Ders Detayı
Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| SANAL CERRAHİ UYGULAMALARI | BEBD1215531 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 8 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üye. Kevser Banu KÖSE |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üye. Kevser Banu KÖSE |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, sanal cerrahi uygulamalarında kullanılan temel teorik ve uygulamalı araçları öğrencilere sunmaktır. Özellikle matematiksel modelleme, sonlu eleman analizi (FEA) ve yapay zeka simülasyonları kullanarak cerrahi prosedürlerin sanal ortamda simülasyonunu gerçekleştirme yetkinliği kazandırılacaktır. Öğrenciler, bu yöntemleri kullanarak bireyselleştirilmiş cerrahi planlama ve sonuç değerlendirme süreçlerine katkıda bulunacak beceriler kazanacaktır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Matematiksel Modelleme ve Sistem Dinamiği Temelleri,Fiziksel Sistemlerin Modellenmesi: Mekanik Sistemler,Diferansiyel Denklemler ve Lineer Olmayan Sistemler,Sonlu Eleman Analizi (FEA) Temelleri: Yapısal Modeller,Yapısal Sistemler İçin Sonlu Elemanlar Formülasyonu,Akışkanlar Mekaniği İçin Matematiksel Modelleme,Akışkan Yapı Etkileşimi (FSI) ve Sonlu Elemanlar Yaklaşımı,Biyomekanik Sistemler İçin Modelleme: Kan Akışı,Sayısal Çözümleme Teknikleri ve Sonlu Farklar Yöntemi, Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları, Yüksek Boyutlu Sistemlerde Optimizasyon,Cerrahi Simülasyonlar İçin Modelleme: Karmaşık Sistemler,Yapay Zeka ile Öğrenen Sistemler: Simülasyonlar,Proje Sunumları ve Tartışma; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| Öğrenciler, sanal cerrahi uygulamalarının ardındaki matematiksel modelleme, sonlu eleman analizi (FEA) ve yapay zeka simülasyonları gibi teorik prensipleri derinlemesine kavrayarak bu kavramları bilimsel bağlamda eleştirel bir şekilde analiz edebilme ve uygulayabilme becerisi kazanır. | 14, 16, 21, 37 | |
| Ders sonunda öğrenciler, cerrahi senaryoları modellemek ve çözmek için simülasyon araçlarını ve yöntemlerini kullanmada yetkin hale gelerek, sanal sonuçların klinik verilerle doğruluk ve geçerliliğini vurgulayan bir yaklaşıma sahip olur. | 12, 13, 37, 9 | |
| Öğrenciler, biyomekanik, hesaplamalı bilimler ve yapay zekadan elde edilen bilgileri kullanarak cerrahi planlama ve öngörü süreçlerinde karşılaşılan zorlukları ele alacak, gerçek dünyadaki sağlık sorunlarını çözmede multidisipliner bir yaklaşım geliştirir. | 12, 13, 14 | |
| Öğrenciler, hasta verilerini sanal modellere entegre ederek kişiye özel cerrahi planlar oluşturma becerisi kazanır ve cerrahi prosedürlerin doğruluğunu ve özelleştirilmesini artırır. | 3, 4, 5 | E, G |
| Öğretim Yöntemleri: | 12: Problem Çözme Yöntemi, 13: Örnek Olay Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 21: Benzetim/Simülasyon Tekniği, 3: Probleme Dayalı Öğrenme Modeli, 37: Bilgisayar Ve İnternet Destekli Öğretim, 4: Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, 5: İşbirlikli Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | E: Ödev, G: Kısa Sınav |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Matematiksel Modelleme ve Sistem Dinamiği Temelleri | Matematiksel modellemenin temel kavramları, diferansiyel denklemler |
| 2 | Fiziksel Sistemlerin Modellenmesi: Mekanik Sistemler | Newtonian mekaniği, denge denklemleri, kütle-çubuk sistemleri |
| 3 | Diferansiyel Denklemler ve Lineer Olmayan Sistemler | Lineer ve lineer olmayan diferansiyel denklemler, stabilite analizi |
| 4 | Sonlu Eleman Analizi (FEA) Temelleri: Yapısal Modeller | FEA'nin matematiksel temelleri, zayıf formülasyonlar |
| 5 | Yapısal Sistemler İçin Sonlu Elemanlar Formülasyonu | Stiffness matrisi, sınır koşulları, sonlu elemanlar matris denklemleri |
| 6 | Akışkanlar Mekaniği İçin Matematiksel Modelleme | Navier-Stokes denklemleri, akışkan dinamiği teorisi |
| 7 | Akışkan Yapı Etkileşimi (FSI) ve Sonlu Elemanlar Yaklaşımı | FSI prensipleri, coupled denklemler |
| 8 | Biyomekanik Sistemler İçin Modelleme: Kan Akışı | Kan akışı modellemesi, hemorheolojik modeller |
| 9 | Sayısal Çözümleme Teknikleri ve Sonlu Farklar Yöntemi | Sonlu farklar yaklaşımı, zaman adımlama teknikleri |
| 10 | Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları | Yapay sinir ağları, regresyon ve sınıflandırma algoritmaları |
| 11 | Yüksek Boyutlu Sistemlerde Optimizasyon | Gradyan tabanlı optimizasyon yöntemleri, Hessian matrisleri |
| 12 | Cerrahi Simülasyonlar İçin Modelleme: Karmaşık Sistemler | Çoklu sistemlerin modellenmesi, zorluk ve belirsizlik analizi |
| 13 | Yapay Zeka ile Öğrenen Sistemler: Simülasyonlar | Derin öğrenme ve optimizasyon, AI ile simülasyon |
| 14 | Proje Sunumları ve Tartışma | Uygulanan modellerin sunumu ve analiz |
| Kaynak |
| Bathe, K.-J. Finite Element Procedures Chandra, R., Bedi, S. Artificial Intelligence in Surgery: Applications and Research |
| ANSYS Student, Fusion 360, Simscale, COMSOL |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Temel bilimleri, matematik ve mühendislik bilimlerini üst düzeyde anlar ve uygular, alanında en son gelişmeler dahil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir. | X | |||||
| 2 | Mühendisliğin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar, yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşır. | X | |||||
| 3 | Bir alanda en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir. | X | |||||
| 4 | Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar. | X | |||||
| 5 | Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur. | X | |||||
| 6 | Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirerek bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır. | X | |||||
| 7 | Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygular ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir. | X | |||||
| 8 | Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır | ||||||
| 9 | Uzmanlık alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar. | X | |||||
| 10 | Mühendislik alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtır, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunur ve toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlerin gelişimini destekler. | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Toplam | 100 | |
| AKTS / İşyükü Tablosu | ||||||
| Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |||
| Ders Saati | 2 | 8 | 16 | |||
| Rehberli Problem Çözme | 0 | 0 | 0 | |||
| Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 0 | 0 | 0 | |||
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 1 | 7 | 7 | |||
| Proje Sunumu / Seminer | 1 | 5 | 5 | |||
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 3 | 12 | 36 | |||
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 1 | 7 | 7 | |||
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 2 | 14 | 28 | |||
| Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 | |||
| Toplam İş Yükü (Saat) | 99 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(99/30) | 3 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. | ||||||
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| SANAL CERRAHİ UYGULAMALARI | BEBD1215531 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 8 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üye. Kevser Banu KÖSE |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üye. Kevser Banu KÖSE |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, sanal cerrahi uygulamalarında kullanılan temel teorik ve uygulamalı araçları öğrencilere sunmaktır. Özellikle matematiksel modelleme, sonlu eleman analizi (FEA) ve yapay zeka simülasyonları kullanarak cerrahi prosedürlerin sanal ortamda simülasyonunu gerçekleştirme yetkinliği kazandırılacaktır. Öğrenciler, bu yöntemleri kullanarak bireyselleştirilmiş cerrahi planlama ve sonuç değerlendirme süreçlerine katkıda bulunacak beceriler kazanacaktır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Matematiksel Modelleme ve Sistem Dinamiği Temelleri,Fiziksel Sistemlerin Modellenmesi: Mekanik Sistemler,Diferansiyel Denklemler ve Lineer Olmayan Sistemler,Sonlu Eleman Analizi (FEA) Temelleri: Yapısal Modeller,Yapısal Sistemler İçin Sonlu Elemanlar Formülasyonu,Akışkanlar Mekaniği İçin Matematiksel Modelleme,Akışkan Yapı Etkileşimi (FSI) ve Sonlu Elemanlar Yaklaşımı,Biyomekanik Sistemler İçin Modelleme: Kan Akışı,Sayısal Çözümleme Teknikleri ve Sonlu Farklar Yöntemi, Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları, Yüksek Boyutlu Sistemlerde Optimizasyon,Cerrahi Simülasyonlar İçin Modelleme: Karmaşık Sistemler,Yapay Zeka ile Öğrenen Sistemler: Simülasyonlar,Proje Sunumları ve Tartışma; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| Öğrenciler, sanal cerrahi uygulamalarının ardındaki matematiksel modelleme, sonlu eleman analizi (FEA) ve yapay zeka simülasyonları gibi teorik prensipleri derinlemesine kavrayarak bu kavramları bilimsel bağlamda eleştirel bir şekilde analiz edebilme ve uygulayabilme becerisi kazanır. | 14, 16, 21, 37 | |
| Ders sonunda öğrenciler, cerrahi senaryoları modellemek ve çözmek için simülasyon araçlarını ve yöntemlerini kullanmada yetkin hale gelerek, sanal sonuçların klinik verilerle doğruluk ve geçerliliğini vurgulayan bir yaklaşıma sahip olur. | 12, 13, 37, 9 | |
| Öğrenciler, biyomekanik, hesaplamalı bilimler ve yapay zekadan elde edilen bilgileri kullanarak cerrahi planlama ve öngörü süreçlerinde karşılaşılan zorlukları ele alacak, gerçek dünyadaki sağlık sorunlarını çözmede multidisipliner bir yaklaşım geliştirir. | 12, 13, 14 | |
| Öğrenciler, hasta verilerini sanal modellere entegre ederek kişiye özel cerrahi planlar oluşturma becerisi kazanır ve cerrahi prosedürlerin doğruluğunu ve özelleştirilmesini artırır. | 3, 4, 5 | E, G |
| Öğretim Yöntemleri: | 12: Problem Çözme Yöntemi, 13: Örnek Olay Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 21: Benzetim/Simülasyon Tekniği, 3: Probleme Dayalı Öğrenme Modeli, 37: Bilgisayar Ve İnternet Destekli Öğretim, 4: Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, 5: İşbirlikli Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | E: Ödev, G: Kısa Sınav |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Matematiksel Modelleme ve Sistem Dinamiği Temelleri | Matematiksel modellemenin temel kavramları, diferansiyel denklemler |
| 2 | Fiziksel Sistemlerin Modellenmesi: Mekanik Sistemler | Newtonian mekaniği, denge denklemleri, kütle-çubuk sistemleri |
| 3 | Diferansiyel Denklemler ve Lineer Olmayan Sistemler | Lineer ve lineer olmayan diferansiyel denklemler, stabilite analizi |
| 4 | Sonlu Eleman Analizi (FEA) Temelleri: Yapısal Modeller | FEA'nin matematiksel temelleri, zayıf formülasyonlar |
| 5 | Yapısal Sistemler İçin Sonlu Elemanlar Formülasyonu | Stiffness matrisi, sınır koşulları, sonlu elemanlar matris denklemleri |
| 6 | Akışkanlar Mekaniği İçin Matematiksel Modelleme | Navier-Stokes denklemleri, akışkan dinamiği teorisi |
| 7 | Akışkan Yapı Etkileşimi (FSI) ve Sonlu Elemanlar Yaklaşımı | FSI prensipleri, coupled denklemler |
| 8 | Biyomekanik Sistemler İçin Modelleme: Kan Akışı | Kan akışı modellemesi, hemorheolojik modeller |
| 9 | Sayısal Çözümleme Teknikleri ve Sonlu Farklar Yöntemi | Sonlu farklar yaklaşımı, zaman adımlama teknikleri |
| 10 | Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları | Yapay sinir ağları, regresyon ve sınıflandırma algoritmaları |
| 11 | Yüksek Boyutlu Sistemlerde Optimizasyon | Gradyan tabanlı optimizasyon yöntemleri, Hessian matrisleri |
| 12 | Cerrahi Simülasyonlar İçin Modelleme: Karmaşık Sistemler | Çoklu sistemlerin modellenmesi, zorluk ve belirsizlik analizi |
| 13 | Yapay Zeka ile Öğrenen Sistemler: Simülasyonlar | Derin öğrenme ve optimizasyon, AI ile simülasyon |
| 14 | Proje Sunumları ve Tartışma | Uygulanan modellerin sunumu ve analiz |
| Kaynak |
| Bathe, K.-J. Finite Element Procedures Chandra, R., Bedi, S. Artificial Intelligence in Surgery: Applications and Research |
| ANSYS Student, Fusion 360, Simscale, COMSOL |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Temel bilimleri, matematik ve mühendislik bilimlerini üst düzeyde anlar ve uygular, alanında en son gelişmeler dahil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir. | X | |||||
| 2 | Mühendisliğin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar, yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşır. | X | |||||
| 3 | Bir alanda en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir. | X | |||||
| 4 | Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar. | X | |||||
| 5 | Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur. | X | |||||
| 6 | Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirerek bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır. | X | |||||
| 7 | Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygular ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir. | X | |||||
| 8 | Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır | ||||||
| 9 | Uzmanlık alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar. | X | |||||
| 10 | Mühendislik alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtır, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunur ve toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlerin gelişimini destekler. | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 50 | |
| Toplam | 100 | |