İnsan elinin pozisyon ve kuvvetlerinin kestirimi amacıyla emg sinyallerinin sınıflandırılması
Emg signal classification to predict the position and force patterns of human hand
Yazar: RAHİME YILMAZ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. TOLGA ENSARİ ; DOÇ. DR. YUNUS ZİYA ARSLAN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Elektromiyografi = Electromyography ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks

Özet:
Kaza, travma veya eklemleri etkileyen herhangi bir hastalık nedeniyle üst ekstremitesini kaybetmiş insanlar, el kullanımını gerektiren, nesneleri tutma, taşıma, yemek yeme ve benzeri günlük hayata ait işlevleri yerine getiremezler. Bu insanların günlük hayatlarını kolaylaştırmak, hareket özgürlüğü ve kendi kendilerine yetmelerini sağlamak amacıyla günümüzde çok geniş ölçekli biyomekanik çalışmaları yapılmaktadır. Bu çalışmalardan en yaygın ve etkili olanı kesilen kısım yerine takma bir uzuv yani protez tasarımı çalışmalarıdır. Ampute olmuş (belirli bir uzvun kesilme hali)  kolun geri kalan kısmındaki kasların normal bir şekilde işlev görmesi ve bu kısımlardan elde edilen elektromiyografi (EMG) sinyallerinin değerlendirilip anlamlandırılmasıyla EMG kontrollü protezler tasarlanmaktadır. Bu tasarımlarda kullanılan yeni teknikler sayesinde, fiziksel engelli insanlara daha fonksiyonel hareketleri yapabilme kabiliyeti sağlanmaktadır. 
Bu tez çalışması, insan kolunun farklı pozisyonlarında ve dinlenme durumunda kola uygulanan değişken kuvvetlerin etkisi altında ölçülen EMG sinyallerinin analizini ve bu sinyallerin sınıflandırılmasını içermektedir. Bunun için, kolun izometrik (kas uzunluğu sabit) kasılması sırasında eşzamanlı olarak iki ayrı kastan yüzeyel elektrotlar kullanılarak EMG sinyalleri kaydedilmiştir. Elde edilen sinyallere bir takım sinyal işleme teknikleri uygulandıktan sonra sınıflandırma yapabilmek için bu sinyallerden sekiz farklı sınıflandırıcı öznitelik çıkarılmıştır. Daha sonra elde edilen bu EMG sinyali öznitelikleri, makine öğrenmesi tekniklerinden olan yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Yapılan bu sınıflandırma ile hareket sırasında alınan EMG sinyaline karşılık gelen kolun o anki pozisyon ve kuvvet değerleri belirlenmiştir. Belirlenen bu değerlere göre sınıflandırma performansları incelenip kıyaslanmıştır.
Tüm bu çalışmaların sonunda ampute olmuş bir kol uzvu yerine kullanılan protez kolların daha hassas tasarımlar olması ve gerçek bir kolun yaptığı aktivitelere yakın bir performans göstermesi amaçlanmaktadır. Bu konuda yapılmış literatürdeki çalışmalara katkı sağlanması öngörülmektedir.

Abstract:
People who lost their upper limb due to an accident, trauma or a joint-affecting disease; may not be able to do simple tasks which require hand usage; such as holding, carrying or eating. In order to provide a better life for the physically disabled, many biomechanical studies are done to implement basic physical movements in their lives and make them self-sufficient, so that they can live without depending on another person. The most effective and common practice is prostetics, which is an artificial substitute for a lost limb. EMG signals measured from the remaining working muscles of the amputated arm are interpreted in order to produce EMG-controlled prostetics. With new design techniques being used on these products, more functional capacity for physically disabled are provided.
This thesis includes analysis and classification of EMG signals recorded under the influence of variable forces applied to human arm in both resting position and different positions. In order to do that, EMG signals are recorded simultaneously by using surface electrodes from two different muscles; while the arm is in isometric contraction. After applying several signal processing techniques to the measured signals, eight different features are determined for classification.  Then, Artificial Neural Networks algorithms are applied in order to classify the signals into pre-determined features. With these classifications, the position and force values corresponding to EMG signals are predicted. The classification performances are compared based on these predicted values.
After all these studies, the main purpose is to make prostetic arms better; by implementing more sensitive designs and perform in a level which is on part with a real arm. It is anticipated that this study will contribute to literature.