Ön kol kas kuvvetlerinin EMG sinyalleri ile belirlenmesi ve yapay sinir ağlarıyla tahmini
Determining front arm muscular strengths with EMG signals and estimating artificial neural networks
- Tez No: 494770
- Danışmanlar: PROF. DR. YASİN KİŞİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kas kuvvetlerini insan vücuduna hasar vermeden, doğrudan ölçmek mümkün olmadığı için bu kuvvetlerin belirlenmesinde yardımcı ölçüm ve yöntemlere gereksinim vardır. Bu çalışmada elin kavraması esnasında ön kol kaslarında oluşan kuvvet analiz edilmeye çalışılmıştır. Bunun için farklı katılımcıların ön kol flexor kaslarından EMG ve ön kol antropometrik ölçümleri alınmış, elde edilen ham veriler analiz edilerek kavrama kuvveti ve EMG sinyalleri arasındaki ilişki, ön kol antropometrik ölçümlerinden de faydalanarak incelenmiştir. Kavrama kuvveti ve EMG sinyalleri arasındaki ilişkinin maksimum kasılmanın %20 - %80 aralığında lineer olduğu, maksimum kasılma yüzdelerinin EMG sinyali ile analizi ve tahmininde önkolun antropometrik ölçümlerinin büyük fayda ve tahmin kolaylığı sağladığı, görülmüştür. Elde edilen sonuçların kontrolü için bir yapay sinir ağı kullanılmış, %15'luk bir hata ile önkolun antropometrik ölçümlerinden, kavrama kuvveti ve EMG sinyalleri arasındaki ilişkinin tahmin edilebileceği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
It is not possible to measure muscle strength directly without harming the human body, therefore additional measures and methods are needed to determine these forces. In this study, the forces which created in the forearm muscles was tried to be analyzed. For this purpose, from different subjects, forearm flexor muscles EMG signal and forearm anthropometric measurements were taken then raw signals were analyzed to understand relation between grip strength and EMG signals. Analysis and estimation of maximal contraction percentages via EMG signal showed that forearm anthropometric measurements provided great benefit and predictability, and there is a linear change between grip strength and EMG signals in the range of 20% to 80% of the maximal contraction. An artificial neural network was used to check the results obtained, and an anthropometric measurement of the forearm with an error of 15% revealed that the relationship between grip strength and EMG signals could be predicted
Benzer Tezler
- İnsan elinin pozisyon ve kuvvetlerinin kestirimi amacıyla emg sinyallerinin sınıflandırılması
Emg signal classification to predict the position and force patterns of human hand
RAHİME YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TOLGA ENSARİ
DOÇ. DR. YUNUS ZİYA ARSLAN
- Tırmanış sporunda açık ve kapalı tutuşta uygulanan parmak kuvvetlerinin ve kas aktivasyonunun incelenmesi
Investigation of the finger forces applied and muscle activation in open hand and half closed grips in climbing sports
CANER ÇİFTÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
SporHacettepe ÜniversitesiEgzersiz ve Spor Fizyolojisi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİF MİTHAT AMCA
- Balistik kuvvet antrenmanlarında kan akışı kısıtlaması genç boksörlerde kas kuvvetini ve vuruş darbe kuvvetini artırır
Blood flow restriction in ballistic strength training increases muscle strength and impact force i̇n young boxers
BURAK GÖNÜLTAŞ
Doktora
Türkçe
2025
Sağlık EğitimiEge ÜniversitesiSpor Sağlık Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FAİK VURAL
- Elit su topu oyuncularında şut hızları ile izokinetik kas kuvvetleri arasındaki ilişki
Relationship between throwing velocity and isokinetic muscle strength in elite water polo players
AYŞEGÜL YAPICI
Doktora
Türkçe
2012
SporEge ÜniversitesiHareket ve Antrenman Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAHTİYAR ÖZÇALDIRAN
- Down sendromlu adolesanlarda el becerilerinin değerlendirilmesi
Assesment of hand dexterity on down syndrome adolescents
TUNCAY ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Fizyoterapi ve Rehabilitasyonİstanbul Bilim ÜniversitesiFizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYTEN PAMUKÇU UYAN