Geri Dön

Classification of the foot-ground contact events in gait using emg and inertial measurement units

Emg ve atalet ölçüm birimleri kullanarak yürüyüşte ayak-yer temas olaylarının sınıflandırılması

  1. Tez No: 806437
  2. Yazar: MUHAMMED ISMAIEL
  3. Danışmanlar: ASST. PROF. DR. MEMBER BORA BÜYÜKSARAÇ
  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: Biyomedikal Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 57

Özet

Bu tez, eklem açısı ölçümleri ve yüzey elektromiyografisi (EMG) kullanarak normal ve patolojik yürüme modellerini analiz etmeye odaklanmaktadır. Amaç, EMG paternlerini ve eklem açılarını karşılaştırarak yürüyüş döngüsü tipolojisindeki değişiklikleri belirlemektir. EMG verilerinin normal yürürken, düztaban yürüyüşle ve parmak önde yürüyüşle toplandığı çalışmaya on iki gönüllü katılmıştır. Toplanan veriler daha sonra gürültü filtreleme teknikleri kullanılarak ön işleme tabi tutuldu. Genel olarak, bu tez, normal ve patolojik yürüme modellerinin karakterizasyonuna ilişkin değerli bilgiler sağlayarak yürüyüş analizi alanına katkıda bulunmaktadır. Bulgular, özellikle ikili sinir ağı modellerinin uygulanması yoluyla yürüme anormalliklerini tahmin etmede eklem açısı ölçümleri ve yüzey elektromiyografisi kullanmanın etkinliğini vurgulamaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis focuses on analyzing normal and pathological walking patterns by utilizing joint angle measurements and surface electromyography (EMG). The aim is to identify alterations in gait cycle typology by comparing EMG patterns and joint angles. Twelve volunteers participated in the study, where their EMG data was collected while walking normally, with a flatfooted gait, and with a toe-first gait. The collected data was then preprocessed using noise filtering techniques. Overall, this thesis contributes to the field of gait analysis by providing valuable insights into the characterization of normal and pathological walking patterns. The findings highlight the effectiveness of using joint angle measurements and surface electromyography in predicting walking abnormalities, particularly through the application of binary- neural network models.

Benzer Tezler

  1. Vestibüler sistem kaynaklı rahatsızlıkların kuvvet algılayıcıları tabanlı analizi

    Force sensor based analysis of vestibular system disorders

    TUNAY ÇAKAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU

  2. Rijit katener sisteminin modellenerek yolcu üzerindeki elektrik ve manyetik alan etkisinin incelenmesi

    Modelling of the rigid catenary system and electrical and magnetics field effects on passengers

    SALİH SARISAKAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ

  3. İki ayaklı yürüyen robot tasarımı ve prototip imalatı

    Design and contruction of 12 dof biped robot

    ALPER GERÇEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİKMET KOCABAŞ

    YRD. DOÇ. DR. ZEKİ YAĞIZ BAYRAKTAROĞLU

  4. 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. Alt ekstremite biyomekanik sinyal analiziyle derin öğrenme tabanlı insan yürüyüşü tanıma

    Human gait recognition based on deep learning using lower limb biomechanical signal analysis

    HACER KUDUZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FIRAT KAÇAR