EMG işareti ile protez elin değişken hızla denetimi: Donanım, yazılım ve algoritmik yöntemler
Control of variable speeds prosthetic hand by using EMG:  Hardware, software and algorithmic methods
Yazar: CENGİZ TEPE
Danışman: YRD. DOÇ. DR. İLYAS EMİNOĞLU
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Biyomedikal işaretler = Biomedical signals ; EMG =   ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Protezler ve implantlar = Prostheses and implants ; Sayısal işaret işleme = Digital signal processing

Özet:
İnsan vücudu EKG (elektorkardiyogram), EEG (Elektroenselografi) ve EMG (Elektromiyografi) gibi birçok biolojik işaret üretir. Biyomedikal işaret işleme üzerine birçok çalışma yapılmıştır. Bu işaretler arasında EMG işareti üzerinde, iyileştirme mühendisliğinde, robotik hareket benzetimlerinde ve kas analizlerinde yoğun bir şekilde çalışılmaya devam edilmektedir. yEMG işaretinin genliği 0-10 mV (tepeden tepeye) veya 0-1,5 mV (RMS) , yüzey elektrot kullanılması halinde frekans bandı 0-500 Hz, iğne elektrot kullanılması durumunda 0-10000 Hz aralığındadır. Ancak EMG işaretinin kullanılabilir enerji aralığı baskın olarak 50-150 Hz'dir. Özellikle yEMG işareti, robotik teknolojilerin iyileştirme teknolojilerine aktıralarak biyomekanik sistemlerin geliştirilmesinde biyolojik işaretler arasında en iyi işaretlerden biridir. Robotik ve kontrol mühendisliği alanlarında protez geliştirmede yEMG işareti işlenmesine yoğunlaşılmıştır.
Bu tezde birinci bölüm olarak kaynak taraması, tezin amacı ve içeriği verilmiştir. İkinci bölümde yEMG işareti ve oluşumu hakkında genel bilgiler anlatılmıştır. Üçüncü bölüm olan materyal ve yöntem kısmında ise protez el denetim yöntemleri, öznitelik vektörlerinin matematiksel tanımı ve kullanılan yöntemler hakkında bilgiler verilmiştir. Dördüncü bölümde açık kaynak Blender programı ile simulatör/sanal el tasarımı yapılmıştır. Aynı zamanda mekanik ticari protez el den deneysel MEDEP el gerçeklenmiştir. Bu MEDEP eller üzerinde sabit ve değişken hızlarda açılıp kapanabilen düşük maliyetli MEDEP el tasarımı ve gerçek zamanlı denetimi üzerinde durulmuştur. Beşinci bölümde yEMG işaretinden kayan pencere ile öznitelik vektörü çıkartılmıştır. yEMG işareti ile eşzamanlı olarak alınan el aç-kapa video çekiminden değişken açı değişim/hız bilgisi görüntü işleme ile bulunmuştur. Çok katmanlı yapay sinir ağı (ÇKYSA) kullanılarak el aç açı değişim bilgisi kestirilmiştir. 
Tezin son bölümünde ise elde edilen tüm sonuçlar irdelenerek değerlendirilmiş ve önerilere yer verilmiştir.

Abstract:
The human body produces many biological signals such as body ECG (Electrocardiography), EEG (Electroencephalography), and EMG (Electromyography). Many studies have been made on biomedical signal processing. Among these signal on the EMG signal, the improvement in the simulation of robotic movement and muscle engineering analysis is still being studied intensively. Amplitute of sEMG is 0-10 mV (peak to peak) or 0-1,5 mV (RMS). Frequency band from 0 to 500 Hz when using surface electrodes of EMG signals and frequency band from 0-10000 Hz when using needle electrodes of EMG signals. However, the energy range of sEMG signal is predominantly used between 50-150 Hz. Especially sEMG signal is one of the best signal among biological signal for robotic technology in the development of biomechanical systems. In the fields of robotics and control engineering, prosthetic development focused on the EMG signal processing
	In the first part of this thesis, the literature review is given of the purpose and content of the thesis. The second chapter discusses general information about  sEMG. In the third part of the materials and methods section prosthetic hand control methods, information about the mathematical definition of the feature vectors and methods used are given. The fourth chapter in the simulator/virtual hand design is made with the open source Blender software. At the same time experimental prosthesis hand  is implemented by modifying the commercial of mechanical prosthesis hand . Low cost MEDEP hand has been studied in fixed and variable speed hand design and real-time control. In the fifth chapter, the feature vector of sEMG signal with sliding window is extrated with sliding window. Variable hand angle of yEMG is obtain from image processing of video of the hand open-close. Angel value of hand open is estimated by using multi-layer neural network.
	In the last part of the thesis examining all the results obtained are evaluated and some suggestions are given.