Basketbol serbest atış performansında elektrofizyolojik ölçümleme tabanlı yapay zekâ modeli
Electrophysiological data-driven artificial intelligence modeling for basketball free throw performance
- Tez No: 970167
- Danışmanlar: PROF. DR. ADİL DENİZ DURU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Basketbol, elektroensefalografi (EEG), nörofizyolojik analiz, yapay zekâ, serbest atış, Basketball, electroencephalography (EEG), neurophysiological analysis, artificial intelligence, free throw
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sporda Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Bu çalışma, basketbolda serbest atış performansı sırasında ortaya çıkan beyin elektriksel aktivite örüntülerini analiz ederek, atışın başarılı mı yoksa başarısız mı olacağını tahmin edebilecek bir yapay zekâ modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır. EEG sinyalleri ile dikkat ve motor hazırlık süreçleri arasındaki ilişki değerlendirilmiş; bu verilerden elde edilen özelliklerin sınıflandırma algoritmaları ile yorumlanabilirliği incelenmiştir. Ayrıca çalışma, serbest atış gibi durağan ancak psikolojik olarak yüksek baskı içeren spor anlarında kortikal aktivite örüntülerinin performans üzerindeki etkisini daha bütüncül bir yaklaşımla ortaya koymayı hedeflemektedir. Gereç ve Yöntem: Araştırmaya, 20–34 yaş aralığında ve en az 8 yıllık basketbol deneyimine sahip sekiz elit sporcu katılmıştır. Katılımcılar, ısınma sonrası serbest atışlar yaparken, 16 kanallı EEG cihazı ile kayıt alınmıştır. Veriler, atış öncesi ve sonrası dönemlere göre epoklanmış; delta, theta, alfa ve beta bantlarında güç spektrumu hesaplanmıştır. Özellikler, ilgili beyin bölgelerine göre sınıflandırılmış ve istatistiksel analizlerde eşleştirilmiş t-testi ile FDR düzeltmesi uygulanmıştır. Makine öğrenmesi algoritmaları (SVM, KNN, NN vb.) ile 5 katlı çapraz doğrulama kullanılarak sınıflandırma yapılmıştır. Bulgular: EEG bant gücü analizleri, özellikle santral ve paryeto-oksipital bölgelerde pre-post farkların anlamlı olduğunu göstermiştir (p<0,05). Başarılı atış öncesinde theta ve delta gücü artarken, alfa ve beta azalmıştır. En yüksek sınıflandırma doğruluğu %74,9 ile İnce Gaussian SVM modelinde elde edilmiştir. Sadece atış öncesi EEG verileri kullanıldığında doğruluk %55'in altında kalmıştır. Sonuç: EEG tabanlı veriler, motor hazırlık ve dikkat süreçlerini değerlendirmede önemli biyobelirteçler sunmaktadır. Bu çalışma, EEG sinyallerinin yapay zekâ uygulamalarıyla spor performans analizinde kullanılabileceğini göstermekte; ancak atış başarısının öngörülmesinde daha gelişmiş yöntemlere ihtiyaç olduğunu da ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Objective: This study explores the neural basis of basketball free throw performance by analyzing EEG data recorded during shot execution, aiming to identify brainwave patterns linked to successful and unsuccessful attempts. It further contributes to neuroperformance research by developing machine learning models that integrate cognitive and motor markers to classify shot outcomes. Additionally, this study aims to provide a more comprehensive understanding of how cortical activity patterns influence athletic performance during static yet psychologically high-pressure moments, such as basketball free throws. Materials and Methods: Eight experienced male athletes (ages 20–34) participated voluntarily. EEG was recorded using a 16-channel BrainProducts V-Amp system during self-paced free throws. Signals were segmented into pre- and post-shot phases, and spectral power was calculated for delta, theta, alpha, and beta bands. Features were statistically tested (paired t-test, FDR correction) and used to train machine learning models (SVM, KNN, neural networks) with 5-fold cross-validation. Results: Significant EEG spectral changes were observed in sensorimotor regions, particularly mu rhythm desynchronization before successful shots. The highest classification accuracy (74.9%) in distinguishing pre- vs. post-shot phases was achieved with Fine Gaussian SVM. However, attempts to classify shot success based solely on pre-shot EEG data yielded accuracies below 55%, indicating limited predictive power from EEG alone. Conclusion: EEG signals reflect cognitive and motor readiness during free throws and can be used to model temporal dynamics of performance. While neural features aid in distinguishing motor states, further improvement in outcome prediction requires advanced signal integration. This research supports the application of brain-based analytics in sports performance and training development.
Benzer Tezler
- Farklı yaş gruplarında basketbolda imgelemenin serbest atış performansı, özgüven ve kaygı üzerine etkisi
The effects of imagery intervention on basketball free-throw performance, self-confidence and anxiety across age groups
İREM AKKARPAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
SporHacettepe ÜniversitesiEgzersiz ve Spor Fizyolojisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZİYA KORUÇ
- Basketbolcularda yoganın öz güven, sürekli kaygı, dikkat ve serbest atış isabet oranlarına etkisi
The effects of yoga practice on self-confidence, trait anxiety, attention, and free-throw shooting accuracy in basketball players
BÜŞRA ERUL
Doktora
Türkçe
2026
SporGazi ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Öğretmenliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜLVİYE BİLGİN
- Genç basketbolcularda (14-15 yaş) özel şut antrenmanlarının atış isabet oranı gelişimine etkisinin araştırılması
Effect of special shoot training programs on improving shoot hit rate in young basketball players (14-16 years of age)
AHMET UZUN
Doktora
Türkçe
2011
SporGazi ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Öğretmenliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ATİLLA PULUR
- Altyapı basketbol oyuncularında nöromusküler eğitim ve pilates egzersizlerinin denge ve performansa etkisi
The effect of neuromuscular training and pilates exercises on balance and performance in youth basketball players
HAZAL AKPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Fizyoterapi ve Rehabilitasyonİstanbul Medipol ÜniversitesiFizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GİZEM ERGEZEN ŞAHİN
- Adölesan basketbolcularda sensorimotor yeniden öğrenmeyi fasilite etmek için motor imgeleme eğitiminin performans ve kalp atım hızı değişkenliği üzerine etkilerinin incelenmesi
Investigation of the effects of motor imagery to facilitate sensorimotor re-learning training on performance and heart rate variability in adolescent basketball players
EMRE UYSAL
Doktora
Türkçe
2025
Fizyoterapi ve RehabilitasyonAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiFizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RABİA TUĞBA TEKİN