Geri Dön

Detection of distinguishing features using selection methods for robot-assisted rehabilitation system, rehabroby

Robot yardımlı rehabilitasyon sistemi kullanılarak ayırt edici özniteliklerin seçim yöntemlerinin değerlendirilmesi

  1. Tez No: 486633
  2. Yazar: YUNUS PALASKA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. DUYGUN EROL BARKANA, YRD. DOÇ. DR. ENGİN MAŞAZADE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Investigation of vibrations created during TBM excavation and rock cutting

    TBM kazısı ve kaya kesme deneyleri sırasında oluşan titreşimlerin incelenmesi

    UĞUR ATEŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANİFİ ÇOPUR

  2. 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

    İngilizce

    2020

    Biyokimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RAMAZAN KIZIL

  3. Incipient fault detection in wind turbines

    Rüzgar türbinlerinde gelişmekte olan hata öngörüsü

    AYŞE GÖKÇEN KAVAZ TAŞKINER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU

  4. 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

    Türkçe

    2024

    Mühendislik BilimleriKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYBABA HANÇERLİOĞULLARI

  5. 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

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ NARİN