Geri Dön

Gait analysis using inertial measurement units as sensors

Eylemsizlik ölçer kullanarak yürüyüş analizi yapılması

PDF İndir

  1. Tez No: 758231
  2. Yazar: SELİN KİRDİŞ GEMİCİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERGİN TÖNÜK, PROF. DR. MELEK GÜNEŞ YAVUZER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 132

Özet

Kişinin hareket fonksiyonunu etkileyen hastalıklar sonrası eklem kinematik ve kinetiklerinin incelenmesi, kişinin hareket kapasitesi hakkında bilgi vermektedir. Bu konuda en yaygın kullanılan sistemler optoelektronik sistemlerdir. Ancak bu sistemler pahalıdır ve laboratuvar dışında kullanım imkanı bulunmamaktadır. Bu nedenle göreceli olarak yeni sistemler olan giyilebilir teknolojiler(örneğin eylemsizlik sensörü içeren sistemler) bu sistemlerin yerini almaya başlamıştır. Giyilebilir teknolojiler kullanıcılar tarafından daha ulaşılabilirdir ve laboratuvar dışında kişinin uzun süreli hareket takibine imkan sağlayan teknolojilerdir. Yıllar içinde bir çok araştırmacı METU Biyomekanik Laboratuvarında bulunan yürüyüş analizi sistemini kurmak ve geliştirmek için çaba göstermiştir. İlk yürüyüş analizi sistemi olan KİSS sisteminin ardından, eylemsizlik ölçer tabanlı yeni yürüyüş analiz sistemi çalışılmaya başlanmıştır. Bu çalışmanın ilk bölümünde, kinematik ve kinetik yürüyüş analiz sistemleri, eylemsizlik ölçer sensörleri ve kuvvet platformları kullanılarak toplanan veriler kullanılarak geliştirilmiştir. Yazılım açık kaynak kodlu bir yazılım olan OpenSim'e dayanmaktadır. Alt ve üst ekstremiteler için mevcut eylemsizlik ölçer sensörleri kullanılarak yazılım uyarlandıktan sonra geliştirilen sistemler, tek ve çoklu sensörlerin statik deney düzenekleri ile denenmesi ve tek denekle gerçekleştirilen insanlı deneyler aracılığıyla incelenmiş ve kavramsal doğrulama gerçekleştirilmiştir. Yedi eylemsizlik ölçer sensörü kullanılarak bir alt ekstremite test düzeneği yardımıyla veriler toplanmış, işlenmiş ve yorumlanmıştır. Ayrıca, bir insan denekten yürüyüş ve üst ekstremite hareket verileri toplanmıştır. Kinematik yürüyüş analizinin sonuçları, hareket sırasında pelvis sensörünün (ana sensör) istenmeyen hareketi nedeniyle kayma gözlemlendiğini göstermektedir. Sonuçlardaki kayma sorunu eğim düzeltici kod kullanılarak çözülmüştür. Genel olarak, analiz sonuçları kinematik veri desenlerinin literatürle tutarlı olduğunu göstermiştir. Bazı sonuçlar ile literatürdeki değerler arasındaki farkların sensör hassasiyeti ve deneğin kendine özgü yürüyüş biçiminden kaynaklandığı düşünülmüştür. Kinetik verilerin paternleri de literatürdeki verilerin paternleriyle benzer olsa da temel olarak iki sorun gözlemlenmiştir. İlk sorun, bazı eğrilerin literatürdekinin tersi olduğunun fark edilmiş olmasıdır. Bu durumun koordinat sistemi farkından olduğu düşünülmektedir. İkinci olarak, deneysel sonuçların literatürdekilerden daha yüksek değerler olduğu görülmüştür. Ancak farklı ağırlıklara sahip farklı deneklerin verilerinin incelenmesi sonucunda, verilerin kendi içinde tutarlı olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Examination of joint kinematics and kinetics after diseases that affect mobility provides information about the movement capacity of the person. The most widely used systems in this field are opto-electronic systems. However, these systems are expensive and cannot be used outside the laboratory. For this reason, wearable technologies (e.g. systems containing inertial sensors), which are relatively new systems, have started to take the place of these systems. Wearable technologies are more accessible to users and allow for long-term movement monitoring of the person outside the laboratory. Over the years, many researchers have made efforts to establish and improve the gait analysis system at METU Biomechanics Laboratory. After the opto-electronic gait analysis, the KISS system, a new Inertial Measurement Units based gait analysis system was started to be developed. In the first phase of this study, the kinematic and kinetic gait analysis systems were developed using data acquired utilizing Inertial Measurement Units (IMUs) and force plates. The software is based on an open source software, OpenSim. After adopting the software for available IMU sensors for lower and upper extremities, the developed systems were examined and validated qualitatively by testing single and multiple sensors with static test setups and additional experiments with a human subject. Data was collected, processed and interpreted with the help of a lower extremity test setup using seven IMUs. Moreover, gait and upper extremity data were collected from a human subject. The results of the kinematic gait analysis indicate that drift has been observed because of the unwanted motion of the pelvis sensor (which is the main sensor) during movement. The drift problem of the results was solved by using the slope correction code. Overall, analysis results showed that patterns of the kinematic data are consistent with the literature. The differences between some of the final results and the values in the literature were thought to be due to sensor sensitivity and the subject's unique gait pattern. Although the patterns of the kinetic data are also similar to the patterns of the data in the literature, two main problems were observed. First, it was noticed that some of the curves were in the reversed order of those in the literature. It is thought that this is caused by a difference between the coordinate systems. Secondly, the experimental results were found to be larger than those in the literature. However, after analyzing the data of different subjects with different weights, it was seen that the data was consistent in itself.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    704818

    Design of wearable systems for activity monitoring and their applications using neural networks and data fusion techniques

    Aktivite izleme için giyilebilir sistemlerin tasarımı ve sinir ağları ve veri füzyon teknikleri kullanılarak uygulamaları

    GÖKMEN AŞCIOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAVUZ ŞENOL

  2. Tez No

    496501

    IMU tabanlı yürüyüş analizi

    IMU based gait tracking

    KAAN ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU

  3. Tez No

    911499

    Comparison and validation of two gait analysis systems including video-based and IMU sensors

    Video tabanlı ve IMU sensörlerini içeren iki yürüyüş analiz sisteminin karşılaştırılması ve doğrulanması

    SANAZ MAGHSOUDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi

    Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FUAT BİLGİLİ

  4. Tez No

    549605

    Development of machine learning algorithm for identification of vestibular system disorders

    Vestibüler sistem bozukluklarının teşhisi için makine öğrenimi algoritması geliştirilmesi

    SADDAM HEYDAROV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU

  5. Tez No

    397779

    IMU tabanlı ters kinematik model ile yürüme emülatörü

    IMU based gait emulator using inverse kinematics model

    YAĞIZ TEZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. SIDDIK MURAT YEŞİLOĞLU

Geri Dön