Makine öğrenmesi, topolojik veri analizi ve derin öğrenme modelleri ile EMG sinyal analizi
EMG signal analysis with machine learning, topological data analysis and deep learning models
Yazar: EMİN MOLLAHASANOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. YUSUF SEVİM
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez çalışmasında Elektromiyografi (EMG) sinyallerinin etkili bir şekilde analizi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda geleneksel makine öğrenmesi algoritmaları, topolojik veri analizi ve derin öğrenmeye dayalı algoritma yöntemleri içeren 3 farklı yaklaşım kullanılmıştır. İlk yöntemde, EMG sinyallerinden farklı özellikler çıkarılmıştır. Bu özelliklerin tek tek, ikili, üçlü ve dörtlü kombinasyonları kullanılarak sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, 128 sensör içinde elektriksel aktivite bilgisi az olan sensörler belirlenerek elemeye tabi tutulmuştur. Seçilen 120 sensör ve ikili özellik kombinasyonunda %99.75 başarım elde edilmiştir. İkinci yöntemde, EMG verisinin barkod diyagramı, kalıcılık diyagramı ve simpleks değerleri hesaplanarak topolojik yapısı analiz edilmiştir. 0.boyut yaşam süreleri özellik olarak kullanıldığında %70.26 başarım elde edilmiştir. Üçüncü yöntemde ise EMG verisi sürekli dalgacık dönüşümü yöntemi ile görüntüye dönüştürülmüştür ve önceden eğitilmiş derin öğrenme modelleri kullanılarak özellik çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Elde edilen özellikler, kapsül ağına girdi olarak verilerek sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu yöntemle %97.32 başarım elde edilmiştir. Aynı zamanda EMG verisinden elde edilen korelasyon ısı haritaları görüntü olarak kullanılarak derin öğrenme modellerine girdi olarak verilip sınıflandırmaya tabi tutulmuştur.

Abstract:
In this thesis study, it is aimed to analyze Electromyography (EMG) signals effectively. In this regard, three different approaches were used, including traditional machine learning algorithms, topological data analysis and deep learning-based algorithm methods. In the first method, different features are extracted from EMG signals. Classification was carried out using individual, double, triple and quadruple combinations of these features. Additionally, among the 128 sensors, sensors with low electrical activity information were identified and eliminated. 99.75% accuracy was achieved in the selected 120 sensor and binary feature combinations. In the second method, the topological structure of the EMG data was analyzed by calculating the barcode diagram, persistence diagram and simplex values. When 0th dimension lifetimes were used as features, 70.26% accuracy was obtained. In the third method, EMG data was converted to images using the continuous wavelet transform method and feature extraction was performed using pre-trained deep learning models. The obtained features were given as input to the capsule network and the classification process was carried out. A success rate of 97.32% was achieved with this method. At the same time, correlation heat maps obtained from EMG data were used as images and given as input to deep learning models and subjected to classification.