EMG işaretlerinden motor birim aksiyon potansiyellerinin ayrıştırılması
Decomposition of motor unit action potantials from EMG signals
- Tez No: 66947
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
ÖZET Bu çalışmada, iğne elektrodlarla alınan elektromiyogram (EMG) işaretlerinden, motor birim aksiyon potansiyellerinin (MUAP) aynştırılması için yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Yöntem, dört ayrı işlem sürecinden oluşmaktadır: EMG işaretine katılan toplamsal gürültünün azaltılması, patem veri tabanının oluşturulması, MUAP işaretlerinin ayrıştırılması ve MUAP işaretlerinin genliklerinin belirlenmesi. Gürültünün azaltılması için, ikinci dereceden bir analog alçak geçiren Butterworth süzgecin vuruş tepkesinden yararlanarak elde edilen bir alçak geçiren sayısal süzgeç tasarlanmış ve kullanılmıştır. Patern veri tabam oluşturulması işlemi bir kendi kendine öğrenme işlemidir. Bu işlem, MUAP işaretlerinin, EMG işareti içinde girişimsiz olarak bulunduğu düşük kas kasılma kuvveti seviyelerinde gerçekleştirilir. MUAP işaretlerinin, orta ve yüksek kas kasılma kuvveti seviyelerinde ayrıştırılması için, EMG işaretinin zaman örnekleri ile, patem veri tabanındaki paternlerin örnekleri arasındaki farkın yükseltilmesi esasına dayalı algılama süzgeçleri kullanılmıştır. Ayrıştırılan MUAP işaretlerinin genliklerinin belirlenmesi işlemi, doğrusal en küçük kareler kestirimi yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Anahtar Kelimeler : Elektromiyogram, Motor Birim Aksiyon Potansiyeli, Patern Algılama, Sayısal Süzgeç, Doğrusal En Küçük Kareler Kestirimi.
Özet (Çeviri)
SUMMARY Decomposition of Motor Unit Action Potentials from EMG Signals In this work, a new technique to decompose the motor unit action potantials from electromyogram signals acquired by using needle electrodes is developed. The technique consists of four steps: reducing the noise added to EMG signal, creating a pattern data base, decomposing MUAP signals, estimating the amplitudes of MUAP signals. In order to reduce the noise, a digital low pass filter designed by using impulse response of a second order analog low pass Butterworth filter is used. It is a self Ixaininig process creating a pattern data base. This process is performed at low muscle contraction force levels, MUAP signals are seperated in EMG signal. Pattern detection filters based on amplifying the difference between time samples of EMG signal and pattern samples in pattern data base are used to decompose the MUAP signals at middle and high muscle contraction force levels. The amplitudes of MUAP signals decomposed by using the pattern detection filter are computed by using linear least square estimation method. Key Words : Electromyogram, Motor Unit Action Potantial, Pattern Detection, Digital Filter, Linear Least Squares Estimation. VI
Benzer Tezler
- EMG işaretlerinin modern yöntemlerle önişlenmesi ve sınıflandırılması
Pre-processing and classification of EMG signals by using modern method
MEHMET RECEP BOZKURT
Doktora
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ETEM KÖKLÜKAYA
Y.DOÇ.DR. ABDÜLHAMİT SUBAŞI
- Yüzey EMG sinyallerinin analizi ve motor ünite aksiyon potansiyellerinin belirlenmesi
Analysis of surface EMG signals and determination of motor unit action potentials
UFUK ÖZKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MUSTAFA MERDAN
- Taramalı EMG ile nöromüsküler parametrelerin belirlenmesi
Determining neuromuscular parameters with scanning EMG
NECDET TUĞRUL ARTUĞ
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BOLAT
DOÇ. DR. ONUR OSMAN
- EEG işaretlerindeki göz ve çene hareketi artifaktlarının sınıflandırılması
Classifying eye and chin movement artifacts in EEG signals
SHAHİN POURZARE
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU
- EEG tabanlı çoklu sensör destekli bir insan makine arayüzünün geliştirilmesi
Development of an eeg and multi sensor based human machine interface
GÜRKAN KÜÇÜKYILDIZ
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN OCAK