Geri Dön

İnsan hareketinin tökezleme sonrası toparlanma sürecinde öngörücü nöromekanik modellemesi ve benzetimi

Modelling and predictive neuromechanical simulations of human motion in stumble recovery

  1. Tez No: 964950
  2. Yazar: OĞUZ FAİK SEVEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ARİF ADLI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Mechanical Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomekanik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Yaşlı bireyler ve nöromusküler bozukluklara sahip kişiler, tökezleme sonrası yetersiz toparlanma yanıtları nedeniyle yüksek düşme riski altındadırlar. Etkili toparlanma stratejilerinin belirlenmesi, düşmeyi önlemeye yönelik müdahaleler açısından büyük önem taşımaktadır. Ancak, tökezleme sonrası toparlanmayı deneysel olarak incelemek; etik kaygılar, yaralanma riski ve doğal hareket koşullarını yeniden üretmedeki kısıtlamalar nedeniyle zorluklar içermektedir. Bu noktada, öngörücü nöromekanik benzetimler, toparlanma davranışlarını kontrollü bir şekilde araştırmaya imkân tanıyan bir alternatif sunmaktadır. Bu çalışma, sallanma fazındaki bacağın bir engele takılması yoluyla gerçekleşen tökezlemeler sonrasında toparlanma sürecini incelemek amacıyla, fizyolojik ilkelere dayanan refleks güdümlü bir sinirsel denetleyici ile basitleştirilmiş bir kas-iskelet modelini entegre eden bir öngörücü benzetim altyapısı sunmaktadır. Model, erken ve geç sallanma fazlarında tökezlemelere maruz bırakılmış ve faza özgü farklı toparlanma stratejileri gözlemlenmiştir. Erken sallanma fazında gerçekleşen tökezlemeler, kalça ve diz fleksiyonunun artırılmasıyla engelden kaçınmayı sağlayan yükseltme stratejisini ortaya çıkarırken; geç sallanma fazındakiler, ayağın hızla zemine yerleştirilerek dengeyi yeniden kurmayı amaçlayan alçaltma stratejisini tetiklemiştir. Benzetim sonuçları, deneysel bulgularla yüksek uyum göstermiş ve modelin biyomekanik geçerliliğini desteklemiştir. Ayrıca, benzetim altyapısının optimizasyonda seçilen maliyet fonksiyonlarında ve vücut kütlesi ile boy gibi antropometrik parametrelerdeki değişimlere karşı hassasiyeti değerlendirilmiştir. Bu analizler, bireye özgü faktörlerin ve optimizasyon varsayımlarının toparlanma dinamiklerini nasıl etkilediğine dair önemli bilgiler sunmaktadır. Genel olarak, elde edilen bulgular, tökezleme sonrası toparlanma süreçlerinin araştırılmasında öngörücü benzetimlerin etkinliğini vurgulamaktadır. Sunulan altyapı, insan benzeri toparlanma stratejilerini başarılı şekilde üretmiş ve rehabilitasyon programlarının geliştirilmesi, yardımcı cihaz tasarımları ve risk gruplarına özel düşme önleyici müdahaleler açısından kayda değer bir potansiyel ortaya koymuştur.

Özet (Çeviri)

Older adults and individuals with neuromuscular impairments are at increased risk of falls, particularly due to inadequate recovery responses following stumbles. Identifying effective stumble recovery strategies is crucial for fall prevention. However, empirical investigations of stumble recovery are limited by ethical concerns, injury risk and constraints on replicating naturalistic movement conditions. Predictive neuromechanical simulations offer a promising alternative by enabling controlled exploration of recovery behaviors. This study presents a predictive simulation framework that integrates a physiologically inspired, reflex-driven neural controller with a simplified musculoskeletal model to investigate human stumble recovery following stumbles induced by obstruction of the swing leg. The model was exposed to perturbations at early and late swing phases to elicit distinct recovery strategies. Results showed that early swing perturbations predominantly evoked an elevating strategy, characterized by increased hip and knee flexion to avoid obstacle contact, while late swing perturbations led to a lowering strategy, rapidly placing the foot to regain stability. The simulated joint-level kinematic responses closely matched experimental observations, supporting the biomechanical validity of the framework. In addition, the sensitivity of the framework to variations in cost function criteria and anthropometric parameters—specifically body mass and height—was evaluated. These analyses provide insight into how subject-specific factors and optimization assumptions influence recovery dynamics. Overall, the findings underscore the utility of predictive simulations for investigation of stumble recovery. The presented framework successfully reproduced human-like strategies and holds promise for advancing rehabilitation approaches, designing adaptive assistive devices and developing fall prevention interventions tailored to risk groups.

Benzer Tezler

  1. Example based retargeting human motion to arbitrary mesh models

    İnsan hareketinin keyfi örgü modellerine örnek tabanlı aktarımı

    İLKER O. YAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TOLGA K. ÇAPIN

  2. İnsan uzuvlarındaki eklem momentlerinin derin öğrenme yöntemiyle video görüntüleri üzerinden tahmini

    Estimation of joint moments in human limbs through video images with deep learning method

    SÜLEYMAN AKTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KASIM SERBEST

  3. İnsan kinematik verilerinin kalman filtresi kullanarak iyileştirilmesi

    Improving human kinematic data using kalman filter

    HÜSEYİN ESKİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜMİT KOCABIÇAK

  4. İnsan hareketinin biyomekanik modeli için yer tepki kuvvetlerinin kestirimi

    Estimation of ground reaction forces for a biomechanical model of human motion

    NİHAT ŞÜKRÜ ÖZGÖREN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BiyomühendislikHacettepe Üniversitesi

    Spor Bilimleri ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SERDAR ARITAN

  5. İnsan hareketinin modellenmesi ve benzeşiminde temel bileşenler analizi yönteminin kullanılması

    Using principal component analysis in modelling and simulation of human movement

    MURAT ÇİLLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    SporHacettepe Üniversitesi

    Spor Bilimleri ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. SERDAR ARITAN