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: Belirtilmemiş.
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
- Detection of human emotions under multiple olfactory stimuli using EEG signals and machine learning
EEG sinyalleri ve makine öğrenimi kullanarak çoklu koku uyarıcıları altında insan duygularının tespiti
ÖZGE ADA BOZBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Ekonomi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
- Research on the development of an artificial intelligence based expert system for the detection of schizophrenia from eeg data
Şizofreni hastalığının eeg verilerinden tespiti için yapay zeka tabanlı bir uzman sistem geliştirilmesinin araştırılması
OSMAN KÜÇÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mühendislik BilimleriYıldız Teknik ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL CANTÜRK
- Biyomedikal sinyaller ile yapay zeka tabanlı zihinsel iş yükünün belirlenmesi
Detection of mental workload using biomedical signals and artificial intelligence
OĞUZHAN HASAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR
- Açıklanabilir yapay zeka ve akustik sinyaller kullanılarak endüstriyel makinelerde anomali tespiti
Anomaly detection in industrial machines using explainable ai and acoustic signals
BETÜL SENA ÇAĞLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN