Omuz eklemi, kas ve tendon hasarlı hastalar için akıllı fizik tedavi mentor uygulaması (fizmenu)
Intelligent physical therapy mentor application for patients with shoulder joint, muscle and tendon damage (PhyMen)
Yazar: BURAKHAN ÇUBUKÇU
Danışman: DOÇ. DR. UĞUR YÜZGEÇ
Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Dünya üzerinde bir milyardan fazla insan hethangi bir çeşit fiziksel engel ile hayatını sürdürmektedir. Herhangi bir fiziksel engeli olan veya fiziksel yaralanma geçirmiş insanların iyileşmeleri için fizik tedavi görmesi gerekmektedir. Günümüzde, birçok alanda olduğu gibi fizik tedavi alanında da teknoloji kullanılmaktadır. Bu tezin amacı fiziksel engelli insanların hastaneye ulaşım, egzersizleri doğru yapamama ve tedavi süreçlerinin kontrol edilememesi gibi sorunlarına çözümler üreterek, hasta tedavilerinin daha doğru ve etkin yapılabilmesini sağlamaktır. 
Bu tez kapsamında; omuz eklemi, kas ve tendon hasarlı hastaların, fizik tedavi merkezleri ve evde yaptıkları fizik tedavi egzersizlerinin doğruluk oranını arttıran, hastaların yaptıkları çalışmaları fizik tedavi uzmanına raporlayan ve hastaların iyileşme durumlarını gösteren kol omuz ve el sorunları anketi (DASH) sonuçlarını yapay zeka teknikleri ile tahmin eden bir fizik tedavi mentör uygulaması (FizMenU) önerilmektedir. Önerilen sistem, hastaların fizik tedavi egzersizlerini doğru yapmalarını sağlayan Kinect v2 tabanlı Geliştirilmiş Omuz Fizik tedavi Uygulaması (GOFU), fizik tedavi uzmanlarının hastanın tedavi sürecini gözlemleyebildiği ve müdahale edebildiği bir web platformu, DASH sonuçlarını tahmin edebilen yapay zeka destekli bir modülden oluşmaktadır. Önerilen FizMenU sisteminin yapılan testlerle omuz fleksiyon, abdüksiyon, iç rotasyon ve dış rotasyon pozlarının ölçümlerini klinik standartta geçerli ve güvenilir bir şekilde yapabildiği gösterilmiştir. Bilecik Devlet Hastanesi'nde gönüllülerin tedavi sürecinde kullanılan FizMenU'nun hastaların tüm egzersizlerdeki limitasyonlarını istatistiksel olarak anlamlı şekilde azalttığı gözlemlenmiştir. Geleneksel tedavi yöntemleri ile kıyaslanan FizMenU'nun hastaların limitasyonlarını azaltma oranlarında abdüksiyon egzersizinde %16.55, fleksiyon egzersizinde %15.09, dış rotasyon egzersizinde %1.84, iç rotasyon egzersizinde %8.58, daha başarılı olduğu gösterilmiştir.

Abstract:
More than a billion people around the world live with some kind of physical disability. People with any physical disability or physical injury need physical therapy to recover. Today, technology is used in the field of physical therapy as in many fields. The aim of this thesis is to provide solutions to the problems of people with physical disabilities such as transportation to the hospital, doing the exercises correctly and controlling the treatment processes, and to make the patient treatments more accurate and effective.
In this thesis a physiotherapy mentor application (PhyMen) is proposed which is increasing the accuracy of physical therapy exercises of patients with the shoulder joint, muscle and tendon damage, reporting the studies of patients to the physiotherapist, and predicting the results of the DASH questionnaire that shows the patients' recovery status, by artificial intelligence techniques. The proposed system consists of the Kinect v2-based system (GOFU) that enables patients to perform physiotherapy exercises correctly, a web platform where a physiotherapist can observe and intervene in the patient's treatment process, and an artificial intelligence-supported module that can predict DASH results. With the tests of the PhyMen; shoulder flexion, abduction, internal rotation and external rotation poses have been shown to be valid and reliable in clinical standard. It was observed that PhyMen, which is used in the treatment process of volunteers in Bilecik State Hospital, significantly reduces the limitations of patients in all exercises. Compared with traditional treatment methods, PhyMen has been shown to be 16.55% in abduction exercise, 15.09% in flexion exercise, 1.84% in external rotation exercise, 8.58% in internal rotation exercise, and more successful in reducing the limitations of patients.