Biyomedikal sinyallerin toplanması ve analizi için giyilebilir cihaz tasarımı ve gerçeklenmesi
Wearable device design and implemantion for the acquistion and analysis of biomedical signals
- Tez No: 418816
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖMER ESKİDERE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Orhangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
EMG ve ECG gibi biyomedikal sinyaller, hasta takibinde, klinik rehabilitasyonda ve akademik araştırmalarda kullanılmaktadır. Yürüme, el ve kol hareketleri gibi üst ve alt ekstremitelerin, yaralanmalar, kas hastalıkları, felç ve Parkinson hastalıklarının analizinde kullanılmaktadır. Her ne kadar bir uzmanın gözlemsel alt ve üst ekstremite analizi, maliyeti düşük ve etkili olsa da, bu analiz subjektiftir. Teknolojinin bu ekstremitelerin analizine dahil edilmesi ile giyilebilir teknolojiler gibi yeni yöntemler, kişiden bağımsız objektif sonuçlar alınmasını sağlayabilmektedir. Bu tezde çeşitli biyomedikal sinyalleri (EMG, ECG , ivme ve gyro) toplayan bir giyilebilir cihaz tasarlanmış ve prototipi üretilmiştir. Yedi farklı deneyle cihaz test edilmiştir ve elde edilen sinyaller analiz edilmiştir. Bu çalışmada insan vücudundaki kaslar tarafından üretilen tepkisel EMG ve ECG sinyalleri elektrotlarla alınmıştır. Bu sinyaller mili voltlar seviyesinde olduğundan, işlemsel yükselteç kullanılarak sinyaller yaklaşık 1000 kat yükseltilmiştir. Yükseltilen sinyaller Anolog Dijital Dönüştürücü (ADC) ile dijital veriye dönüştürülmüştür. ADC çözünürlüğünün yüksek olması hassasiyet için önemlidir. Giyilebilir cihazımızda 12 bit çözünürlükte ADC kullanılmıştır. Cihazda EMG ya da ECG sinyali uygulanabilecek 2 giriş kanalı mevcuttur. Giyilebilir cihazda bir adet 3 eksen ivme ve gyro algılayıcısı da mevcuttur. Bu algılayıcıdan 6 farklı veri ölçülür. Bunlar 3 eksen ivme ve 3 eksen konum bilgileridir. Bu algılayıcı vücutta bağlandığı noktadaki gyro ve ivme bilgilerini algılamaktadır. İşlemci ile bu bilgi bir TFT ekranda çizdirilip o anki veri araştırmacı tarafından gözlenebilmektedir. Ayrıca bu veriler SD hafıza kartına depolanmaktadır. Böylece istendiğinde kişisel bilgisayarlarda incelenebilir. Cihazdaki saat ve takvim, depolanan verilere otomatik olarak kayıt saat ve tarihini yüklemektedir. Cihaz iki adet 3,7 volt lityum pil ile beslenmektedir.
Özet (Çeviri)
Biomedical signals, such as EMG, and ECG are used in clinical rehabilitation and academic researches and for observation of patients. They are also used for motion analysis of upper and lower extremities (such as walking, hand and arm movements etc.). Furthermore, they are used for analyzing injuries, muscle diseases, stroke and Parkinson's disease. Although analysis of the observational upper and lower extremities of a medical expert is effective and low cost, it is subjective. By including technology in analyzing extremities and by using wearable technologies we could provide objective results. In this thesis, a wearable device which can gather several biomedical signals (EMG, ECG, acceleration and gyro) is designed and a prototype is produced. The prototype has been tested in seven different experiments and the signals acquired have been analyzed. In this study EMG and ECG signals that are produced by human body have been collected by electrodes. Because of the levels of these signals are in millivolts, by using operational amplifier they are amplified approximately 1000 times. Amplified signals are transformed in to digital signals by using ADC (Analog to Digital Converter). ADC resolution is important for high sensitivity. We used 12-bit resolution ADC for this wearable device. The device has 2 channel input for EMG or ECG signals. Wearable device also has a 3 axis gyro and acceleration sensor. Six different data are collected by this sensor. These are 3 axis acceleration data and 3 axis gyro data. This sensor collects the gyro and acceleration data from the point of the body they are attached to. By using microprocessor these data are plotted on a TFT and could be observed by researcher. These data are also stored in an SD memory card. So that if needed data could be analyzed on a PC. The device's date and clock data are automatically copied on a stored data. Two 3.7 volts lithium batteries are used for power supply.
Benzer Tezler
- Improved hilbert huang transform supported by machine learning algorithms for signal analysis
Sinyal analizi icin makine öğrenme algoritmaları ile desteklenen geliştirilmiş hilbert huang dönüşümü
HAMİD ERİNÇ KARATOPRAK
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Diagnophone: An electronic stethoscope for respiratory audio analysis
Dıagnophone: Solunum sesi analizi için bir elektronik steteskop tasarımı
EGE YAĞ ÇAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Analysis of signal processing algorithms for detection of human vital signs using uwb radar
Hayati bulguların geniş bantlı radar sistemleri ile tespitinde kullanılan sinyal işleme algoritmalarının analizi
CANSU EREN
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
PROF. DR. SAEİD KARAMZADEH
- Development of neural network based algorithm of active ankle prosthesis using gait analysis data
Yürüme analiz verileri kullanılarak aktif ayak bileği protezinin sinir ağı tabanlı algoritmasının geliştirilmesi
AHMET DOĞUKAN KELEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
BiyoteknolojiBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAN ALİ YÜCESOY
- Monitoring of cardio rhythm with accelerometer (Accelero-Cardio-Gram-ACG) over wireless body area network
Kalp ritminin ivme algılayıcı ile takibi (İvmesel-Kalp-Ritim-Takibi-İKT) ve kablosuz vücut alan ağı üzerinden iletimi
HASAN BASRİ GÜNER
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ