Detection of foot gestures using time-frequency analysis and deep learning approaches from sEMG data
SEMG verilerinden zaman frekans analizi ve derin öğrenme yaklaşımları kullanılarak ayak hareketlerinin tespiti
- Tez No: 961885
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM KAYA, DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM KARABİBER CURA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Ayak hareketlerini tanımaya yönelik mevcut yöntemler çoğunlukla sEMG kayıtlarından çıkarılan manuel olarak oluşturulmuş özelliklere dayanmaktadır. Bu makalenin amacı, tek kanallı sEMG kullanarak sEMG sinyallerinin zaman-frekans spektrumundan otomatik olarak yararlanan ve manuel özellik çıkarma ihtiyacını ortadan kaldıran derin öğrenme tabanlı bir yöntem geliştirmektir. SEMG sinyalleri için, zaman frekanslı RGB renkli görüntüler sürekli dalgacık dönüşümü (CWT) kullanılarak çıkarılmıştır. Transfer öğrenme, daha önce sağlıklı bireylerden çıkarılan ayak hareketlerinin sinyal verileriyle konvolüsyonel sinir ağları kullanılarak gerçekleştirilmiş ve çeşitli ayak hareketlerinin tanımlanması için CWT görüntülerini kullanmak için kullanılmıştır. Önerilen yöntem, ayak hareketleri sEMG sinyallerinden oluşan bir veri kümesi kullanılarak değerlendirilmiştir. Değerlendirme sonuçları, bu yöntemin tek kanallı sEMG sinyalleri kullanarak bile en son teknolojiye yakın doğruluk elde edebileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Existing methods for foot gestures recognition are mostly based on manually generated features extracted from sEMG recordings. The aim of this paper is to develop a deep learning-based method that automatically exploits the time-frequency spectrum of sEMG signals using single-channel sEMG, eliminating the need for manual feature extraction. For sEMG signals, time-frequency RGB color images are extracted using continuous wavelet transform (CWT). Transfer learning has been performed using convolutional neural networks with signal data of foot gestures previously extracted from healthy individuals, which have been used to use CWT images for the identification of various foot gestures. The proposed method is evaluated using a dataset of foot gestures sEMG signals. The evaluation results show that this method can achieve near state-of-the-art accuracy even using single channel sEMG signals.
Benzer Tezler
- Fog computing architecture for e-textile applications
E-tekstil uygulamaları için sis bilişim mimarisi
KADİR ÖZLEM
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
DOÇ. DR. ÖZGÜR ATALAY
- Kromatografik strip test geliştirrerek şap virusu antijeninin tespit edilmesi
Development of rapid chromatographic strip test for detection of foot -and ?mouth disease virus antigen
BERRİN MÜZEYYEN ALPAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Veteriner HekimliğiSelçuk ÜniversitesiMikrobiyoloji (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UÇKUN SAİT UÇAN
- Bhk-21 hücre kültürünün seri süspanse pasajlarında integrin reseptörünün tesbiti
Detection of integrin receptor in serial suspension passages of bhk-21 cell culture
ŞÜKRAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
BiyolojiHacettepe ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN AKAY
- Diyabetik ayak infeksiyonu olan hastalarda klinik ve mikrobiyolojik değerlendirme
Clinical and microbiological evalution in diabetic foot infections
PETEK ŞARLAK KONYA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
Sağlık EğitimiAfyon Kocatepe ÜniversitesiEnfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEŞE DEMİRTÜRK
- Boğalarda uygulanan şap aşısının spermanın dondurulabilirliği üzerine etkileri
Effects of food and mouth disease (FMD) vaccine applied to bulls on the freezability of semen
EMİNE ÖKSÜZ
Doktora
Türkçe
2025
Veteriner HekimliğiSelçuk ÜniversitesiDölerme ve Suni Tohumlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA NUMAN BUCAK