Yatan bireylerin vücut kitle indeksi sınıflandırması için makine öğrenmesi tabanlı telemetri enstrümantasyon sistemi tasarımı
Designing a telemetry instrumentation system using machine learning for classifying the body mass index of individuals in a lying position
Yazar: ŞULE ZEYNEP AYDIN
Danışman: PROF. DR. BURCU ERKMEN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Vücut Kitle İndeksi (VKİ), bir kişinin kilo ve boyuna göre vücut yağ oranını tahmin etmeye yardımcı olan bir ölçüttür. VKİ, genellikle zayıf, normal kilolu, fazla kilolu ve obez olmak üzere 4 sınıfa ayrılır. VKİ ile çeşitli sağlık sorunları arasında bir ilişki vardır. Bu da VKİ'nin hastalık risklerinin değerlendirilmesi açısından önemli bir araç olduğunu göstermektedir. Ayrıca VKİ, hastalıkların erken tespiti, bireylerin sağlık durumlarının değerlendirilmesi ve tedavi sürecinin desteklenmesi alanlarında yardım sağlar. Önemli bir değerlendirme ölçütü olan VKİ için kilo ve boy ölçümü yatan hastalarda, yaşlılarda, bebeklerde ve acil müdahale gerektiren hastalarda yapmak zordur. Günümüzde sensörlü sistemler ve yapay zeka sağlıkta teşhis ve tedaviyi geliştirmek için yaygın olarak kullanılır. Sağlıkta birçok alanda karşımıza çıkan telemetri sistemleri sağlık hizmetlerinin kalitesini ve verimliliğini artırır. 
Bu tez çalışmasında, yatan bireylerin VKİ sınıflandırması için farklı makine öğrenmesi modelleri ile telemetri enstrümantasyon sistemi tasarlanması hedeflenmiştir. VKİ sınıflandırması için 44 bireyden basınç sensör ve kamera verileri toplanarak veri seti oluşturulmuştur. Her bireyden 4 farklı pozisyon için toplam 176 görüntü ve sensör verisi toplanmıştır. Sensör verileri Microsoft Excel aracılığıyla görselleştirilerek basınç haritası elde edilmiştir. Makine öğrenmesi modellerinin daha iyi sonuç vermesi amacıyla görüntü verileri ön işleme, veri artırma ve segmentasyon işlemlerinden geçerek özellik çıkarımı yapılmıştır. Segmentasyon işleminde YOLOV8 mimarisi kullanılmıştır. Özellik çıkarımı yapılan bu görüntü verileri ile sensör verileri birleştirilerek Destek Vektör Makinesi, Rastgele Orman ve XGBoost makine öğrenmesi modellerinde normal ve fazla kilolu olmak üzere ikili sınıflandırılması yapılmıştır. Sınıflandırma doğruluk değerleri sırasıyla Destek Vektör Makinesi %83, Rastgele Orman %87 ve XGBoost %90'dır. Bu modeller performans açısından karşılaştırıldığında XGBoost modeli %90 doğruluk değeri ile normal ve fazla kilolu olmak üzere en iyi sınıflandırma performansını göstermiştir.

Abstract:
Body Mass Index (BMI) is a measure that helps estimate a person's body fat percentage based on their weight and height. BMI is usually divided into 4 classes: underweight, normal weight, overweight and obese. There is an association between BMI and various health problems. This suggests that BMI is an important tool for assessing disease risks. In addition, BMI provides assistance in the early detection of diseases, assessment of individuals' health status and support of the treatment process. Weight and height measurement for BMI, which is an important assessment criterion, is difficult to perform in inpatients, the elderly, infants and patients requiring emergency intervention. Today, sensor systems and artificial intelligence are widely used to improve diagnosis and treatment in healthcare. Telemetry systems, which we encounter in many areas of health, improve the quality and efficiency of health services. 
In this thesis, it is aimed to design a telemetry instrumentation system with different machine learning models for BMI classification of hospitalized individuals. A dataset was created by collecting pressure sensor and camera data from 44 individuals for BMI classification. A total of 176 images and sensor data were collected from each individual for 4 different positions. The sensor data were visualized via Microsoft Excel and a pressure map was obtained. In order to provide better results for machine learning models, image data were preprocessed, data augmented and segmented for feature extraction. YOLOV8 architecture was used in the segmentation process. These feature-extracted image data and sensor data were combined and classified as normal and overweight in Support Vector Machine, Random Forest and XGBoost machine learning models. Classification accuracy values are %83, %87 and %90 for Support Vector Machine, Random Forest and XGBoost, respectively. When these models were compared in terms of performance, the XGBoost model showed the best classification performance as normal and overweight with an accuracy of %90.