Derin öğrenme ile IMU tabanlı hareket analizi ve hareketlerin sanal gerçeklik ortamına aktarılması
IMU-based motion analysis with deep learning and transferring movements to the virtual reality environment
- Tez No: 991158
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ HAKAN IŞIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sanal gerçeklik (VR) teknolojisi, sağlık alanından, eğitimden rehabilitasyona kadar uzanan geniş bir yelpazede güçlü bir dönüşüm aracı haline gelmiştir. Gerçekçi ve etkileşimli ortamlar, sağlık profesyonellerinin beceri kazanımını hızlandırmakta; hastalar açısından ise motivasyonu artıran, güvenli ve ölçülebilir egzersiz deneyimleri sunmaktadır. Bu bağlamda VR, felç ve kas-iskelet sistemi sorunları olan bireylerde hareket becerilerinin geliştirilmesine, denge ve koordinasyonun iyileştirilmesine ve tedaviye uyumun güçlenmesine katkı sağlar. Bu tez, VR'nin bu klinik potansiyelini, kullanıcıların yaptığı egzersizleri gerçek zamanlı izleyen ve oturum sonunda hareket türünü otomatik olarak belirleyen bütünleşik bir sistemle analiz eder. Sistem; Meta Quest 3 üzerinde geliştirilen egzersiz senaryoları ile giyilebilir IMU sensöründen elde edilen verilerin kablosuz aktarımını bir araya getirir. Oturum sırasında kullanıcı seçtiği egzersizi tamamlar; akış halinde toplanan veriler düzenlenir ve egzersiz bitiminde model tarafından hangi hareketin yapıldığına ilişkin bir tahmin üretilir. Oyunlaştırılmış egzersizler kullanıcı motivasyonunu desteklerken, elde edilen sonuçlar ev ve klinik uygulamalara uyarlanabilen, kişiselleştirilebilir rehabilitasyon egzersizleri için bir çerçeve sunmaktadır
Özet (Çeviri)
Virtual reality (VR) technology has become a powerful instrument of transformation across a broad spectrum ranging from healthcare and education to rehabilitation. Realistic and interactive environments accelerate skill acquisition for healthcare professionals, while for patients they provide safe, measurable exercise experiences that enhance motivation. In this context, VR contributes to improving motor abilities in individuals with stroke and musculoskeletal disorders, enhancing balance and coordination, and strengthening adherence to therapy. This thesis analyzes VR's clinical potential through an integrated system that monitors users' exercises in real time and automatically determines the type of movement at the end of each session. The system combines exercise scenarios developed on the Meta Quest 3 with the wireless transmission of data obtained from a wearable IMU sensor. During the session, the user completes the selected exercise; the streaming data are organized, and at the end of the exercise the model produces a prediction regarding which movement was performed. While gamified exercises support user motivation, the resulting outputs provide a framework for customizable rehabilitation exercises that can be adapted to home and clinical settings.
Benzer Tezler
- Yüksekten düşmelere karşı giyilebilir hava yastıklı yelek
Wearable air-cushioned vest against high falls
MEHMET KÜSER
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHitit ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLGE HAN TOZLU
- Design of wearable systems for activity monitoring and their applications using neural networks and data fusion techniques
Aktivite izleme için giyilebilir sistemlerin tasarımı ve sinir ağları ve veri füzyon teknikleri kullanılarak uygulamaları
GÖKMEN AŞCIOĞLU
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAVUZ ŞENOL
- A smart intrusion detection systemagainst cyber attacks in unmanned aerial vehicles
İnsansız hava araçlarında siber saldırılara karşıakıllı saldırı tespit sistemi
BURCU SÖNMEZ SARIKAYA
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERİF BAHTİYAR
- Hand gesture recognition from sEMG signals based on similarity learning
Benzerlik öğrenmesine dayalı sEMG sinyallerinden el hareketlerinin tanınması
SEMİH ÇELİK
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Kapalı ortamlarda otonom insansız hava sistemlerinin geliştirilmesi
Development of autonomous unmanned aerial systems in indoor environments
MUHAMMET FATİH ASLAN
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AKİF DURDU
DOÇ. DR. KADİR SABANCI