Parmak hareketlerinin derin öğrenme ile sınıflanması
Classification of finger movements using deep learning
Yazar: YASIN ALI
Danışman: DOÇ. DR. YÜCEL KOÇYİĞİT
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu çalışma, EMG sinyalleri ve derin öğrenme modeli kullanılarak parmak
hareketlerinin sınıflandırılmasına odaklanmaktadır. Elektromiyografi sinyalleri,
kasların elektriksel aktivitesini kaydeden biyomedikal sinyallerdir ve bu sinyaller
analiz ederek, protez uzuvların üretilmesi, koşulların teşhis edilmesi ve hatta protez
uzuvların kontrol edilmesi gibi çeşitli alanlarda kullanılır. Bu çalışmada kullanılan
veriler, on sağlıklı gönüllüden toplanan verilerdir. Her gönüllü, parmak hareketiyle
ilgili yedi görevi gerçekleştirdi ve her görev beş kez tamamlandı; bu, tüm gönüllülerden
alınan toplam deney sayısının 350 olduğu anlamına geliyor. Elektromiyografi sinyalleri
kullanılarak verileri kaydedildi ve daha sonra bu veriler işlenerek kullanılabilir hale
getirildi. Bu çalışmada veriler işlendikten sonra sınıflandırmaya hazır hale getirilmiştir.
Öncelikle her bir parmağa ait veriler ayrılınmıştır ve bazı parmağa bir kanaldan fazla
ait olduğu için FastICA yöntemi kullanarak bu kanalların verileri teke düşürmüştür.
Daha sonra, zaman alanı tanımlayıcıları (TDD), evrişimli sinir ağı (CNN) ve uzun kısa
süreli bellek (LSTM) kullanılarak belirli öznitelikler çıkarıldı. Bu öznitelikler
çıkarıldıktan sonra sınıflandırma işlemi için en önemli öznitelikler karşılıklı bilgi
yöntemi (MI) kullanılarak seçilmiştir. Bu sürecin ardından tam bağlantılı sinir ağı
modelinin (FCNN) seçilerek sınıflandırma gerçeklenirmiştir. Modelin etkili bir şekilde
öğrenilmesi ve yüksek doğruluk oranlarının elde edilmesi nedeniyle sınıflandırma
işlemi başarılı olmuştur. Bu sonuçlar elde edildikten sonra derin öğrenme modellerinin
yaşamsal belirtilerin ve EMG sinyallerinin sınıflandırılmasında etkili bir araç
olabileceği sonucuna varılabilir. Bu çalışmadan, Derin öğrenme ile sınıflama ve analiz
alanlarda etkili katkılar sağlayabileceği sonucuna varılabilir.

Abstract:
This study focuses on the classification of finger movements using EMG signals and deep learning model. Electromyography signals are biomedical signals that record the electrical activity of muscles, and these signals are analyzed and used in various fields such as the production of prosthetic limbs, diagnosing conditions, and even controlling prosthetic limbs. The data used in this study is the data collected from ten healthy volunteers. Each volunteer performed seven tasks related to finger movements, and each task was completed five times; this means that the total number of experiments from all volunteers is 350. The data was recorded using electromyography signals, and then these data were processed and made usable. In this study, the data was made ready for classification after being processed. First, the data belonging to each finger was separated, and since more than one channel belonged to some fingers, the FastICA method was used to reduce the data of these channels to one. Then, specific features were extracted using time domain descriptors (TDD), convolutional neural network (CNN), and long short-term memory (LSTM). After extracting these features, the most important features for the classification process were selected using the mutual information method (MI). After this process, the classification was performed by selecting the fully connected neural network model (FCNN). The classification process was successful due to the effective learning of the model and the high accuracy rates. After these results were obtained, it can be concluded that deep learning models can be an effective tool in the classification of vital signs and EMG signals. It can be concluded from this study that deep learning can provide effective contributions to the fields of classification and analysis.