Elektromiyogram sinyallerinin sınıflandırılması ve bağımsız bileşen analizi ile işlenmesi
Classification of electromyogram signals and processing with independent component analysis
Yazar: ULVİ BAŞPINAR
Danışman: PROF. DR. HÜSEYİN SELÇUK VAROL
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Biyomedikal işaretler = Biomedical signals ; Gauss karışım modeli = Gaussian mixture model ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Sayısal işaret işleme = Digital signal processing ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Deri üzerinden yüzeysel elektrotlar ile kayıt edilen elektromiyogram sinyalleri nörolojik hastalık teşhisi, sinir-kas ve psikomotor araştırmalarında, spor tıbbında, protez veya rehabilitasyon cihazları gibi çeşitli uygulamalar için önemli bir araç teşkil etmektedir. Bu tez çalışması kapsamında yukarıda belirtilen uygulamaların performanslarını arttırmak için birbirinden farklı fakat aynı zamanda birbirleriyle alakalı yüzeysel elektromiyogram (sEMG) sinyallerinin işlenmesiyle ilgili 3 farklı çalışma gerçekleştirilmiştir. İlk çalışma sEMG sinyallerinde gürültü azaltma ile ilgilidir. İkinci çalışma 7 farklı el hareketinin sınıflandırılması ve son çalışmada Bağımsız Bileşen Analizinin (BBA)  sınıflandırma performanslarına etkisiyle ilgilidir. 
İlk çalışmada sEMG sinyallerinde kullanılan gürültü azaltma teknikleri incelenmiştir. Ampirik Mod Ayrıştırma (EMD) ve Dalgacık tabanlı gürültü giderme tekniği gürültü eklenmiş yapay EMG sinyaline uygulanmıştır. Sonuç olarak dalgacık tabanlı gürültü giderme tekniği, EMD tabanlı gürültü giderme tekniğinden çok daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir. Yüksek gürültülü ortamlarda sym4, sym8 ve coif2 dalgacık fonksiyonları ve yumuşak eşik metodu en iyi sonuçları verirken düşük gürültülü ortamlarda bior1.1 ve sym5 dalgacık fonksiyonları ve sert eşik metodu daha iyi sonuç vermiştir. 
Yapılan ikinci çalışmada 7 farklı el hareketi, 8 zaman ve 2 frekans domeni özelliği kullanılarak sınıflandırılmış ve sınıflandırmada kullanılan Yapay Sinir Ağı (YSA) ve Gauss Karışım Model (GKM) tabanlı sınıflayıcıların performansları karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucu YSA sınıflayıcıları 7 hareketi daha iyi sınıflamış ve ortalama %92' lere varan sınıflama performansları elde edilmiştir.
Yapılan son çalışmada BBA'nın performansı 6 el hareketinin çevrimdışı sınıflandırılmasında ve bir robot kolun kontrolünde gerçek zamanlı olarak test edilmiştir. Bu uygulama için kısıtlı BBA (kBBA) algoritması seçilmiştir. kBBA uygulanmış ve uygulanmamış sinyalin özellikleri çıkarılmış ve bu özellikler kullanılarak YSA'nın eğitimi gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonunda kBBA tekniğinin boyut azaltırken aynı zamanda sınıflandırma oranlarını arttırdığı tespit edilmiştir. kBBA uygulanmış sEMG sinyalleri ile 6 hareketin ortalama sınıflandırılma oranı yaklaşık %96 olarak hesaplanmıştır. kBBA tekniğinin başarısını gerçek zamanlı bir uygulamada görmek için sEMG sinyalleri ile bir robot kol yüksek doğrulukta kontrol edilmiştir.

Abstract:
Analysis of electromyography signals recorded from the skin over the muscles by surface electrodes represent an important tool in a variety of application like neurological diagnosis, neuromuscular and psychomotor research, sports medicine, prosthetics, or rehabilitation. In order to improve performances of such application three different but related studies about processing surface electromyography (sEMG) signals were realized in this thesis. First study is about denoising of sEMG signals. The second one is about classification of 7 hand gestures and the last one is about the effect of independent component analysis (ICA) to the classification performances.
At first study, denoising methods of sEMG signals are examined. Empirical mode decomposition (EMD) based denoising and wavelet based denoising were applied to noise added synthetic signals. The results show that wavelet based denoising technique outperforms EMD based denoising. In high noisy environments, sym4, sym8 and coif2 wavelet functions and soft threshold method give the best results whereas in less noisy environments bior1.1 and sym5 wavelet functions and hard threshold method give the best results.
At second study, seven different motions were classified using 8 time and 2 frequency domain features and classification performances of Artificial Neural Network (ANN) and Gaussian Mixture Model based classifiers were compared. The comparison showed that ANN classifiers gave better results and reaches about 92% classification rates.
At the last study, the performances of ICA tested in classifying six hand gesture offline and in real time controlling of a robotic arm. The constrained ICA (cICA) algorithm was selected for this application. The cICA applied and unapplied signals' features were extracted and using these features training of ANNs were carried out. The results show that while cICA technique reducing the dimension it improves the classification rates.  The average classification rates of six gestures obtained as  about 96% with cICA applied sEMG signals. In order to see cICA in real-time application controlling of a robotic arm is realized by the help of sEMG signals with high accuracy.