Diagnosing knee pathology using surface electromyography (SEMG) and artificial neural networks
Yüzey elektromiyografisi (SEMG) ve yapay sinir ağları kullanarak diz patolojisinin teşhisi
- Tez No: 479161
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TURGAY İBRİKÇİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Diz, özellikle diz osteoartritinde patolojiyi saptamak için yapılan çeşitli tıbbi tanı testlerin çoğu invaziv ve pahalıdır. Bu tezde, dizdeki anormalliklerin daha hızlı, invaziv olmayan ve ucuz şekilde teşhis edilmesi için diğer yöntemlerin araştırılmasıdır. Bu amaçla, diz çevresindeki dört farklı kastan kaydedilen yüzey Elektromiyografi (SEMG) sinyalleri, dizin bükülme derecesi ve tanıma algoritmaları kullanıldı. Bu veri setinde, 11 denekte normal diz ve diğer 11 denekte ise osteoartritten etkilenen diz bilgilerinden oluşantoplamda 22 denekten oluşmaktadır. Bu veri setinde her pencerede zaman serisine bağlı özellikleri çıkarıldı. Bu özellikleri kullanan 13 farklı öğrenme sınıflandırıcısı ve 7 derin sinir ağları ile eğitilmesi, test edilmesi ve doğrulanması için kullanılmıştır. Bu çalışmada,%99'u aşan en iyi performans çok katmanlı algılayıcı olarak Destek Vektör Makineleri (SVM), vetopluluk sınıflandırıcıları grubunda ise k-en yakın komşusu (k-NN) ile başarılmıştır. Buna karşın, otoencoderlerde gizli büyüklükte geniş bir yelpazede araştırılan derin ağların kullanımı son softmax katmanı ile%86.6 doğruluk göstermiştir ve son softmax katmanı k-en yakın komşusu (k-NN) ile değiştirilerek doğrulukta %91.3'ye ulaşılmıştır. Karşılaştırma sonuçlarında, yapay sinir ağları derin sinir ağlarından daha üstün performans göstermiştir. Bu nedenle, diz patolojisinin yüzeyelektromiyografi sinyalleri kullanılarak yapay sinir ağı algoritmaları ile daha verimli ve otomatik teşhis edilebileceği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Among various medical diagnostic tests performed to identify pathology in the knee, especially knee osteoarthritis, most of them are invasive and expensive. In this thesis, another methodology for diagnosing the abnormality in the knee in a more quick, non-invasive and cheap manner has been investigated. For that purpose, surface Electromyography (SEMG) signals recorded from the four muscles surrounding the knee, the recording of the flexion degree in the knee and pattern recognition algorithms were used. The datasets of this experiment comprised 22 subjects among whom 11 subjects had normal knee and other 11 subjects had an osteoarthritis-affected knee. Time-series features were then extracted from each frame and were used to train, test and validated 13 different learning classifiers and 7 variants of deep neural networks. In this study, the best performance measure above 99% was achieved by most of the tested classifiers under the group of Support Vector Machines (SVM), multilayer Perceptron (MLP), k-Nearest Neighbor (K-NN) and Ensemble classifiers. Whereas, the use of deep nets which were investigated over a wide range of hidden size of the autoencoders, showed accuracy of 86.6% with final softmax layer and accuracy of 91.3% by replacing the final softmax layer with k-nearest neighbor. By comparison, artificial neural networks outperformed deep neural networks and it is therefore concluded that the knee pathology can be diagnosed more efficiently and automatically using surface electromyography signals and artificial neural network algorithms.
Benzer Tezler
- Patellofemoral ağrı sendromunda izokinetik ve klinik değerlendirme
Isokinetic and clinical evaluation of patellofemoral pain syndrome
SELMA GÜNDÜZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonKırıkkale ÜniversitesiFiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVİM ORKUN
- Diz ağrısı ile başvuran hastalarda insidental olarak saptanan benign kemik tümörlerinin diz ağrısı üzerine etkisinin incelenmesi
Examination of the effect of incidentally detected benign bone tumors on knee pain in patients presenting with knee pain
TALHA TEPEOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Ortopedi ve TravmatolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET KAPUKAYA
- Diz ekleminde manyetik rezonans görüntüleme artroskopik bulgular arasında uyum üzerine yaşın etkisi
Knee joint magnetic resonance imaging in the diagnosis of pathology all results're throwing in the same accuracy of age?
GHADER HATAMI GHAREH GHESHLAGHI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
Ortopedi ve TravmatolojiEge ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMİH AYDOĞDU
- T.C Dr. Abdurrahman Yurtarslan Ankara Onkoloji Eğitim ve Araştırma Hastanesinde 1990-2000 yılları arasındaki kemik tümörlerinin değerlendirilerek, kemik tümörlerinin tanısında trephin iğne biyopsisinin yerinin araştırılması
Evaluation the role of trephine needle biopsy to diagnose the bone tumor by investigating the bone tumors between 1990-2000 in T.C Dr. Abdurrahman Yurtarslan Ankara Oncology Education and Research Hospital
DUDU SOLAKOĞLU KAHRAMAN
- Otojen hamstring grefti ile ön çapraz bağ rekonstrüksiyonu uygulanan hastalarda transtibial ve anteromedial tekniğin fonksiyonel olarak karşılaştırılması
Comparing the functional results of transtibial and anteromedial techniques in patients undergoing acl reconstruction using autogenous hamstring graft
SEMA CİHAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Ortopedi ve TravmatolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
UZMAN EVRİM DUMAN