Tsallis entropy based feature extraction from insole force sensor data to diagnose vestibular system disorders
Vestibüler sistem bozukluklarının tanısı için tabanlık kuvvet algılayıcıları verilerinden tsallis entropisi tabanlı öznitelik çıkarımı
- Tez No: 844748
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 103
Özet
Vestibüler sistem, günlük yaşantımızda denge ve mekansal yönelimi sürdürmede anahtar bir role sahiptir. İç kulakta yer alan bu kritik yapı, hareketlerimizi ve etrafımızdaki dünyayı nasıl algıladığımızı koordine eder. Ancak, bu sistemdeki herhangi bir bozukluk, denge ve mekansal oryantasyon yeteneklerimizi ciddi şekilde etkileyebilir. Bu tip bozukluklar, bireyin günlük hayattaki aktivitelerini ve sosyal etkileşimlerini kısıtlayabilir. Vestibüler bozuklukların hızla ve doğru bir şekilde tanılanıp etkin bir şekilde izlenmesinin kritik önemi bu bağlamda daha da belirginleşir. Bu tez, vestibüler sistem bozukluklarından kaynaklanabilecek denge sorunlarının tespit edilmesine odaklanmıştır. Araştırmada, vestibüler sistem bozuklukları olan bireylerde yürüyüşün nasıl etkilendiğini anlamak için yürüyüş sırasında ayak tabanına uygulanan kuvvetin analizi ele alınmıştır. Bu bağlamda, kuvvet verilerini detaylıca analiz etmek için Tsallis entropisi kullanılmıştır. Tsallis entropisinin yürüyüş dinamiklerinin karmaşıklığını aydınlatmada büyük bir potansiyele sahip olduğu gözlemlenmiştir. Uygulanan bu yaklaşımın, yürüyüş örüntülerindeki vestibüler bozukluklardan kaynaklanan belirgin değişiklikleri tanımlamada önemli bir araç olduğu bulgusuna erişilmiştir. Entropi, dinamik bir sistemin içsel düzensizliğini ve rastgeleliğini kantitatif olarak değerlendirmek için temel bir parametre olarak kabul edilmektedir. Shannon entropisi, kısa vadeli mikroskobik korelasyonlara sahip sistemlerin yapısını tanımlamada etkilidir. Tsallis entropisi, Shannon entropisinin genelleştirilmiş bir varyasyonu olarak, sistem karmaşıklığı ve yapısal özelliklerin kantitatif analizinde önemli bir role sahiptir. Uzun süreli etkileşim karakteristiği gösteren sistemlerde, Tsallis entropisinin genelleştirilmiş yaklaşımı, zaman serilerinin içerdiği gizli bilgilere detaylı bir şekilde erişebilir; bu, geleneksel yöntemlerle elde edilemeyen önemli içgörüler sağlar. Vestibüler sistemle ilişkili yürüyüş verisinin analizi, karmaşık biyolojik sistemlerin doğası gereği doğru bilgi çıkarımı için karmaşık analiz yöntemlerine ihtiyaç duyar. Yürüyüş parametrelerinin analizinde Tsallis entropisinin kullanılması, bu yöntemin biyolojik sistemlerdeki doğrusal olmayan ve uzun menzilli korelasyonları ele alabilme yeteneğinden ileri gelmektedir. Tsallis entropisi, bu kompleks etkileşimleri esnek bir şekilde karakterize edebilir. Bir örnek olarak, literatürde elektroensefalografi (EEG) sinyallerinin analizinde Tsallis entropisi yöntemi kullanılmaktadır. Bu örnekte Tsallis entropisi, anormal beyin aktivite modellerini tanımlamada ve farklı beyin durumları arasında ayrım yapmada olumlu sonuçlar sağlamaktadır. Bu bağlamda, Tsallis entropisi yöntemi, yürüyüş verisi analizi gibi karmaşık sistemlerde bilgi içeriğini değerlendirme imkânı sağlar; bu da araştırmacılara yürüyüşün özelliklerine ve farklı durumlardaki bireylerdeki varyasyonlarına dair değerli bilgiler kazandırır. Literatürde yer alan araştırmalara göre, yürüyüş verisinin analizlerinde, ayak tabanlarındaki ağırlık dağılımının dört ana noktada belirgin bir etkisi olduğu tespit edilmiştir. Bu dört ana nokta göz önünde bulundurularak, tabanlıklarda kuvvet algılayıcıları stratejik bir şekilde yerleştirilmiştir. Yürüyüş sırasında her bireyden, her ayakta dört, toplamda ise sekiz algılayıcı kullanılarak veri alınmıştır. Bu veri, tabanlık kuvvet algılayıları aracılığıyla bir Arduino Mega ünitesine kaydedilmiş ve ardından bir HC-06 Bluetooth modülü ile bir diz üstü bilgisayara aktarılmıştır. Ölçüm esnasında, her algılayıcıdan saniyede 20 örnek alınarak veri toplama gerçekleştirilmiştir. Tüm bu süreçte, odyologların görüş ve önerileri doğrultusunda çalışmalar yürütülmüştür. Katılan bireyler hakkında ağırlık, yaş gibi çalışmamıza yönelik detaylı bilgiler alınarak, hastalıklarının dağılımı dikkatlice kaydedilip değerlendirilmiştir. Araştırma sürecinde katılımcıların gizliliği titizlikle korunmuş ve etik ilkelere sıkıca riayet edilmiştir. Özellikle yürüyüş verilerinin değerlendirilmesi gibi karmaşık analizlerde, veri işlemenin rolü, detaylı içgörü kazandırmak açısından kritiktir. Bu bağlamda, bu çalışmanın kapsamı dahilinde uygulanan veri işleme süreci, optimize edilmiş altı aşamalı bir süreç olarak tanımlanmıştır. İlk aşama olan normalize etme aşamasında, ham algılayıcı verileri, farklı bireyler arasında karşılaştırılabilir olmaları amacıyla normalize edilmiştir. Bu süreçte, analize uygun olmayan kısımlar veri setlerinden çıkarılmıştır. İkinci aşamada adım analizi gerçekleştirilmiştir. Bu aşamada, bireyin sağ ve sol ayağı için algılayıcılardan elde edilen veriler iki grup halinde değerlendirilmiştir. Geliştirilen algoritmalar yardımıyla, yürüme sırasında ayağın zeminle temas ettiği ve zeminden ayrıldığı anlar tespit edilmiştir. Daha sonrasında sensör verileri, yürüyüş adımlarına göre segmentlere ayrılmış, bu da yürüyüş modelinin daha ayrıntılı incelenmesine olanak sağlamıştır. Üçüncü aşama olan interpolasyon aşamasında öncelikle her sensör veri seti ayrı ayrı ele alınarak ayağın zeminle temas etmediği segmentler veri setlerinden çıkarılmıştır. Daha sonra, sensör verilerinin çözünürlüğü yirmi kat artırılacak şekilde interpolasyona tabi tutulmuştur. Bu titiz süreç, sadece verilerin hassasiyetini optimize etmekle kalmayıp, aynı zamanda yeterli örnek sayısına sahip kutucukları içeren histogram temsiline ulaşmayı da kolaylaştırmıştır. Veri setine yeni değerler eklenirken, verinin doğru temsilini koruma amacı güdülerek lineer interpolasyon yöntemi tercih edilmemiştir. Bunun yerine, verinin bütünlüğünü koruyarak daha doğru ve pürüzsüz bir temsil sağlaması nedeniyle kübik Hermite interpolasyon yöntemi benimsenmiştir. Bu yöntem, bireylerin yürüyüş desenlerinin çözünürlüğünü artırırken, daha gerçekçi bir veri setinin elde edilmesini mümkün kılmıştır. Dördüncü aşama olan verinin trendden arındırılması (Detrending) aşamasında, veri setlerinde yer alan trendlerin belirlenerek veri setlerinden çıkarılmasını amaçlanmıştır. Bu yöntem, trendden bağımsız olarak ortaya çıkan değişiklikleri daha hassas bir şekilde değerlendirmeye olanak tanır. Böylece, elde edilen sonuçların doğruluğunu artırarak daha güvenilir analiz sonuçlarına ulaşılmasına katkı sağlar. Bu araştırmanın önemli bir yeniliği, trend eğrisini oluşturan özel olarak tasarlanmış bir algoritmanın geliştirilmesidir. Verinin trendden arındırılması aşamasında, önerilen algoritma adım verilerinin eğilimini tespit eder. Bu algoritma, bir adıma ilişkin her veri noktasını bir alfa katsayısıyla ağırlıklı ortalama alarak bir önceki adıma ilişkin eğilim eğrisi ile birleştirir. Böylece bir trend eğrisi oluşturulur. Bu yöntem, ağırlıklı ortalama katsayısını iteratif olarak ayarlayarak hata miktarını minimize eden bir yaklaşım sunmaktadır. Belirli alfa ve hata eşik değerlerinin kesin bir biçimde belirlendiği bu yöntem, yürüyüş trendinin elde edilmesini ve bu trend etrafındaki veri dalgalanmasının ortaya çıkarılmasını sağlar. Bu yaklaşım, bireylerin yürüyüşlerindeki özgün dalgalanmaları yakalamayı ve yürüyüş verilerini trendlerinden arındırmayı hedefler. Beşinci aşamada, Tsallis entropisi değerleri hesaplamaları gerçekleştirilmiştir. Tsallis entropisi, entropi değerini belirleyen önemli bir parametre olan q'ya bağlıdır. Bu parametre, olasılık dağılımının geniş bir spektrumda ölçülmesine ve sistem özelinde daha hassas analizlere imkân tanır. Q parametresi, sistem özelliklerine göre ampirik yöntemlerle belirlenir ve bu çalışmada optimal q parametresi ampirik yöntemlerle 0.82 olarak belirlenmiştir. Tsallis entropisi hesaplamaları hem tüm yürüyüş için hem de her bir adım için ayrı ayrı gerçekleştirilmiştir. Bu yaklaşım, vestibüler sistem bozukluğu olan bireylerin yürüyüş dinamiklerinin daha kapsamlı değerlendirilmesini mümkün kılmıştır. Altıncı ve son aşamada kısa yürüyüş verilerinden elde edilen Tsallis entropisi değerleri kullanılarak sağlıklı ve hastalıklı bireyler arasında ayırt edici öznitelikler tespit edilmeye çalışılmıştır. Bu aşamanın soucunda makina öğrenimi için iki öznitelik seti elde edilmektedir. Bu setlerden biri bireylerin yürüşlerinin tamamından elde edilen her bir algılayıcı için Tsallis entropisi değerleridir; diğer öznitelik seti ise her bir adıma ait Tsallis entropisi değerlerinin sıfırdan sapma değerleridir. Makine öğrenimi algoritmaları ile, kuvvet verilerinden elde edilen öznitelikler kullanılarak, bireyler“sağlıklı”ve“vestibüler sistem bozukluğu olan”kategorilerine sınıflandırılmıştır. SVM (Gaussian çekirdekli), KNN (Cosine) ve Lojistik regresyon, sırasıyla %95, %95 ve %93,3'lük başarı oranları ile en iyi performansı gösteren sınıflandırıcılar olarak tespit edilmiştir. Bu bulgular, Tsallis entropisi hesaplamaları ve öznitelik çıkarma yöntemlerinin, vestibüler sistem bozukluğu olan bireylerin tanısında etkili olduğunu göstermektedir. Sunulan metodoloji, vestibüler sistem bozukluklarının tanı ve izleme süreçlerinde klinik uygulamalar için potansiyel bir strateji teşkil etmektedir. Bu strateji, klinik değerlendirmelerin objektivitesini ve doğruluğunu optimize edebilir. Bu çalışma, Tsallis entropisi hesaplamalarının ve öznitelik çıkarma metodolojisinin, vestibüler sistem bozukluğu olan bireylerin tanısında değerli araçlar olabileceğini belirtmektedir. Bu yöntemlerin daha geniş ölçekli çalışmalarda incelenmesi, vestibüler rehabilitasyon pratiğine ve denge bozuklukları olan bireylerin yaşam kalitesine olan olası katkılarına daha fazla ışık tutabilir. Çalışmanın bulguları, Tsallis entropisi hesaplamalarının ve öznitelik çıkarma yöntemlerinin yürüyüş verisi analizinde yeni bir yaklaşım sağladığını göstermektedir. Bu objektif değerlendirme aracı, vestibüler sistem bozukluğunun tanısında ve izlenmesinde sağlık profesyonellerine yardımcı olabilir, daha iyi tedavi ve yönetim stratejilerinin geliştirilmesine katkıda bulunabilir. Ayrıca, çalışma, yürüyüş verilerinin analizi üzerine yapılan araştırmalarında entropi tabanlı özniteliklerin vestibüler sistem bozukluklarının tanı ve değerlendirmesindeki önemini vurgulamaktadır. Bulgular, entropi tabanlı analizin çeşitli klinik ortamlarda daha yaygın ve detaylı bir şekilde keşfedilmesi ve uygulanması için fırsatlar sunmaktadır. Bu çalışma ile elde edilen yöntemlerin klinik uygulamaya entegre edilmesi, sağlık profesyonellerinin yürüyüş örüntülerine ilişkin kantitatif ve objektif ölçümler elde etmelerine olanak tanıyabilir. Bu yaklaşım, vestibüler sistem bozukluklarının doğru tanısını kolaylaştırabilir, erken müdahale fırsatı sunabilir ve kişiselleştirilmiş tedavi planlarının oluşturulmasını teşvik edebilir. Ayrıca, entropi tabanlı özniteliklerin doğasının tanı sürecindeki öznel değerlendirmeleri tamamlayarak daha kapsamlı bir yürüyüş örüntüsü anlayışı sağlamasının yanı sıra tanıların genel güvenilirliğini artırması olasıdır. Bu çalışmada gözlenen yüksek performans, bu konuda daha fazla araştırma için bir itici güç olarak hizmet etmektedir. Bu araştırma, vestibüler sistemle ilişkili denge bozukluklarını anlama ve ele alma konusunda Tsallis entropisi analizinin potansiyelini göstererek, daha geniş bir projeye önemli bir katkı sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
The vestibular system plays a crucial role in maintaining an individual's ability to carry out daily activities independently and safely. This study proposes a novel approach using Tsallis entropy analysis of insole force sensor data to identify diseases associated with vestibular system dysfunction. By analyzing Tsallis entropy values of the entire gait cycle and change of Tsallis entropy from step-to-step, the study aims to differentiate between individuals with good health and those with vestibular system-related diseases. A notable finding of the study is the observation that the histogram of normalized and interpolated sensor data contains fewer bins for healthy subjects. This reduction in the number of bins can be attributed to improved balance and coordination, which leads to reduced fluctuation around the trend curve. Unlike previous studies that focus on gait dynamics and require extensive walking time, this research takes a different approach by directly processing instantaneous force values to extract features. One key innovation of this research is the development of a specifically designed algorithm to generate the trend curve. This algorithm enables the extraction of significant insights even from relatively short walking sessions. By applying this algorithm, the study successfully extracts a feature set from the force sensor data. The extracted feature set is then inputted into fundamental classification algorithms. Among these algorithms, the Support Vector Machine (SVM) demonstrates the highest performance. It achieves an average accuracy of 95% in binary classification, effectively distinguishing between healthy individuals and those suffering from vestibular system-related diseases. This high accuracy indicates the potential of Tsallis entropy analysis as a valuable tool in identifying diseases associated with vestibular system dysfunction. This study represents a significant milestone within a comprehensive project aimed at identifying distinct vertigo syndromes associated with balance disorders and determining their respective stages, if applicable. The exceptional performance observed in this study serves as a compelling impetus for further exploration and inquiry into this matter. In conclusion, this study introduces a novel approach utilizing Tsallis entropy analysis of insole force sensor data to identify diseases related to vestibular system dysfunction. By extracting features and employing classification algorithms, the study successfully distinguishes between healthy individuals and those with vestibular system-related diseases with a high accuracy of 95%. This research presents a significant contribution to the broader project of identifying vertigo syndromes and determining their stage, showcasing the potential of Tsallis entropy analysis in understanding and addressing balance disorders associated with the vestibular system.
Benzer Tezler
- Çok seviyeli görüntü eşikleme için web tabanlı bir aracın geliştirilmesi
Development of a web based tool for multilevel image thresholding
ALPER ÜNLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN İLHAN
- Entropi kavramının istatistikteki bazı uygulamaları
Some applications in statistics entropy
GÖKHAN DİNÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATIF AHMET EVREN
- The use of nonextensive framework in connection with traffic flow
Genişletilemezlik ilkesinin trafik akışı üzerinde kullanımı
ÇAĞLAR KOŞUN
Doktora
İngilizce
2015
Trafikİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüŞehir Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAN ÖZDEMİR
- Genelleştirilmiş entropiler ve termal salınımların incelenmesi
Generalized entropies and the investigation of thermal fluctuation
BİLAL CANTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mühendislik BilimleriTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiMikro ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN BARIŞ BAĞCI
- Applications of measures of statistical entropy to heteroscedasticity problems in linear regression models
Istatistiksel entropiye dayali ölçülerin doğrusal regresyon modellerindeki değişen varyans problemlerine uygulanmasi
HATİCE ÇİĞDEM ÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATIF AHMET EVREN