E-spor oyuncularında fiziksel aktivite etkilerinin HRV tabanlı analizi
HRV-based analysis of physical activity effects in e-sports players
Yazar: CEYHUN ÇELEBİ
Danışman: DOÇ. DR. ÖVÜNÇ POLAT
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Kalp hızı değişkenliği çeşitli nedenlerle vücutta meydana gelen fizyolojik değişikliklerin bir göstergesi olarak kullanılabilmektedir. Bu tez çalışmasında e-spor oyunlarından önce ve sonra aktif video oyun sistemi oyunlarının kalp hızı değişkenliğinde meydana getirdiği değişikliklerin analizi ile yapılan fiziksel aktivite etkileri anlaşılmaya çalışılmıştır. Ayrıca elde edilen veriler yardımı ile farklı grupların sınıflandırıcı başarımları ölçülerek gruplar arası ayrımı en etkili ortaya çıkarabilen öznitelikler ve bu ayrımı tespit edebilen sınıflandırıcı modelleri bulunmaya çalışılmıştır. Bu amaçla e-spor oturumları arasında iki farklı aktif video oyun sistemi oyunlarından (exergame) birinin oynatıldığı, ikisin de birlikte oynatıldığı ya da hiçbirinin oynatılmadığı dört farklı grup oluşturularak katılımcılardan toplanan kalp hızı değişkenliği verilerinin analizi gerçekleştirilmiştir. Kalp hızı değişkenliği verilerinin analizinde zaman alanı özniteliklerinden RR ortalaması, RMSSD ve SDNN kullanılmıştır. Frekans alanında ise LF/HF özniteliği kullanılmıştır. Ayrıca stres indeksi ve Poincare tekniği parametrelerinde elips alanı ve SD1/SD2 değerlerinden yardım alınmıştır. Çalışma sonunda exergame oyunları oynamanın katılımcıların otonom sinir sistemi dengesini parasempatik aktivite yönünde değiştirebileceği ayrıca stres indekslerini de iyileştirebileceği yönünde bulgulara ulaşılmıştır. Exergame oyunlarının oluşturduğu etkileri en fazla ortaya koyan öznitelikler ise sınıflandırıcılarda en yüksek başarım oranlarına ulaşan RMSSD ve SD1/SD2 öznitelikleri olmuştur. Sınıflandırıcı modellerinde ise naive bayes ve basit gauss DVM sınıflandırıcılar e-spor oturum verilerinde başarılı sınıflandırıcılar arasında yer almıştır.

Abstract:
Heart rate variability can be used as an indicator of physiological changes that occur in the body for various reasons. In this thesis study, it was tried to understand the effects of physical activity by analyzing the changes in heart rate variability caused by virtual reality-based exercise games before and after e-sports games. In addition, with the help of the obtained data, the classifier performances of different groups were measured and the features that can most effectively reveal the distinction between the groups and the classifier models that can detect this distinction were tried to be found. For this purpose, four different groups were formed between e-sports sessions, where one of two different virtual reality exercise games (exergame) was played, both were played in a hybrid way, and neither was played. Then the heart rate variability data collected from the participants were analyzed. In the analysis of heart rate variability data, RR average, RMSSD and SDNN were used from the time domain features. In the frequency domain, LF/HF feature was used. In addition, from the Poincare technique parameters ellipse area and SD1/SD2 values were used. Besides these, stress indexes of participants were calculated. At the end of the study, it was found that playing virtual reality exercise games can change the autonomic nervous system balance in the direction of parasympathetic activity and improve participants stress indexes. The features that reveal the effects of virtual reality exercise games the most are RMSSD and SD1/SD2 features that reached the highest success rates in the classifiers. Naive bayes and simple gaussian SVM classifiers were among the successful classifiers in e-sports session data.