Çok işlevli mayoelektrik protez el ve kolun denetimi için gerekli algoritmik işaret işleme alt yapısının geliştirilmesi / Ali Ekber Özdemir; Danışman İlyas Eminoğlu

Abstract

Tıp elektroniği, mühendislik uygulamalarının yaygın olarak kullanıldığı bir alan olup, bu alanda yapılan çalışmaların sayısı ve çeşitliliği her geçen gün gittikçe artmaktadır. Temel olarak tıp elektroniği, biyolojik işaretlerin algılanması, işlenmesi ve değerlendirilmesi ilkelerinin kullanıldığı bir mühendislik alanıdır. Bu tez çalışmasında, kasların ürettiği yüzey EMG’ sini kullanarak çalışan bir elektromekanik yapay uzvun denetlenebilmesi için gerekli algoritmik altyapının, oluşturulması amaçlanmıştır. Kas hareketlerinin sonucu oluşan EMG işareti, kendini oluşturan bu kas hareketlerini betimler. Bu nedenle, sağlam kas gruplarından alınan EMG verisinin uygun yöntemler kullanılarak işlenmesi ile zarar görmüş ya da çalışır durumda olmayan kas gruplarına ilişkin hareketler sınıflandırılabilir. Bunun sonucunda sanal veya gerçek bir yapay uzvu denetleyecek denetim işareti üretilebilir. Bu işlem aşağıda verilen adımları içerir.İşaretin alınmasıellik vektörlerinin çıkarılmasıBoyut azaltılmasışaretin sınıflandırılmasıYazındaki çalışmaların çoğunda, çalışmaların benzetim düzeyinde olması ve benzetimlerin hareketlerin sadece kararlı hallerinden alınan EMG verilerinin sınıflandırması durumu söz konusudur. Bunun yanı sıra günlük yaşamda kullanılacak olan bir elektromekanik yapay elin olabildiğince yüksek bir doğrulukta çalışması gerekmektedir. Bu gereksinim daha gelişmiş sınıflandırma tekniklerinin kullanılması gerekliliğini ortaya çıkarmıştır. Sınıflandırıcının karmaşık bir yapıda olması, onun matematiksel hesap yükünün daha fazla olması, bu da algoritmaların çalışma sürelerinin artması anlamına gelmektedir. Bu çalışmada oldukça yüksek doğrulukta ve olabildiğince kısa sürelerde çalışan algoritmaların geliştirilmesi amaçlanmıştır.EMG verisinden harekete ilişkin özelliklerin çıkarılması ve bu hareketlerin kabul edilebilir bir doğruluk oranı ile sınıflandırılabilmesi sonucu, elektromekanik el ya da kolun denetim işaretlerinin oluşturulabilmesi sağlanır. Bu alanda yapılan çalışmalara, bu tez kapsamında eklenen yenilikler, özellikle EMG verisinin sınıflandırılması alanındadır.