Nesnelerin interneti yöntemi ile diz açısı belirleme sisteminin geliştirilmesi
Development of knee angle determination system based on internet of things
Yazar: SÜMEYRA BÜŞRA ŞENGÜL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH ERDAL TÜMER
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Son zamanlarda web ve sensör teknolojilerinin gelişimiyle birlikte giyilebilir sensör teknolojisine ilginin artmasıyla giyilebilir, uzaktan izlenebilir, kontrol edilebilir sistemlerde artış görülmektedir. Giyilebilir sistemlerin uygulanabileceği alanlardan biri de yürüme analiz sistemleridir.
Yürüme analizi, yürüme bozukluğu olan hastaların, teşhis ve tedavilerinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu analiz genel olarak, her yeri kameralarla donatılmış yürüme alanı belli bir alanda gerçekleştirilmektedir. Kaydedilen görüntüler işlenerek yürüme analizi tamamlanır. Ancak hasta çevreden etkilendiğinden normal yürüyüşüyle yürüyemez. Dolayısıyla çok doğru sonuçlar elde edilemeyebilir. Hastanın yürüme analizi için normal yürümesini sağlamak zaman almaktadır. Bu da yürüme analiz sisteminin daha uzun zamanda gerçekleştirilmesine ve ilgili labaratuvarda daha az sayıda analiz yapılmasına neden olmaktadır. 
"Her zaman her yerde, her ortamda" iletişim anlayışı ile nesnelerin interneti yöntemi gün geçtikçe araştırmacıların büyük ilgi odağı omuştur.  
Bu çalışmada yürüme analizinin bir parçası olan diz açısı ölçümü IMU isimli 3 eksenli atalet ölçüm birimleri ile ölçülmeye çalışılmış ve nesnelerin inerneti yöntemiyle grafiksel olarak istenen her yerden izlenmesi amaçlanmıştır. Kullanılan algılayıcılar 3 eksenli jiroskop, 3 eksenli akselerometre, 3 eksenli manyetometreden oluşmaktadır. İnternete bağlanmak ve değerleri aktarmak için Wifi modülü bulunan NodeMCU geliştirme kartı kullanılmıştır. Algılayıcılar kalibre edildikten sonra yönelim tahmini ve açı hesabı için DCM koordinat dönüşüm yöntemi, euler açıları ve kuaterniyon yöntemlerinden faydalanılmıştır. 
Ölçüm yapılacak kişiye ait bazı bilgiler (ad soyad, yaş, ölçüm tarihi vb.) hazırlanan web sayfası aracılığı ile ilk önce veri tabanına kaydedilmiştir. Kayıt işleminden sonra kişiye giydirilen, geliştirdiğimiz giyilebilir sistem aracılığıyla diz açıları ölçülmüştür. Ölçülen açılar ESP8266 isimli wifi modülün bulunduğu NodeMCU ile ölçüm yapılan kişinin kayıt edildiği veri tabanına yazılmıştır. Veri tabanındaki bilgilerin gerek ölçüm yapılan kişi gerek tedavi önerecek uzman/lar/ın kullanıcı adı ve şifre ile giriş yapmaları ve diz açısı grafiklerini ölçüm yapıldıkları tarihleri ile görebilmeleri sağlanmıştır. Her ölçümün yapıldığı tarihte grafikle ilgili uzman/lar yorum ve önerilerini yazarak kaydedebilmektedir/ler. Böylece uzman/lar bir sonraki ölçümde daha önceki yorum ve önerilerini görerek yeni yorumlar ve yeni tedavi yöntemleri yazabilir. Tedavi sonrası tekrar ölçüm yapıldığında bir önceki ölçümle uzman, kişinin iyleşme durumunu görebilir ve bir sonraki tedavi yöntemine karar vermesi kolaylaşır ya da tedaviyi sonlandırabilir. Ayrıca tedavi sürecinde kişi ya da uzmanın isteği doğrultusunda, özel bir hastane ya da laboratuvar gibi özel bir alanda bulunmadan geliştirdiğimiz giyilebilir sistem aracılığıyla belirli periyotlarda yapılacak ölçümler de kaydedilebilmektedir. Böylece uzman sadece tedavi sonrasında değil tedavi devam ettiği sürede de kişinin diz açılarını daha sık takip ederek tedavi sürecini de kontrol etme imkânı bulabilecektir. Bu durum tedavi sonrasını beklemeden gerekiyorsa tedavinin de değiştirilmesine imkân verecektir.
Sistem 10 u sağlıklı olmak üzere toplam 15 kişide denenmiştir. Kişiden kişiye değişebilecek ölçümler dikkate alındığında geliştirdiğimiz sistemden sağlık bir şekilde diz açıları ölçülebilmiş, kablosuz bir şekilde veri tabanına yazılabilmiş, ilgili kişiler ve uzmanlar sisteme kullanıcı adı ve şifreleri ile girerek ölçülen diz açısına ilişkin grafikleri görebilmişlerdir. Ayrıca uzman kişi gördüğü grafikle ilgili yorumlarını ve uygulanacak tedavi yöntemini de başarılı bir şekilde sisteme girebilmiştir.

Abstract:
Lately, there is an increase in the use of wearable, remote viewable, controllable systems with the increasing interest to wearable sensor technology and the development of web and sensor technologies. 
Gait analysis plays an important role in diagnosis and treatment of patients with gait disorders. This analysis is performed in a closed area with a determined space surrounded by cameras. The analysis is done by the way of processing the recorded images. However patients could be affected negatively from this environment and their normal gait would be corrupted. Therefore, correct results would not be obtained. Providing the normal gait of patients for the gait analysis takes a long time. Consequently, this causes to have less analysis done in the related laboratory and to perform the gait analysis in the long time.
Internet of things method has been the center of interest of researchers day by day, by the communication mentality "anytime, anywhere, any environment".
This study worked on knee angle estimation, a part of gait analysis, via 3-axis inertial measurement unit (IMU) and aimed graphically viewing  accessible anywhere through the Internet of things method . Sensors used in the study are 3-axis gyroscope, 3-axis accelerometer and 3-axis magnetometer. NodeMCU development card including WiFi module used to connect Internet and import values. After calibrating sensors, the study benefited from DCM coordinate transformation method, Euler angles and quaternion methods for orientation estimation and angle calculation. Some informations related to patient (name-surname, age, date of estimation, etc.) are saved to database by the prepared web page. Knee angles are estimated after data entry, by the way of wearable system that we developed. The measured angles are written to the database where the patient measured with NodeMCU, that contains WiFi module named ESP8266, is saved. It is provided that the data in the database can be accessed by entering the user name and password by the expert/s who will make the measurement and the treatment. When the measurement is repeated after treatment, the expert can see the recovery status of the person with the previous measurement and it would be easier to decide the next treatment method. Furthermore, in accordance with the request of the person or the specialist during the treatment process, measurements that would be made at certain periods, can be recorded by wearing wearable sensors without being in a special area such as a private hospital or laboratory. Thus, the specialist would be able to control the treatment process not only after the treatment but also during the treatment period by following the knee angles of the person more frequently. This would allow the treatment to be changed if necessary without waiting for post-treatment.
The system was tested in a total of 15 people, 10 of whom were healthy. Considering the measurements that could be changed from person to person, the knee angles could be measured correctly from the system we developed, wirelessly written to the database and the related persons and experts were able to see the graphs of the measured knee angle by entering the system with the user name and passwords. In addition, the expert can comment on the results of the chart and the treatment method can be successfully entered into the system.