Geri Dön

Performance of K-nearest neighbor algorithm and its variants on prediction of muscle fatigue and determining indicative features

K-en yakın komşu algorı̇tması ve çeşı̇tlerı̇nı̇n kas yorgunluğunun tahmı̇nı̇ ve belı̇rleyı̇cı̇ özellı̇klerı̇n belı̇rlenmesı̇ndekı̇ performansı

  1. Tez No: 792722
  2. Yazar: RANEEM HANBALI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU TUNÇ ÇAMLIBEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Anterior Cruciate Ligament (ACL) diz stabilitesine katkıda bulunan önemli bir bağdır. Son yıllarda, diz instabilitesi ile sonuçlanan temassız ÖÇB yaralanmalarında önemli bir artış olmuştur. Bu yaralanmalar genellikle dizdeki yorgunluktan kaynaklanmaktadır. Bu nedenle, antrenörler sporculardaki yorgunluğu tespit ederek, yaralanmaları önlemek ve performansı artırmak için antrenman rejimlerini ayarlayabilirler. Buna ek olarak, tıp alanında yorgunluk tespiti, kas distrofisi ve multipl skleroz gibi durumların tanımlanması ve tedavisinde doktorlara yardımcı olabilir. EMG sinyallerinden yorgunluk tespiti, değerli bilgiler sağlayabilir ve çeşitli alanlarda güvenliği ve performansı artırabilir. Bu çalışmada, yorgunluk ve yorgunluk olmayan durumları ayırt etmek için kullanılabilecek çeşitli özellikler araştırılmıştır. Çalışmada, diz hareketi sırasında kas kasılmasını analiz etmek amacıyla EMG sinyallerini kaydetmek için elektromiyografi (EMG) elektrotları kullanılmıştır. Katılımcılardan maksimum efora ulaşana kadar egzersiz yapmaları istenmiştir. Elde edilen veriler işlenmiş ve 42 özellik çıkarılmıştır. 11 önemli özellik seçildi ve ardından denetimli makine öğrenimi algoritmalarının yanı sıra denetimsiz makine öğrenimi yöntemleri için karşılaştırmalı bir çalışma yapıldı. KNN, ağırlık ayarlı KNN (WA-KNN) varyantı %93,7 ile en yüksek doğruluğu vererek tüm sınıflandırıcılar arasında en yüksek doğruluğu vermiştir. WA-KNN'deki özelliklerin katkısı analiz edilmiş ve hareketlilik, sıfır geçişi ve maksimum fraktal uzunluğun model üzerinde en yükse

Özet (Çeviri)

The Anterior Cruciate Ligament (ACL) is a key ligament that contributes to knee stability. In recent years, there has been a significant increase in non-contact ACL injuries that result in knee instability. These injuries are often caused by fatigue in the knee. Thus, by detecting fatigue in athletes, coaches can adjust training regimens to prevent injuries and improve performance. In addition to that, in the medical field, fatigue detection can help doctors in identifying and treating conditions such as muscular dystrophy and multiple sclerosis. Fatigue detection from EMG signals can provide valuable insights and improve safety and performance in a variety of fields. In this study, various features that can be used to differentiate between fatigue and non-fatigue states were investigated. The study used electromyography (EMG) electrodes to record EMG signals to analyze muscle contraction during knee motion. Participants were asked to perform exercises until they reach maximum exertion. The resulting data were processed and 42 features were extracted. 11 features of importance were selected and then a comparative study for supervised machine learning algorithms as well as unsupervised machine learning methods was conducted. KNN gave the highest accuracy out of all the classifiers with the weight-adjusted KNN (WA-KNN) variant giving the highest accuracy of 93.7%. The contribution of the features in WA-KNN was analyzed and it was found that mobility, zero crossing, and maximal fractal length are the features that had the highest positive impact on the model. Those findings indicate that those three features are useful in predicting fatigue and preventing fatigue.

Benzer Tezler

  1. Adversarial attacks against machine learning algorithms at training stage

    Eğitim aşamasındaki ̇makina öğrenme algoritmalarına karşı gerçekleştirilen çekişmeli saldırılar

    FAHRİ ANIL YERLİKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞERİF BAHTİYAR

  2. Türkçe sözcük anlam belirsizliği giderme

    Word sense disambiguation for Turkish

    BAHAR İLGEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EŞREF ADALI

    YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ

  3. Kenar koruyan görüntü ayrışım yöntemleri ile SAR görüntülerinde otomatik hedef sınıflama performansının arttırılması

    Increasing automatic target recognition rate of SAR images via edge preserving image decomposition methods

    HALDUN BOZKURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. IŞIN ERER

  4. Dağıtık üretim sistemlerinin akıllı şebekeler üzerine etkilerinin incelenmesi

    Examination of the effects of distributed generation on smart grids

    MİKAİL PÜRLÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  5. Telekomünikasyon sektöründe müşteri kayıp analizi

    Customer churn analysis in telecommunication industry

    MUHAMMET SİNAN BAŞARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FATİH KAYAALP