Geri Dön

Yeni bir insan-makine arayüzü tasarımı: Hall etkisi sensörleri ile protez kontrolü ve fizyolojik açıdan değerlendirilmesi

A new human-machine interface design: Prosthesis control with Hall effect sensors and physiological investigation of interface

  1. Tez No: 815551
  2. Yazar: MEHMET CAN ŞEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FAHRİ BAYIROĞLU, PROF. DR. ETHEM GELİR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Fizyoloji, Physiology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Fizyoloji Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Uzuv kaybı insan hayatını ciddi olarak etkileyen önemli bir sorun olarak karşımıza çıkmaktadır. Tarihin eski çağlarından günümüze kadar, bu amaç için protezler geliştirilmiş olmasına rağmen protez kontrolünde zorluklar yaşanmaktadır. Bu tezde, vücuda yerleştirilecek her bir manyetik implantın hareketini tespit etmek üzere bir Doğrusal Hall Etkisi sensörü kullanılmış, yeni bir insan-makine ara yüzü tasarımı önerilmiş ve in vivo testleri gerçekleştirilmiş, böylece kullanılan bu tekniğin protez kontrolündeki etkisi belirlenmiştir. Öncelikle sensör-implant etkileşim ölçüm aracı tasarlanmıştır. Manyetik implant bu araç üzerinde hareket ettirilerek sensör verileri kaydedilmiştir. Ardından silikon el maketi üzerinde birden fazla mıknatıs ve sensör kullanılarak etkileşimleri gözlenmiştir. Son olarak manyetik implantlar Wistar albino cinsi sıçanlara üç farklı cerrahi teknikle (myodez, myoplasti, kas ucunun serbest bırakılması) ampütasyon uygulanmıştır. Ampüte uzuvda tibialis anterior kasına manyetik implantlar yerleştirilmiş ve cilt kapatılmıştır. Bu kas elektrostimulasyonla hareket ettirilmiş ve implantın hareketleri cilt dışında bulunan Doğrusal Hall etkisi sensörleri ile tespit edilmiştir. İnsan el maketi üzerindeki manyetik implantlar hareket ettirildiğinde ortalama gecikme süresi 0,73 ms olarak bulunmuştur. Bir manyetik implant sabit tutulduğunda ve diğer manyetik implantlar hareket ettirildiğinde, sabit tutulan manyetik implanta ait sensörde değişme olmamış ve parazitlenme (crosstalk) olmadığı gözlenmiştir. Hayvan deneylerinde, kas hareketiyle sensör verisi myodez tekniğinde 142, myoplastide 74 birim değişmiş olup kas hareketi tespit edilmiştir. Çalışmamızda rezidüel kas aktivitesini tespit ederek hareket istemini algılayabilen yeni bir insan-makine arayüzü geliştirilmiştir. Bu arayüz hayvanlarda ve insanlarda yapılacak protez kontrol uygulamaları için umut vadetmektedir.

Özet (Çeviri)

Limb loss is an important problem that seriously affects human life. Although prostheses have been developed since ancient times there are still difficulties in prosthesis control. In this thesis, a Linear Hall Effect sensor was used to detect the motion of each magnetic implant to be placed in the body, a new human-machine interface design was proposed, and in vivo tests were carried out, thus determining the effect of this technique on prosthetic control. First, a sensor-implant interaction measurement tool was designed. The sensor data was recorded by moving the magnetic implant on this tool. Then, their interactions were observed by using multiple magnets and sensors on the silicon hand model. Finally, magnetic implants were implanted to amputated Wistar albino rats using three different surgical techniques (myodesis, myoplasty, free end). Magnetic implants were placed on the tibialis anterior muscle of amputated limb and the skin was closed. This muscle was moved with electrostimulation and the movements of the implant were detected by Linear Hall effect sensors located outside the skin. When the magnetic implants on the human hand model were moved, the average latency was found to be 0.73 ms. When a magnetic implant is held fixed and other magnetic implants are moved, the sensor of the fixed magnetic implant did not change and there was no crosstalk. In animal experiments, sensor data with muscle movement changed by 142 units in myodesis technique and 74 units in myoplasty, and muscle movement was detected. In our study, a new human-machine interface has been developed that can detect the movement demand by detecting residual muscle activity. This interface is promising for prosthetic control applications in animals and humans.

Benzer Tezler

  1. Özel bir piston ve kilit mekanizmasına sahip yüksek başlangıç ivmeli göğüs kompresyon cihazının tasarımı, simülasyonu ve üretimi

    Design, simulation, and fabrication of a high initial acceleration automatic chest compression device with a special piston and locking mechanism

    AHMET KAĞIZMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VOLKAN SEZER

  2. Olimpik havuz plan şeması tasarımında genetik algoritmaya dayalı bir model

    Olympic pool plan design of a scheme based on genetic algorithm to model

    KADİR ÇALIŞIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DR. HAKAN TONG

  3. A novel rotationally oscillating micro drill for microinjection operations

    Mikroenjeksiyon operasyonları için yeni bir rotasyonel osilasyonlu mikro delici

    HANDAN NAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ FUAT ERGENÇ

  4. Pratik endüstriyel tasarım uygulamalarındaki dijital makine ekranlarında taklit nesne veya düz tasarım kullanımı karar yönergeleri

    Decision guidelines for using skeuomorphism or flat design on digital machine displays in applied industrial design practices

    HAYRİYE EZGİ METHİBAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri Ürünleri TasarımıGazi Üniversitesi

    Endüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN ŞIK

  5. Üç eksenli robot kol tasarımı ve robot kolun kontrolü için EEG verilerinin makine öğrenmesi ile sınıflandırılması

    Design of a 3-axis robot arm and classification of EEG data with machine learning to control the robot arm

    KAAN ASLIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHaliç Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKÇE AKGÜN