Detection of distinguishing features using selection methods for robot-assisted rehabilitation system, rehabroby
Robot yardımlı rehabilitasyon sistemi kullanılarak ayırt edici özniteliklerin seçim yöntemlerinin değerlendirilmesi
- Tez No: 486633
- Danışmanlar: PROF. DR. DUYGUN EROL BARKANA, YRD. DOÇ. DR. ENGİN MAŞAZADE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Görev katılımı, hastaların rehabilitasyon programlarına katılımlarının sürdürülmesinde önemli bir faktördür. Uygun zorlayıcı bir rehabilitasyon görevi denekleri motive edebilir ve denekler için maksimum katılım sağlayabilir. Bu nedenle, görev zorluğunun rehabilitasyon görevlerinden iyi performans elde etmek için uygun bir zorlukta olması arzu edilmektedir. Uygun zorluk seviyesini bulmak için, kişinin duygularını tespit etmek (denek ya sıkılıyor ya da zorlanıyordur) ve daha sonra rehabilitasyon görevini, deneğin duygularını dikkate alarak yeteneklerine daha iyi uyacak şekilde modifiye etmek önemlidir. Bu tezde, kişinin duygularını tespit etmek için Kan Hacmi Darbesi (BVP), Deri İletkenliği (SC), ve Deri Sıcaklığı (ST) olmak üzere gibi üç biyogeribildirim algılayıcı kullanıldı. Kullanılan biyogeribildirim algılayıcılar yardımıyla fizyolojik sinyallerden deneklerin duygularını doğru bir şekilde tespit etmek için ayırt edici özniteliklerin hangileri olduğunu bilmekde oldukça önemlidir. Bu tezde, ardışık ileri seçim ve tek yönlü ANOVA öznitelik çıkarım yöntemleri kullanılarak fizyolojik sinyallerden ayırt edici öznitelikler tespit edildi.
Özet (Çeviri)
Task involvement is a key factor in sustaining subjects' participation in rehabilitation programs. An appropriate challenging rehabilitation task can increase engagement of the subjects. In this way, it is desirable that task difficulty must be suitably challenging to acquire great performance from rehabilitation tasks. In order to find the appropriate challenging level for each subject, it is important to detect the subject's feelings (he/she is either getting to be noticeably exhausted or disappointed), and after that to change the rehabilitation task to better suit the subjects capacities by considering their feelings. In this thesis, three main biofeedback sensors Blood Volume Pulse (BVP), Skin Conductance (SC), and Skin Temperature (ST) are used to detect the feelings of the subjects when they use a robot-assisted rehabilitation system called RehabRoby. It is also important to know which features are distinctive to properly detect the feelings of the subjects from the physiological signals acquired by these biofeedback sensors. In this thesis, we explore the distinctive features from physiological signals using both sequential forward selection (SFS) and ANOVA feature extraction methods.
Benzer Tezler
- Investigation of vibrations created during TBM excavation and rock cutting
TBM kazısı ve kaya kesme deneyleri sırasında oluşan titreşimlerin incelenmesi
UĞUR ATEŞ
Doktora
İngilizce
2024
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANİFİ ÇOPUR
- Ftir histo-spectroscopic evaluation and chemometric discrimination of colon cancer
Kolon kanserinin ftır hısto-spectroscopıc değerlendirmesi ve kemometrik ayrıştırımı
SUSAN NAJAH MAHDI AL-KINANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Biyokimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RAMAZAN KIZIL
- Incipient fault detection in wind turbines
Rüzgar türbinlerinde gelişmekte olan hata öngörüsü
AYŞE GÖKÇEN KAVAZ TAŞKINER
Doktora
İngilizce
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU
- Evrişimsel sinir ağları ve çekirge optimizasyon algoritması kullanarak kolon kanser hastalığı tesbiti
Colon cancer disease diagnose with convolutional neural network and grasshopper optimization algorithm
AMNA ALI A MOHAMED
Doktora
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriKastamonu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYBABA HANÇERLİOĞULLARI
- Öksürük akustik sinyallerinde geleneksel ve derin öznitelikler yardımıyla COVID-19 tespiti
COVID-19 detection with traditional and deep features on cough acoustic signals
YUNUS EMRE ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ NARİN