çıkarılmaktadır. ICA: Tüm beyinden toplanan sinyallerinin bir arada işlenmesi ile uzamsal olarak bağımsız sinyal bileşenlerini bulmaya yönelik bir yaklaşımdır. Bu bileşenlerin nöral ve nuisance sinyallerini ayırması beklenir. ICA nın global nuisance sinyallerini belirlemesi zordur. Wavelet: Dalgacık dönüşümüyle yüksek genlikli bileşenleri ayırmayı hedefleyen oldukça yeni ve spekülatif bir yaklaşımdır. Global Regresyon: Deneysel olarak başarılı sonuçlar raporlanmış olmakla birlikte simulasyonlara dayalı tartışmalar da devam etmektedir. Zaman HPF/BPF (Yüksek/Aralık Geçiren Filtre): 0.01 Hz 0.1 Hz, Konsensus yok ancak filtreler regresyon modelleri ile uyumlu olmalı. Power JD, et al. Neuroimage (2015 Jan 15) 105: ; Strother S.C.IEEE EMB Magazine (2006 Jan 1) 25: 27-41
14 İşlevsel Beyin Ağları fnet fnet Bağları & Düğümleri (Rest fmri)# RegressionBPF Parcellation Factorization: ICA RegressionBPF Correlation Correlation Factorization : ICA bileşenlerinin uzamsal dağılımı #" 11 " & % 1N ( [ ] pxn = A pxq % " # " ( $ %" q1 " qn ' ( BOLD Sinyalleri ICA Bileşenleri Z-stat üzerinden aktivasyon haritaları Correlation: Zamansal korelasyon / eşgüdüm Tam Korelasyon: 2 BOLD sinyali doğrudan kullanılır. Kısmi Korelasyon: 2 BOLD sinyalinin, diğer tüm sinyallere dik uzaydaki bileşenleri kullanıllır. ICOV: X DxT = { x t "# D };$ = Cov( x t );A = $ %1 ;ICOV (i, j) = %A ij A ii A jj Smith et al., Neuroimage (2011 Jan 15) 54: Power JD, et al. Neuroimage (2015 Jan 15) 105: ; Strother S.C.IEEE EMB Magazine (2006 Jan 1) 25: Beckmann CF, Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci 360: ; Marrelec et al., Neuroimage (2006 Aug 1) 32:
15 İşlevsel Beyin Ağları fnet fnet Bağları & Düğümleri (Rest fmri)# Regression BPF Parcellation Factorization: ICA Regression BPF Correlation Correlation Alternatif bir yöntem fnetdüğümlerinin snet ler gibi anatomik parselasyon bilgisinden belirlenmesidir. snet-fnet ilişkilerinin modellenmesinde ortak düğüm kullanmak için yararlanılabilir. Yapısal (Parselasyon) olarak tanımlanmış düğüm yerleri/sınırları işlevsel olarabirlikte çalışan bölgelere karşılık gelmeyebileceği için parsellere dayalı düğüm sınırlarının fmri tabanlı yerel korelasyon ile düzeltilmesi gerekir.
16 B-AĞ (BRAINet) Projesi TÜBİTAK 1003 Programı, Proje # 114E053 - Kasım 2014 Kasım 2016# Amaç: Bütünleşik snet-fnet (cnet) modelleme ile Alzheimer (vd. Nöropsikolojik hastalıklarda) tanı, sınıflama ve öngörü yöntemleri geliştirilmesi Yöntemler: 1. Çok yönlü yeni dmri görüntüleme (ODF, MAP-MRI) uygulamaları, 2. Deterministik-Olasılıksal hibrid traktografi (SMT) uygulamaları, 3. fmri optimal veri işleme protokolü tanımlanması 4. cnetmodelleme 5. Konvansiyonel ve ağırlıklandırılmış ağlara dayalı yeni snet, fnet, cnet karakterizasyon parametreleri 6. Yeni ağ parametreleri ile tanı, sınıflama, öngörü algoritmaları Ekip:
17 B-AĞ (BRAINet) Projesi BRAINet Sistem Şeması # dmri Traktografi (SMT) DTI, ODF, MAP-MRI fmri snet Modelleme Parselasyon & Inter-modal Çakıştırma cnet Modelleme fmri Önişleme fnet Modelleme Karakterizasyon
18 B-AĞ (BRAINet) Projesi Mean Apparent Propagator MRI # Crossing between the inferior-located external medullary lamina and the superiorly-located internal capsule within the thalamic reticular nucleus Özarslan et al., NeuroImage, 78:16-32, 2013 Significant anisotropy is detected in a caudatolenticular gray matter bridge traversing the oblique caudocranial orientation of the internal capsule.
19 B-AĞ (BRAINet) Projesi snet Bağları# SMT: Split & Merge Tractography S7 J 67 J 34 S6 J 25 S5 S3 Bridge J 23 "Broken Bridge "New J 26 S4 S2 S1 "Seed Tract J12 SMT deterministik ve olasılıksal traktografiyi tek/çok yönlü difüzyon modelleri kullanarak birleştirmektedir. Yoldemir B., et al. IEEE TMI, October 2012, Vol , pp
20 Sonuç# Beyin ilişki ve işbirliği içinde çalışan farklı birimlerden oluşan bir ağ olarak modellenebilir. İşlevsel ağlar farklı bölgelerin ilişkisini tanımlarken, yapısal ağlar fiziksel nöron bağlantılarını makro boyutta modeller. İşlevsel bağlantılar da yapısal bağlantılar da MRI teknikleri ile endirekt yolla in-vivo görüntülenebilir. Beynin ağ modelleri ortak bazı özellikler gösterse de, her ağ, seçilen MRI tekniği ve modeli, Sinyal işleme sürecine dahil edilen aşamalar, Her sinyal işleme aşamasında seçilen parametrelerle değişiklik gösterir. Beyin ağ modellemesi için Doğru bir yöntem bulunmamaktadır ama yapılan seçimlerin bilinçli yapılması, gerekçelendirilmesi ve raporlanması şarttır. B-AĞ projesi TÜBİTAK 1003 Prog.(114E053) tarafından desteklenmektedir
Beyin Haritalama Görüntülerden Ağlara
Beyin Haritalama Görüntülerden Ağlara Doç. Dr. Burak Acar Boğaziçi Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü, VAVlab, Bebek, İstanbul acarbu@boun.edu.tr Sunum Planı Ağ Nedir? İşlevsel ve Yapısal Ağ
DetaylıGeriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu
Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı Mehmet Ali Çavuşlu Özet Yapay sinir ağlarının eğitiminde genellikle geriye
DetaylıRadyolojik Görüntüleme Sistemlerinde Görüntü Kalitesinin Sayısal Olarak Değerlendirilmesi. Yard. Doç. Dr. Özlem Birgül 23 Kasım 2013, Antalya
Radyolojik Görüntüleme Sistemlerinde Görüntü Kalitesinin Sayısal Olarak Değerlendirilmesi Yard. Doç. Dr. Özlem Birgül 23 Kasım 2013, Antalya Amaç - Gelişen dedektör teknolojisi ile farklı dedektörlerin
DetaylıYapay Sinir Ağlarına Giriş. Dr. Hidayet Takçı
Yapay Sinir Ağlarına Giriş Dr. Hidayet Takçı htakci@gmail.com http://htakci.sucati.org Giriş Neden Yapay Sinir Ağları (YSA) Bazı işler insanlar tarafından kolaylıkla yerine getirilirken mevcut bilgisayarlar
DetaylıAlgoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli. Mustafa Kemal Üniversitesi
Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli Graf, matematiksel anlamda, düğümler ve bu düğümler arasındaki ilişkiyi gösteren kenarlardan oluşan bir kümedir; mantıksal ilişki düğüm ile düğüm
DetaylıİSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI
İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI Lineer Ayrılabilen Paternlerin Yapay Sinir Ağı ile Sınıflandırılması 1. Biyolojik Sinirin Yapısı Bilgi işleme
DetaylıDoğan Can, Murat Saraçlar. Bebek, İstanbul. 9 Mart, 2009
Türkçe Haber Bültenlerinin Açık Kaynak Yazılımlar ile Yazılandırılması Doğan Can, Murat Saraçlar Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Boğaziçi Üniversitesi Bebek, İstanbul 9 Mart, 2009 Bir Bakışta GDSKT
DetaylıKolektif Öğrenme Metotları
Kolektif Öğrenme Metotları Kolektif öğrenme algoritmalarına genel bakış 1-Bagging 2-Ardışık Topluluklarla Öğrenme (Boosting) 3-Rastsal Altuzaylar 4-Rastsal Ormanlar 5-Aşırı Rastsal Ormanlar 6-Rotasyon
DetaylıKAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ BİRİNCİ VE İKİNCİ ÖĞRETİM DERSLERİ
I. YARIYIL Adı Teori Uygulama KSU MT101 Analiz I 6 4 2 5 7 MT107 Soyut Matematik I 4 4 0 4 5 MT109 Analitik Geometri I 4 4 0 4 5 FZ173 Fizik I 4 4 0 4 4 OZ101 Türk Dili I 2 2 0 2 2 OZ121 Ingilizce I 2
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 10 Nesne / Yüz Tespiti ve Tanıma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Nesne Tespiti Belirli bir nesnenin sahne içindeki konumunun tespitidir Tespit edilecek nesne önceden
DetaylıUzaktan Algılama Uygulamaları
Aksaray Üniversitesi Uzaktan Algılama Uygulamaları Doç.Dr. Semih EKERCİN Harita Mühendisliği Bölümü sekercin@aksaray.edu.tr 2010-2011 Bahar Yarıyılı Uzaktan Algılama Uygulamaları GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 5 Görüntü Süzgeçleme ve Gürültü Giderimi Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Motivasyon: Gürültü Giderimi Bir kamera ve sabit bir sahne için gürültüyü nasıl azaltabiliriz?
DetaylıTedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler
Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler Doç.Dr.Mehmet Hakan Satman mhsatman@istanbul.edu.tr İstanbul Üniversitesi 2014.10.22 Doç.Dr.Mehmet Hakan Satmanmhsatman@istanbul.edu.tr Tedarik Zinciri
Detaylıköşe (vertex) kenar (edg d e)
BÖLÜM 7 köşe (vertex) kenar (edge) Esk den Ank ya bir yol (path) Tanım 7.1.1: Bir G çizgesi (ya da yönsüz çizgesi) köşelerden oluşan bir V kümesinden ve kenarlardan oluşan bir E kümesinden oluşur. Herbir
DetaylıGörüntü İşleme Dersi Ders-8 Notları
Görüntü İşleme Dersi Ders-8 Notları GRİ SEVİYE DÖNÜŞÜMLERİ Herhangi bir görüntü işleme operasyonu, görüntüdeki pikselin gri seviye değerlerini dönüştürme işlemidir. Ancak, görüntü işleme operasyonları;
DetaylıTUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI
TUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI Merve ARABACI a, Miray BAYRAM a, Mehmet YÜCEER b, Erdal KARADURMUŞ a a Hitit Üniversitesi, Mühendislik
DetaylıElena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK. 2 Şubat 2007
AVUÇ İZİ VE PARMAK İZİNE DAYALI BİR BİYOMETRİK TANIMA SİSTEMİ Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK İstanbul Bilgi Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri 2 Şubat 2007 Biyometrik Biyometrik, kişileri
DetaylıULUSLARARASI ANTALYA ÜNİVERSİTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DERS KATALOĞU
ULUSLARARASI ANTALYA ÜNİVERSİTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DERS KATALOĞU ZORUNLU DERSLER IE 201 - Operasyon Modelleme Karar vermedeki belirsizlik rolü de dahil olmak üzere işletme kararlarının matematiksel
DetaylıKADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ
KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ Yasemin ŞİŞMAN, Ülkü KIRICI Sunum Akış Şeması 1. GİRİŞ 2. MATERYAL VE METHOD 3. AFİN KOORDİNAT DÖNÜŞÜMÜ 4. KALİTE KONTROL 5. İRDELEME
DetaylıBMT 206 Ayrık Matematik. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1
BMT 206 Ayrık Matematik Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 Graph (Çizge) Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 2 Graph (Çizge) Köşe (vertex) adı verilen düğümlerden ve kenar (edge) adı verilip köşeleri birbirine bağlayan
DetaylıDağıtık Ortak Hafızalı Çoklu Mikroişlemcilere Sahip Optik Tabanlı Mimari Üzerinde Dizin Protokollerinin Başarım Çözümlemesi
Dağıtık Ortak Hafızalı Çoklu Mikroişlemcilere Sahip Optik Tabanlı Mimari Üzerinde Dizin Protokollerinin Başarım Çözümlemesi İpek ABASIKELEŞ, M.Fatih AKAY Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Çukurova Üniversitesi
DetaylıADAPTİF FİLTRELERDE GAUSS-SEIDEL ALGORİTMASININ STOKASTİK YAKINSAMA ANALİZİ
Uludağ Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi ergisi, Cilt 1, Sayı, 5 AAPİF FİRR GAUSS-SI AGORİMASININ SOKASİK YAKINSAMA ANAİZİ Metin HAUN * Osman Hilmi KOÇA * Özet: Bu makalede, adaptif filtre parametrelerinin
DetaylıÇİZGE KURAMI KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR GÜZ
ÇİZGE KURAMI KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR 2012-2013 GÜZ Çizgeler Yollar ve Çevrimler Çizge Olarak Modelleme Çizge Olarak Modelleme Yönlü Çizge Kenar - Köşe 2 / 90 Çizgeler Yollar ve Çevrimler Çizge Olarak
DetaylıERCİYES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ SİVİL HAVACILIK ANABİLİM DALI YENİ DERS ÖNERİSİ/ DERS GÜNCELLEME
/ DERS GÜNCELLEME Dersin Kodu SHA 615 Dersin Adı İSTATİSTİKSEL SİNYAL İŞLEME Yarıyılı GÜZ Dersin İçeriği: Olasılık ve olasılıksal süreçlerin gözden geçirilmesi. Bayes kestirim kuramı. Büyük olabilirlik
DetaylıTemel ve Klinik Nörobilim Perspektifinden Beyin Bağlantısallık Ağları
Temel ve Klinik Nörobilim Perspektifinden Beyin Bağlantısallık Ağları 1. Tamer Demiralp: Beyinde İşlevsel (Fonksiyonel) Bağlantısallığın imrg ile Araştırılması 2. Metehan Çiçek: Beyinde Etkin (Efektif)
DetaylıTeori ve Örneklerle. Doç. Dr. Bülent ORUÇ
Teori ve Örneklerle JEOFİZİKTE MODELLEME Doç. Dr. Bülent ORUÇ Kocaeli-2012 İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Sayısal Çözümlemeye Genel Bakış 1 1.2. Matris Gösterimi. 2 1.2. Matris Transpozu. 3 1.3. Matris Toplama ve
DetaylıErgin Atalar Ulusal Manyetik Rezonans Görüntüleme Merkezi Bilkent Üniversitesi. Manyetik Rezonans Görüntüleme FİZİĞİ VE SON GELİŞMELER
Ergin Atalar Ulusal Manyetik Rezonans Görüntüleme Merkezi Bilkent Üniversitesi Manyetik Rezonans Görüntüleme FİZİĞİ VE SON GELİŞMELER KAPSAM MRG Fiziği Alıcı Anten Dizisi Verici Anten Dizisi Verici Anten
DetaylıHafta 1 Sayısal Görüntü İşlemeye Giriş ve Temel Adımlar
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Hafta 1 Sayısal Görüntü İşlemeye Giriş ve Temel Adımlar Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN Fall in love with the process, and the results will come. ~ Eric Thomas Derse Giriş Ders
DetaylıCORPUS CALLOSUM KESİT YÜZEY ALANININ KOMŞULUK TAKİBİ YÖNTEMİYLE SEGMENTASYONU
CORPUS CALLOSUM KESİT YÜZEY ALANININ KOMŞULUK TAKİBİ YÖNTEMİYLE SEGMENTASYONU Mücahid Günay, Ahmet Alkan, Fuat Özkan 2, Davut Özbağ 3, Berin Tuğtağ 3 Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Kahramanmaraş
DetaylıZahmetsiz örüntü tanıma: Nokta bulutlarının karşılaştırılması yoluyla veri-tabanlı ve parametresiz istatistiksel öğrenme
Zahmetsiz örüntü tanıma: Nokta bulutlarının karşılaştırılması yoluyla veri-tabanlı ve parametresiz istatistiksel öğrenme Doç. Dr. Bilge Karaçalı Biyomedikal Veri İşleme Laboratuvarı Elektrik-Elektronik
DetaylıEMAT ÇALIŞMA SORULARI
EMAT ÇALIŞMA SORULARI 1) A = 4. ı x 2. ı y ı z ve B = ı x + 4. ı y 4. ı z vektörlerinin dik olduğunu gösteriniz. İki vektörün skaler çarpımlarının sıfır olması gerekir. A. B = 4.1 + ( 2). 4 + ( 1). ( 4)
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Sınıflandırma yöntemleri Karar ağaçları ile sınıflandırma Entropi Kavramı ID3 Algoritması C4.5
DetaylıYapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI
Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları Tarihçe Biyolojik
DetaylıSıralama Öğrenme ile Sağkalım Tahminleme
Boğazda Yapay Öğrenme İsmail Arı Yaz Okulu 08 Sıralama Öğrenme ile Sağkalım Tahminleme Öznur Taştan Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Moleküler Biyoloji, Genetik
DetaylıÇizgeler (Graphs) Doç. Dr. Aybars UĞUR
Çizgeler (Graphs) ve Uygulamaları Doç. Dr. Aybars UĞUR Giriş Şekil 12.1 : Çizge (Graph) Çizge (Graph) : Köşe (vertex) adı verilen düğümlerden ve kenar (edge) adı verilip köşeleri birbirine bağlayan bağlantılardan
DetaylıBeyin Beyaz Cevher Yolaklarının Difüzyon Tensör Görüntüleme ile Gösterilmesi
1 Beyin Beyaz Cevher Yolaklarının Difüzyon Tensör Görüntüleme ile Gösterilmesi Ali Demir Yeditepe Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği (Çift anadal: Biyomedikal Mühendisliği) Proje Danışmanları Assoc.
DetaylıÜÇ BOYUTLU M-BANTLI DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE TRAFİK TIKANIKLIĞININ BELİRLENMESİ
ÜÇ BOYUTLU M-BANTLI DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE TRAFİK TIKANIKLIĞININ BELİRLENMESİ 1. Giriş Tolga Kurt, Emin Anarım Boğaziçi Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği 80815,Bebek, İstanbul-Türkiye e-posta:
DetaylıGraf Veri Modeli. Düğümler kümesi. Kenarlar kümesi
Graf Veri Modeli Graf, bir olay veya ifadenin düğüm ve çizgiler kullanılarak gösterilme şeklidir. Fizik, Kimya gibi temel bilimlerde ve mühendislik uygulamalarında ve tıp biliminde pek çok problemin çözümü
DetaylıÖZGEÇMİŞ HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ EDEBİYAT FAKÜLTESİ PSİKOLOJİ BÖLÜMÜ ÖĞR. GÖR. DR. ARZU ÖZKAN CEYLAN. ozkana@hacettepe.edu.tr.
ÖĞR. GÖR. DR. ARZU ÖZKAN CEYLAN ÖZGEÇMİŞ E-Posta: ozkana@hacettepe.edu.tr Telefon: Adres: Hacettepe Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Psikoloji Bölümü 06800 Beytepe Yerleşkesi Çankaya / ANKARA Eğitim Mezuniyet
DetaylıGörüntü Segmentasyonu (Bölütleme)
Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır. 20 Aralık 2014 Cumartesi 1 Görüntü Segmentasyonu 20 Aralık 2014 Cumartesi 2 Gestalt kanunları Görüntü
DetaylıAKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
GÖRÜNTÜ İŞLEME DERS-8 YARDIMCI NOTLARI -2018 Gri Seviye Dönüşümleri Herhangi bir görüntü işleme operasyonu, görüntüdeki pikselin gri seviye değerlerini dönüştürme işlemidir. Ancak, görüntü işleme operasyonları;
DetaylıDoç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü oner@isikun.edu.tr
Doç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Bölümü oner@isikun.edu.tr 1. Adı Soyadı : Mustafa Mengüç ÖNER 2. Doğum Tarihi : 01.02.1977 3. Unvanı : Doçent Dr. 4. Öğrenim Durumu : ÖĞRENİM
DetaylıUzaktan Algılama Teknolojileri
Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 11 Hiperspektral Görüntülerde Kümeleme ve Sınıflandırma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Sınıflandırma Sınıflandırma işleminin amacı, her piksel vektörüne bir ve
DetaylıHarita Projeksiyonları ve Koordinat Sistemleri. Doç. Dr. Senem KOZAMAN
Harita Projeksiyonları ve Koordinat Sistemleri Doç. Dr. Senem KOZAMAN Yeryüzü şekilleri ve ayrıntılarının düz bir yüzey üzerinde, belli bir ölçek ve semboller kullanarak, bir referans sisteme göre ifade
DetaylıVeritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Kavramı) Veri Modelleri
Veritabanı Yönetim Sistemleri (Veritabanı Kavramı) Veri Modelleri Konular Veritabanı Tasarım Aşamaları Veri Modeli Nedir? Veri Modeli Temel Bileşenleri İş Kuralları (Business Rules) İş Kurallarını Veri
DetaylıŞimdi de [ ] vektörünün ile gösterilen boyu veya büyüklüğü Pisagor. teoreminini iki kere kullanarak
10.Konu İç çarpım uzayları ve özellikleri 10.1. ve üzerinde uzunluk de [ ] vektörünün ile gösterilen boyu veya büyüklüğü Pisagor teoreminden dir. 1.Ö.: [ ] ise ( ) ( ) ve ( ) noktaları gözönüne alalım.
DetaylıBÖLÜM III: Şebeke Modelleri. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Yönlü Şebeke (Directed Network) Dal / ok
8.0.0 Şebeke Kavramları BÖLÜM III: Şebeke Modelleri Şebeke (Network) Sonlu sayıdaki düğümler kümesiyle, bunlarla bağlantılı oklar (veya dallar) kümesinin oluşturduğu yapı şeklinde tanımlanabilir ve (N,A)
DetaylıİNMEDE GÖRÜNTÜLEME. Dr. Cem CALLI. Chief of Neuroradiology Section Ege University Hospital Dept. Of Radiology Izmir, Turkey
İNMEDE GÖRÜNTÜLEME Dr. Cem CALLI Chief of Neuroradiology Section Ege University Hospital Dept. Of Radiology Izmir, Turkey İNME nedir? Beyin kan akımının bozulması sonucu beyin fonksiyonlarının hızlı ilerleyici
DetaylıKompozit Malzemeler ve Mekaniği. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş
Kompozit Malzemeler ve Mekaniği Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 3 Laminanın Mikromekanik Analizi Kaynak: Kompozit Malzeme Mekaniği, Autar K. Kaw, Çevirenler: B. Okutan Baba, R. Karakuzu. 3 Laminanın Mikromekanik
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ
GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ GÖRÜNTÜ İŞLEME Hafta Hafta 1 Hafta 2 Hafta 3 Hafta 4 Hafta 5 Hafta 6 Hafta 7 Hafta 8 Hafta 9 Hafta 10 Hafta 11 Hafta 12 Hafta 13 Hafta 14 Konu Giriş Digital Görüntü Temelleri-1
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 12 Video, Optik Akış ve Takip Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Video Video, farklı zamanlarda alınan çerçeveler dizisidir Videolar, iki boyut uzamsal, üçüncü boyut zaman
DetaylıMurat Genç Elektrik ve Elektronik Mühendisi TÜBİTAK-UZAY
HARMONİKLER Murat Genç Elektrik ve Elektronik Mühendisi TÜBİTAK-UZAY Kapsam Genel Kavramlar Güç Kalitesi Problemleri Harmonikler ve Etkileri Çözüm Yöntemleri Standartlar Sonuç Bir AA Dalganın Parametreleri
DetaylıMamogram Görüntülerinden Bilgisayar Destekli Kitle Teşhisi Sistemi. Computer-aided Mass Detection System Using Mamogram Images
Mamogram Görüntülerinden Bilgisayar Destekli Kitle Teşhisi Sistemi Emre Dandıl 1, Ziya Ekşi 2*, Murat Çakıroğlu 3 1 Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Meslek Yüksek Okulu, Bilgisayar Teknolojileri Bölümü
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi
Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2014-2015 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 İletişim bilgileri sabdikan@beun.edu.tr 0 372 2574010 1718 http://geomatik.beun.edu.tr/abdikan/ Öğrenci
DetaylıDoç.Dr.Erkan ÜLKER, Selçuk Üniversitesi Mühendislik F, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
17.05.2014 Sayfa 1 Curve Fitting with RBS Functional Networks RBS fonksiyonel ağı ile eğri uygunluğu Andr es Iglesias, Akemi G alvez Department of Applied Mathematics and Computational Sciences, University
Detaylı2.1 Bir Sınıfı Örneklerinden Öğrenme... 15 2.2 Vapnik-Chervonenkis (VC) Boyutu... 20 2.3 Olası Yaklaşık Doğru Öğrenme... 21
İçindekiler Önsöz İkinci Basım için Önsöz Türkçe Çeviri için Önsöz Gösterim xiii xv xvii xix 1 Giriş 1 1.1 Yapay Öğrenme Nedir?......................... 1 1.2 Yapay Öğrenme Uygulamalarına Örnekler...............
DetaylıPROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI
PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI Proje Yüklenicisi: Yeditepe Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi
DetaylıAşağı Link MC-CDMA Sistemlerinde Kullanılan PIC Alıcının EM-MAP Tabanlı Olarak İlklendirilmesi
IEEE 15. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı - 2007 Aşağı Link MC-CDMA Sistemlerinde Kullanılan PIC Alıcının EM-MAP Tabanlı Olarak İlklendirilmesi Hakan Doğan 1,Erdal Panayırcı 2, Hakan Ali
DetaylıKompozit Malzemeler ve Mekaniği. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş
Kompozit Malzemeler ve Mekaniği Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 2 Laminanın Makromekanik Analizi Kaynak: Kompozit Malzeme Mekaniği, Autar K. Kaw, Çevirenler: B. Okutan Baba, R. Karakuzu. 2 Laminanın Makromekanik
DetaylıBİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 1982 yılında kurulan bölümümüz 1986 yılında ilk mezunlarını vermiştir 1300 1300 Lisans, 190 25 190 Yüksek Lisans, 25 Doktora 93 Bölüm kontenjanımız
DetaylıEVK Enerji Verimliliği, Kalitesi Sempozyumu ve Sergisi Haziran 2015, Sakarya
6. Enerji Verimliliği, Kalitesi Sempozyumu ve Sergisi 04-06 Haziran 2015, Sakarya KÜÇÜK RÜZGAR TÜRBİNLERİ İÇİN ŞEBEKE BAĞLANTILI 3-FAZLI 3-SEVİYELİ T-TİPİ DÖNÜŞTÜRÜCÜ DENETİMİ İbrahim Günesen gunesen_81@hotmail.com
DetaylıKABLOSUZ İLETİŞİM
KABLOSUZ İLETİŞİM 805540 MODÜLASYON TEKNİKLERİ SAYISAL MODÜLASYON İçerik 3 Sayısal modülasyon Sayısal modülasyon çeşitleri Sayısal modülasyon başarımı Sayısal Modülasyon 4 Analog yerine sayısal modülasyon
DetaylıADNAN MENDERES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI MATEMATİK PROGRAMI DERS LİSTESİ
Ders List ADNAN MENDERES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI MATEMATİK PROGRAMI DERS LİSTESİ 17.11.2016 Yüksek Lisans Dersleri Kod Ders Adı Ders Adı (EN) T U L K AKTS MTK501 Reel
DetaylıYinelemeli ve Uyarlanır Ayrıt Saptayıcı Süzgeçleri
Yinelemeli ve Uyarlanır Ayrıt Saptayıcı Süzgeçleri innur Kurt, Muhittin Gökmen İstanbul Teknik Üniversitesi ilgisayar Mühendisliği ölümü Maslak 8066, İstanbul {kurt,gokmen}@cs.itu.edu.tr Özetçe Görüntü
DetaylıOPNET PROJECT EDİTÖRDE. Doç. Dr. Cüneyt BAYILMIŞ
BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET PROJECT EDİTÖRDE UYGULAMA GELİŞTİRME - 2-1 OPNET MODELER PROJE EDİTÖRDE UYGULAMA GELİŞTİRME Applications Profiles Kullanımı 2 Aşağıdaki Ağı Project
DetaylıWavelet Transform and Applications. A. Enis Çetin Bilkent Üniversitesi
Wavelet Transform and Applications A. Enis Çetin Bilkent Üniversitesi Multiresolution Signal Processing Lincoln idea by Salvador Dali Dali Museum, Figueres, Spain M. Mattera Multi-resolution signal and
Detaylı2229 Ayrıntılı Etkinlik Eğitim Programı SAAT/ GÜN
9.08.206, Cuma Tanışma ve Oryantasyon Yaz okulu öğrencilerinin tanışması, çalışma gruplarının oluşturulması, çalışma konularının verilmesi, görev ve sorumlulukların anlatılması. 2229 Ayrıntılı Etkinlik
DetaylıTopolojik Uzaylarda Süreklilik Çeşitleri Üzerine
S Ü Fen Ed Fak Fen Derg Sayı 26 (2005) 43-50, KONYA Topolojik Uzaylarda Süreklilik Çeşitleri Üzerine Kemal USLU 1, Şaziye YÜKSEL Selçuk Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Matematik Bölümü Kampüs-Konya
DetaylıPSK 510 Research Methods and Advanced Statistics
PSK 510 Research Methods and Advanced Statistics Lecture 09: PCA and FA Doğan Kökdemir, PhD http://www.kokdemir.info dogan@kokdemir.info 1 İstatistik Las Meninas - Picasso 2 Gerçek Las Meninas - Diego
DetaylıBAŞKENT ÜNİVERSİTESİ BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BME43 BİYOMEDİKAL İŞARET İŞLEME I LABORATUVAR DERSİ Deneyin Adı: Güç Sektral Yoğunluğu DENEY 7 Deneyin Amacı: Güç Sektral Yoğunluğu Tesiti ve MATLAB
DetaylıELK 318 İLETİŞİM KURAMI-II
ELK 318 İLETİŞİM KURAMI-II Nihat KABAOĞLU Kısım 5 DERSİN İÇERİĞİ Sayısal Haberleşmeye Giriş Giriş Sayısal Haberleşmenin Temelleri Temel Ödünleşimler Örnekleme ve Darbe Modülasyonu Örnekleme İşlemi İdeal
DetaylıYZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#10: KÜMELEME
YZM 317 YAPAY ZEKA DERS#10: KÜMELEME Sınıflandırma (Classification) Eğiticili (supervised) sınıflandırma: Sınıflandırma: Sınıf sayısı ve bir grup örneğin hangi sınıfa ait olduğunu bilinir Eğiticisiz (unsupervised)
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma
DetaylıDEĞİŞMELİ BANACH CEBİRLERİNİN GELFAND SPEKTRUMLARI ÜZERİNE
Ekim 25 Cilt:3 No:2 Kastamonu Eğitim Dergisi 547-554 DEĞİŞMELİ BANACH CEBİRLERİNİN GELFAND SPEKRUMLARI ÜZERİNE Hayri AKAY, Ziya ARGÜN Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, Matematik Eğitimi Bölümü,
Detaylı11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam. Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme
11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme 1 En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması 2 3 Negatif Maliyetli Çember Eğer graf negatif maliyetli çember içeriyorsa,
DetaylıHatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5
Ders Kodu: 0010070021 Kredi: 3 / ECTS: 5 Yrd. Doç. Dr. Serkan DOĞANALP Necmettin Erbakan Üniversitesi Harita Mühendisliği Bölümü Konya 07.01.2015 1 Giriş 2 Giriş Matematiksel istatistiğin konusu yığın
DetaylıVERİ YAPILARI. GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1
VERİ YAPILARI GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1 GRAPH (ÇİZGE - GRAF) Terminoloji Çizge Kullanım Alanları Çizge Gösterimi Komşuluk Matrisi Komşuluk Listesi Çizge Üzerinde
DetaylıDağıtık Sistemler CS5001
Dağıtık Sistemler CS5001 Th. Letschert Çeviri: Turgay Akbaş TH Mittelhessen Gießen University of Applied Sciences Modeller ve Gösterimler Sistemler, Uygulamalar, Algoritmalar Dağıtık Sistem Bir dağıtık
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖNSÖZ Bölüm 1 SAYILAR 11 Bölüm 2 KÜMELER 31 Bölüm 3 FONKSİYONLAR
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 SAYILAR 11 1.1. Sayı Kümeleri 12 1.1.1.Doğal Sayılar Kümesi 12 1.1.2.Tam Sayılar Kümesi 13 1.1.3.Rasyonel Sayılar Kümesi 14 1.1.4. İrrasyonel Sayılar Kümesi 16 1.1.5. Gerçel
DetaylıYrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER
Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Kocaeli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Yapay Zeka ve Benzetim Sistemleri Ar-Ge Lab. http://yapbenzet.kocaeli.edu.tr Regresyon o EnKüçük Kareler Yöntemi Doğru Uydurma
DetaylıRF MİKROELEKTRONİK GÜRÜLTÜ
RF MİKROELEKTRONİK GÜRÜLTÜ RASTGELE BİR SİNYAL Gürültü rastgele bir sinyal olduğu için herhangi bir zamandaki değerini tahmin etmek imkansızdır. Bu sebeple tekrarlayan sinyallerde de kullandığımız ortalama
DetaylıGörüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Dijital Görüntü İşleme Fevzi Karslı, KTÜ Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır.
Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır. 16 Ocak 2014 Perşembe 1 Görüntü Segmentasyonu 16 Ocak 2014 Perşembe 2 Görüntüden Objelere Bir objeyi
DetaylıYAPAY SİNİR AĞI KULLANARAK DEPREM EĞİLİMİNİN KESTİRİMİ. Umut FIRAT
YAPAY SİNİR AĞI KULLANARAK DEPREM EĞİLİMİNİN KESTİRİMİ Umut FIRAT ufirat@yahoo.com Öz: Depremler yeryüzünde en çok yıkıma neden olan doğal afetlerdir. Bu durum, depremlerin önceden tahmin edilmesi fikrini
DetaylıSAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİYOFİZİK ANABİLİM DALI ÖĞRETİM ÜYELERİ PROGRAMLAR VE DERS İÇERİKLERİ. Biyofizik Yüksek Lisans.
SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÖĞRETİM ÜYELERİ PROGRAMLAR VE DERS İÇERİKLERİ Biyofizik Yüksek Lisans Biyofizik Doktora ÖĞRETİM ÜYELERİ Prof. Dr. Murat ÖZGÖREN Prof. Dr. Ali Necati GÖKMEN Doç. Dr. Adile ÖNİZ
Detaylı2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım
2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı
DetaylıHava Aracının Üzerinden Titreşim Kaynaklı Enerji Hasatı Çalışmaları
IV. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 12-14 Eylül 2012, Hava Harp Okulu, İstanbul Hava Aracının Üzerinden Titreşim Kaynaklı Enerji Hasatı Çalışmaları Ahmet Levent AVŞAR 1 Meteksan Savunma, Ankara Melin
DetaylıProf. Dr. Yavuz YAMAN, Prof. Dr. Serkan ÖZGEN, Doç. Dr. Melin ŞAHİN Y. Doç. Dr. Güçlü SEBER, Evren SAKARYA, Levent ÜNLÜSOY, E.
Prof. Dr. Yavuz YAMAN, Prof. Dr. Serkan ÖZGEN, Doç. Dr. Melin ŞAHİN Y. Doç. Dr. Güçlü SEBER, Evren SAKARYA, Levent ÜNLÜSOY, E. Tolga İNSUYU Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bölümü Orta Doğu Teknik Üniversitesi
DetaylıELASTİSİTE TEORİSİ I. Yrd. Doç Dr. Eray Arslan
ELASTİSİTE TEORİSİ I Yrd. Doç Dr. Eray Arslan Mühendislik Tasarımı Genel Senaryo Analitik çözüm Fiziksel Problem Matematiksel model Diferansiyel Denklem Problem ile ilgili sorular:... Deformasyon ne kadar
DetaylıKarar Destek Sistemleri. Prof.Dr. Günay Erpul
Karar Destek Sistemleri Prof.Dr. Günay Erpul Karar Verme Karar verme, karar vericinin/karar vericilerin mevcut tüm seçenekler arasından amaca/amaçlara en uygun bir veya birkaç seçeneği seçmesi olarak tanımlanır.
Detaylı22/03/2016. OSI and Equipment. Networking Hardware YİNELEYİCİ (REPEATER) YİNELEYİCİ (REPEATER) Yineleyici. Hub
OSI and Equipment Networking Hardware Networking hardware may also be known as network equipment or computer networking devices. OSI Layer Uygulama Sunum Oturum Taşıma Ağ Veri İletim Fiziksel Equipment
DetaylıDoku ve Hastalıklara Özgü Büyük Ölçekli Biyolojik Ağları Oluşturul ası ve Analizi
Boğaz da Yapay Öğre e İs ail Arı Yaz Okulu 2-5 Temmuz 2018 Doku ve Hastalıklara Özgü Büyük Ölçekli Biyolojik Ağları Oluşturul ası ve Analizi Tolga Can Bilgisayar Mühe disliği Bölümü ODTÜ İçerik Genom ölçeği
DetaylıMekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ. Ders 1- Yapay Zekâya Giriş. Erhan AKDOĞAN, Ph.D.
Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ Ders 1- Yapay Zekâya Giriş Erhan AKDOĞAN, Ph.D. Yapay Zekâ nedir?! İnsanın düşünme ve karar verme yeteneğini bilgisayarlar aracılığı ile taklit etmeye
Detaylı3.2. Raster Veriler. Satırlar. Sütunlar. Piksel/hücre büyüklüğü
3.2. Raster Veriler Satırlar Piksel/hücre büyüklüğü Sütunlar 1 Görüntü formatlı veriler Her piksel için gri değerleri kaydedilmiştir iki veya üç bant (RGB) çok sayıda bant Fotoğraf, uydu görüntüsü, ortofoto,
DetaylıCRYSTAL BALL Eğitimi
CRYSTAL BALL Eğitimi İki günlük bu kursun ilk yarısında, Crystal Ball Fusion Edition kullanılarak Excel tablolarına dayalı risk analizi öğretilecektir. Monte Carlo simülasyonu, tornado analizi ve Crystal
DetaylıTemel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci
BÖLÜM 8 ÖRNEKLEME Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması
DetaylıRastgelelik, Rastgele Sinyaller ve Sistemler Rastgelelik Nedir?
Rastgelelik, Rastgele Sinyaller ve Sistemler Rastgelelik Nedir? Rastgelelik en basit anlamda kesin olarak bilinememektir. Rastgele olmayan deterministiktir (belirli). Bazı rastgele olgu örnekleri şöyle
DetaylıUzaktan Algılama (3) Yrd. Doç. Dr. Özgür ZEYDAN Renk Teorileri
Uzaktan Algılama (3) Yrd. Doç. Dr. Özgür ZEYDAN http://cevre.beun.edu.tr/zeydan/ Renk Teorileri Eklemeli renk teorisi Çıkarmalı renk teorisi 1 RGB (Red Green - Blue) Kavramı Red Green - Blue RGB-Mixer
DetaylıDÖRT ROTORLU BİR İNSANSIZ HAVA ARACININ İRTİFA KESTİRİMİ
VI. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 28-30 Eylül 2016, Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli DÖRT ROTORLU BİR İNSANSIZ HAVA ARACININ İRTİFA KESTİRİMİ İlkay Gümüşboğa 1 Anadolu Üniversitesi Havacılık ve Uzay
DetaylıDijital Görüntü İşleme Teknikleri
Teknikleri Ders Notları, 2013 Doç. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 08 Ekim 2013 Salı 1 Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, temel kavramlar, kaynaklar.
Detaylı