Geri Dön

Fizik terapi egzersiz tiplerinin tanınması ve takip edilmesi için bir bilgisayarla görme yöntemi

A computer vision approach to recognize and to track the types of physiotherapy exercises

  1. Tez No: 405824
  2. Yazar: İLKTAN AR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YUSUF SİNAN AKGÜL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Fizyoterapi ve Rehabilitasyon, Computer Engineering and Computer Science and Control, Physiotherapy and Rehabilitation
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

Eylem tanıma problemi sabit veya hareketli görüntülerde insanların hareketlerin bilgisayarla tanımlanmasıdır. Bu problem günümüzde en dikkat çeken bilgisayarla görme konularından biridir. Literatürde eylem tanıma problemi: spor müsabakalarının hareketli görüntülerinden sporcuların yaptığı eylemlerinin neler olduğunun tanınması, dans ve bale kareografilerinin tanınması, ortopedik hastaların klinik incelemeleri, yaşlı insanların bakımı gibi konularla örneklenebilir. Bu tezde, hareketli görüntülerdeki insan eylemlerini tanımak için bilgisayarla görme tabanlı çeşitli sistemler oluşturulmuştur. Geliştirilen bu sistemlerde kullanılmak üzere hareketli görüntülerdeki, hareket tabanlı öznitelikleri tanımlayabilmek için ve duruş tabanlı öznitelikleri tanımlayabilmek için özgün öznitelik çıkarma yöntemleri oluşturulmuştur. Tez kapsamında insan eylemlerinin tanınmasına örnek konu olarak evde yapılan fizik tedavi egzersizlerinin analizi seçilmiştir. İlgili sağlık kuruluşlarından evde yapılan fizik tedavi seanslarında en sık kullanılan egzersiz tipleri hakkında bilgi alındıktan sonra bu egzersizlerin hareketli görüntülerini barındıran bir veri kümesi oluşturulmuştur. Ev Ortamındaki Fizik Tedavi Egzersizleri (EOFTE) veri kümesinde MS Kinect algılayıcı kullanılarak kaydedilen 240'ar tane renk ve derinlik hareketli görüntüleri bulunmaktadır. Daha sonra, fizik tedavi egzersizlerinin analizi için temel ve gelişmiş olmak üzere iki farklı sistemler tasarlanmıştır. Bu sistemler hareket, duruş ve nesne bilgisi olmak üzere üç ana fizyoterapi bilgi türünün, üretken bir Bayes ağı yapısında değerlendirerek egzersizleri yüksek başarı oranı ile tanımaktadır. Sistemlerde renk ve derinlik hareketli görüntüleri birlikte kullanılmıştır. Sadece renk hareketli görüntülerini kullanarak da yüksek tanıma oranları elde edilmiştir. Son olarak, egzersiz seanslarının takibi için egzersiz tekrar sayısının tahmin eden özgün bir yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen sistemlerin ve yöntemlerin etkinliği birçok eylem tanıma veri kümesinde test edilmiş ve elde edilen sonuçların başarılı olduğu literatürdeki benzer çalışmaların sonuçları ile karşılaştırılarak gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Action recognition problem is defined as the computerized recognition of human actions from still images or videos. This problem is one of the most interesting topics in computer vision. Examples of action recognition problem in literature are: recognition of sport specific actions (e.g. style of tennis serve) from sport videos, recognition of dance's and ballet's choreography, clinical examination of orthopedic patients, examination of human physical status, and care of elderly people. In this thesis, computer vision based systems are constructed to recognize human actions from videos. In order to use within these systems, novel feature extraction methods are developed which obtain motion-based features and stance-based features. The analysis of home-based physiotherapy exercises is selected as a subtopic in action recognition. After receiving information about the most common types of home-based physiotherapy exercises from related health care institutes, a dataset (EOFTE) that contains videos of these exercises was created. The EOFTE dataset contains 240 color and 240 depth videos which are captured by a Microsoft Kinect sensor. Then, two different systems have been proposed, as basic and enhanced version, to analyze physiotherapy exercises. These two systems use the main sources of information in physiotherapy (motion patterns, stance information, exercise object) within a Bayesian network and recognize the type of exercise in the given videos accurately. Although the recognition rate obtained by using both color and depth videos is higher than using only color videos, the proposed system can robustly use only color videos. Finally a novel approach is presented to estimate the exercise repetition counts. The effectiveness of the developed systems and methods is validated on several action recognition datasets. The results obtained in the experiments proved that the developed systems and methods are successful.

Benzer Tezler

  1. Profesyonel ses sanatçılarının ses üretiminde karşılaştıkları teknik sorunlara yönelik yeni öneriler

    New suggestions regarding the technical problems encountered by proffessional vocal artists in voice production

    PINAR UÇMAN KARAÇALI

    Sanatta Yeterlik

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    MüzikDokuz Eylül Üniversitesi

    Opera Ana Sanat Dalı

    DOÇ. ZİBELHAN DAĞDELEN

    PROF. DR. BÜLENT ŞERBETÇİOĞLU

  2. Bilişsel egzersiz terapi yaklaşımı ölçeği'nin romatoid artrit tanısı alan bireylerde geçerliği, güvenirliği ve duyarlılığının belirlenmesi

    Determination of the validity, reliability and sensitivity of the cognitive exercise therapy approach scale in patients with a diagnosis of rheumatoid arthritis

    FATMA BİRGÜL OFLAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Fizyoterapi ve RehabilitasyonHacettepe Üniversitesi

    Temel Fizyoterapi Ve Rehablitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EDİBE ÜNAL

  3. Bilişsel egzersiz terapi yaklaşımı ölçeği'nin fibromiyalji tanısı alan bireylerde geçerliği, güvenirliği ve duyarlılığının belirlenmesi

    Determination the validity, reliability and sensitivity of the cognitive exercise therapy approach scale for individuals diagnosed with fibromyalgia

    MAHBUBA ZAHİD

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Fizyoterapi ve RehabilitasyonHacettepe Üniversitesi

    Temel Fizyoterapi Ve Rehablitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EDİBE ÜNAL

  4. Bilişsel egzersiz terapi yaklaşımı ölçeği'nin gebe bireylerde geçerliği, güvenirliği ve duyarlılığının belirlenmesi

    Validity, reliability and sensitivity of bety scale in pregnant individuals

    EBRU KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Fizyoterapi ve RehabilitasyonHacettepe Üniversitesi

    Fizik Tedavi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EDİBE ÜNAL

  5. Bı̇lı̇şsel Egzersı̇z Terapı̇ Yaklaşımı Değerlendirme Ölçeğı̇'nı̇n diz osteoartrit tanısı alan bı̇reylerde geçerlı̇ğı̇, güvenı̇rlı̇ğı̇ ve duyarlılığının belı̇rlenmesı̇

    Determination of the validity, reliability and responsiveness of the cognitive exercise therapy approach scale in patients with a diagnosis of knee osteoarthritis

    ZEYNEP İREM BULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Fizyoterapi ve RehabilitasyonHacettepe Üniversitesi

    Temel Fizyoterapi Ve Rehablitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EDİBE ÜNAL