Sporda asimetri ölçümü üzerine yapay zeka destekli görüntü işleme uygulamasının geçerlilik ve güvenirliği: Pilot uygulama
Validity and reliability of an artificial intelligence-assisted image processing application for measuring asymmetry in sports: A pilot study
- Tez No: 1005887
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YUSUF SOYLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Spor, Sports
- Anahtar Kelimeler: Asimetri, Görüntü işleme, Spor, Yapay zeka, Asymmetry, Image processing, Sports, Artificial intelligence
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Hareket ve Antrenman Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı, sporcularda alt ekstremite asimetrisinin belirlenmesine yönelik geliştirilen ASYMFİT adlı yapay zekâ destekli görüntü işleme tabanlı yazılımın geçerliliğini incelemektir. Araştırmaya 2025 yılında gönüllü olarak katılan 29 aktif sporcu dahil edilmiştir. Çalışmada ASYMFİT yazılımından elde edilen asimetri verileri, referans yöntem olarak kabul edilen Jump Mat sistemi ve saha koşullarında yaygın olarak kullanılan MyJump uygulaması ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen verilerin analizinde tanımlayıcı istatistikler, eşleştirilmiş örneklem t-testi, Pearson korelasyon analizi, basit doğrusal regresyon analizi ve Bland-Altman uyum analizi kullanılmıştır. Bulgular, yapay zekâ destekli ASYMFİT yazılımı ile Jump Mat ve MyJump ölçümleri arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmadığını göstermiştir. Korelasyon analizleri sonucunda ASYMFİT yazılımı ile Jump Mat arasında orta düzeyde pozitif ilişki (r = 0.698, p < 0.001), ASYMFİT yazılımı ile MyJump arasında ise orta düzeyde pozitif ilişki (r = 0.686, p < 0.001) tespit edilmiştir. Doğrusal regresyon analizinde ASYMFİT yazılımının Jump Mat ölçümlerindeki varyansın %48.7'sini açıkladığı belirlenmiştir. Bland-Altman analiz sonuçları, yöntemler arasında kabul edilebilir düzeyde uyum bulunduğunu göstermiştir. Sonuç olarak geliştirilen ASYMFİT adlı yapay zekâ destekli görüntü işleme tabanlı yazılımın sporcularda ekstremite asimetrisinin belirlenmesinde geçerli, uygulanabilir ve pratik bir ölçüm aracı olduğu belirlenmiştir. Yazılımın düşük maliyetli olması, taşınabilir yapıya sahip olması ve saha koşullarında kolay uygulanabilir olması, spor performans değerlendirmelerinde alternatif bir yöntem olarak kullanılabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to examine the validity of ASYMFIT, an artificial intelligence–supported, image-processing–based software developed to determine lower extremity asymmetry in athletes. A total of 29 active athletes who voluntarily participated in 2025 were included in the study. The asymmetry data obtained from the ASYMFIT software were compared with the Jump Mat system, which is accepted as a reference method, and the MyJump application, which is widely used under field conditions. Descriptive statistics, paired sample t-test, Pearson correlation analysis, simple linear regression analysis, and Bland–Altman agreement analysis were used to analyze the obtained data. The findings showed that there was no statistically significant difference between the AI-supported ASYMFIT software and the measurements obtained from Jump Mat and MyJump. The correlation analysis revealed a high positive relationship between ASYMFIT and Jump Mat (r = 0.698, p < 0.001) and a high positive relationship between ASYMFIT and MyJump (r = 0.686, p < 0.001). Linear regression analysis indicated that the ASYMFIT software explained 48.7% of the variance in Jump Mat measurements. Bland–Altman analysis results demonstrated an acceptable level of agreement between the methods. As a result, the AI-supported, image-processing–based ASYMFIT software developed in this study was determined to be a valid, applicable, and practical measurement tool for determining extremity asymmetry in athletes. The low cost, portability, and ease of application under field conditions indicate that the software can be used as an alternative method in sports performance evaluation.
Benzer Tezler
- Termografi ölçümlerinin sporcularda kas sakatlıklarını belirleme ve önlemedeki etkisi
The impact of thermography measurements on detecting and preventing muscle injuries in athletes
OĞUZHAN KOLOT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
SporTrabzon ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAMİ YÜKSEK
- Obez çocuklarda fizyoterapi grup egzersizleri ile basketbol eğitiminin biyomekanik değişkenler ve motor beceriler üzerine etkileri
The effects of physiotherapy group exercises and basketball education on biomechanical variables, motor skills, and quality of life
ZEHRA GÜÇHAN TOPCU
Doktora
Türkçe
2016
Fizyoterapi ve RehabilitasyonHacettepe ÜniversitesiProtez-Ortez-Biyomekanik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM ÜLGER
- İstanbul bölgesi 13-14 yaş grubu lisanslı futbolculara uygulanan motorik ve futbol beceri testleri
Applied soccer skill tests and motor tests in 13-14 years age group licenced soccer players
SİNAN BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
SporMarmara ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. AYSEL PEHLİVAN
- 12-15 yaş erkek çocuklarda kalça eklemi asimetrisinin antropometrik olarak değerlendirilmesi
In Boys of 12-15 age group the anthropometric measurements of hip joint asymetry
SEMİH ÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
MorfolojiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiAnatomi Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. NEDİM ÜNAL
- Takım ve bireysel sporcuların fonksiyonel hareket analizi, postür ve dinamik dengelerinin incelenmesi
Investigation of functional movement screen, posture and dynamic balance in team and individual athletes
BARIŞCAN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
SporÇukurova ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CENAB TÜRKERİ