Dergiler / Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi / 2019 / Cilt: 9 - Sayı: 2
Çok Fonksiyonlu Protez El Hareketleri İçin Uzman Sistem Tasarımı
- Sayfa
- 237–243
- DOI
- —
Özet
Kısmen felçli hastalarda ve el, kol yada bacak kaybına uğramış bireylerde eksik uzuvlarının yerine kullanılmak üzere protez tasarımları bulunmaktadır. Günümüzde mevcut olan protez eller temel birkaç fonksiyonel özellik sunmasına rağmen, gündelik hayatta bir elin sahip olduğu özelliklere kıyasla çok kısıtlı ve yetersizdir. Son zamanlarda EMG sinyalleri insan-makine arabirimleri tasarımlarının vazgeçilmez unsurlarından biri haline gelmiştir. Protezlerin gerçek bir uzuva benzemeleri için EMG sinyallerinin kullanımı bir seçenek olacaktır. Örüntü tanıma tabanlı el kontrol algoritmaları, özürlü kişiler için yapay el üretmek amacı ile kullanılmaktadır. Bu çalışmada; önkol kaslarındaki EMG ElektroMiyoGrafi işaretlerini kullanarak, çok işlevli dört önkol hareketi: el serbest, el sıkılı, kasılma ve gevşeme el kontrolü için dört sınıflandırıcı k-yakın komşuluk, MLP, RBF ve SVM incelenmiştir. Sınıflandırıcıların eğitim ve testinde, EMG işareti tabanlı zaman alanı istatistiksel ölçümler kullanılmıştır. Sonuç olarak, SVM sınıflandırıcısı ile en yüksek sınıflandırıcı başarımı elde edilmiştir
Abstract
Kısmen felçli hastalarda ve el, kol yada bacak kaybına uğramış bireylerde eksik uzuvlarının yerine kullanılmak üzere protez tasarımları bulunmaktadır. Günümüzde mevcut olan protez eller temel birkaç fonksiyonel özellik sunmasına rağmen, gündelik hayatta bir elin sahip olduğu özelliklere kıyasla çok kısıtlı ve yetersizdir. Son zamanlarda EMG sinyalleri insan-makine arabirimleri tasarımlarının vazgeçilmez unsurlarından biri haline gelmiştir. Protezlerin gerçek bir uzuva benzemeleri için EMG sinyallerinin kullanımı bir seçenek olacaktır. Örüntü tanıma tabanlı el kontrol algoritmaları, özürlü kişiler için yapay el üretmek amacı ile kullanılmaktadır. Bu çalışmada; önkol kaslarındaki EMG ElektroMiyoGrafi işaretlerini kullanarak, çok işlevli dört önkol hareketi: el serbest, el sıkılı, kasılma ve gevşeme el kontrolü için dört sınıflandırıcı k-yakın komşuluk, MLP, RBF ve SVM incelenmiştir. Sınıflandırıcıların eğitim ve testinde, EMG işareti tabanlı zaman alanı istatistiksel ölçümler kullanılmıştır. Sonuç olarak, SVM sınıflandırıcısı ile en yüksek sınıflandırıcı başarımı elde edilmiştir.