Geri Dön

Yüzey EMG sinyallerinin analizi ve motor ünite aksiyon potansiyellerinin belirlenmesi

Analysis of surface EMG signals and determination of motor unit action potentials

  1. Tez No: 168695
  2. Yazar: UFUK ÖZKAYA
  3. Danışmanlar: PROF.DR. MUSTAFA MERDAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

ÖZET YÜZEY EMG SİNYALLERİNİN ANALİZİ VE MOTOR ÜNİTE AKSİYON POTANSİYELLERİNİN BELİRLENMESİ Elektromiyogram (EMG) işaretler, kasın kasılmasıyla meydana gelen elektrokimyasal olayların sonucu ortaya çıkan biyopotansiyel işaretlerdir. Tıpta birçok uygulama alanında kendine yer bulan EMG sinyalleri özellikle kas ve sinir davranışlannm incelenmesinde aktif rol oynamaktadır. İğne veya yüzey elektrodlanyla elde edilen EMG işaretlerinin incelenmesi ile teşhise ve/veya tedavi yöntemine ulaşmaya çalışılır. Belirli ölçüm yöntemleriyle elde edilen EMG işaretleri, kendisini meydana getiren birçok motor ünitenin zamansal olarak üst üste binmesinden meydana gelmektedir. Kastaki kasılma miktarının az seviyede olduğu durumlarda sade EMG işaretleri gözlenirken, kasılma miktarına bağlı olarak işaret giderek karmaşıklaşmaktadır. Çünkü kasılma miktarındaki artışa bağlı olarak yeni motor üniteler ateşleme yapar ve ateşleme yapan bütün motor üniteler birleşirler. Yani EMG sinyalleri durağan sinyal değildirler. Buna ilaveten, her bir motor ünitenin ateşleme frekansı, kasılma miktarıyla beraber artmakta ve yeni bir motor ünite ateşleme yapıncaya kadar bu davranışını korumaktadır. Dolayısıyla motor ünitelerin ve bunun sonucu olarak EMG sinyallerinin belirli bir frekans davranışından söz edilmesi zordur. Bu çalışmada, yüzey elektrodlarıyla elde edilen EMG sinyallerinin motor ünite aksiyon potansiyellerinin belirlenmesi için bir yol sunulmuştur, iğne EMG'lere nazaran yüzey EMG sinyalleri daha aktif gürültü bileşenine sahiptir. Öncelikle gürültü analizinde wavelet de-noising yöntemini ve bir sonraki aşamada bağımsız bileşenlerin elde edilmesinde ICA algoritmalarım kullanan işlem sırası sonucu elde edilen sonuçlar, motor ünite aksiyon potansiyellerinin belirlenmesi için dört farklı veri oluşturmaktadır. Öncelikle yüzey EMG sinyallerinin analizini zorlaştıran temel iki problemi etkisiz hale getirmek ve sonrasında çalışmanın amacı doğrultusunda sonuca ulaşmak amacında olan bu çalışma, hazırlanan yazılım ile aynı anda birden fazla sonuç vererek eşzamanlı olarak kıyaslama olanağım sağlamaktadır. Sonuçlar elde edildikten sonra, giriş-çıkış arasında yapılan geribesleme ile sonuçların doğruluk oranları hakkında bilgi sahibi olma imkanı da işlemlerin doğruluğu üzerine oluşabilecek soru işaretlerini ortadan kaldırmaktadır. ANAHTAR KELİMELER: EMG, Motor Ünite Aksiyon Potansiyeli, ICA, Wavelet m

Özet (Çeviri)

ABSTRACT ANALYSIS OF SURFACE EMG SIGNALS AND DETERMINATION OF MOTOR UNIT ACTION POTENTIALS Electromyogram (EMG) signals are biopotential signals, which occur as the result of electro-chemical circumstances dependent on contraction of muscles. EMG signals that have a place in most applications of medical science have an active role especially at investigation of behaviours of muscles and nerves. With the analysis of EMG signals gained by needle or surface electrodes, it is aimed to gain the diagnosis and/or treatment. EMG signals that are taken with particular methods comprise the superposition of their constituent motor units. At the conditions of lower contraction degrees, EMG signals are simple but, EMG signals have a sophisticated strucutre dependent on the contraction value. Because, with the increase of contraction value, new motor units fire and all the firing motor units recruit and EMG signals are nonstationary. Also, firing frequencies of each motor units increase with the contraction level and keep their behaviour until the newer motor unit fires. So, it is quite difficult to talk about a specific behaviour of EMG signals. In this study, a new method is presented to determine the motor unit action potentials of EMG signals that are recorded with surface electrodes. Compared to needle EMG signals, surface EMG signals have more active noise component. Results, which are gained by the process train including wavelet de-noising method for noise anlysis at first step and then ICA algorithms to provide independent components, form four different datas to determine the motor unit action potentials. Performed study, which is aimed to make ineffective the problems that make the analysis of EMG signals difficult and then to reach the desired results, provides simultaneous comparison possibility submitting four results. After the determination of the results, with the feedback between input and output, examination of accuracy ratio of results are possible and this examination eliminates the questions about the accuracy of the study. KEYWORDS : EMG, Motor Unit Action Potential, ICA, Wavelet IV

Benzer Tezler

  1. Tez No

    382701

    Comparison of duration effect of K2 trainer on jaw muscle

    Çene kaslarında K2 aparesinin tedavi süresi boyunca karşılaştırılması

    SERKAN ARİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    BiyomühendislikFatih Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞÜKRÜ OKKESİM

  2. Tez No

    507876

    Machine learning techniques for surface electromyography based hand gesture recognition

    Yüzey elektromiyografi temelli el jesti tanıma için makine öğrenmesi teknikleri

    ENGİN KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  3. Tez No

    365258

    Ön kol yüzey emg sinyallerinin örüntü tanıma tabanlı analizi ve yapay sinir ağları ile sınıflandırılması

    Pattern recognition based analysis of forearm surface emg signals and classification with artificial neural networks

    SEYİT AHMET GÜVENÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ULUTAŞ

  4. Tez No

    335321

    Servikal bölgede oluşan kas yorgunluğunun yüzey elektromiyogram bilgileri ile değerlendirilmesi

    The evaluation of the muscle fatigue in the cervical region with surface electromyogram information

    GÜZİN ÖZMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜKSEL ÖZBAY

  5. Tez No

    566792

    Akıllı el protez kontrolü karar verme performansına elektromiyografi sinyallerinin çok değişkenli görgül kip ayrışımı ile analizinin etkileri

    The effects of multivariate empirical mode decomposition analysis of electromyography signals on intelligent hand prothesis control decision making performance

    FATİH ONAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mekatronik MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET MERT

Geri Dön