Giyilebilir dış iskelet (eksoskeleton) tasarımı ve biyomekanik analizi
Wearable exoskeleton design and biomechanic analysis
Yazar: İSMAİL ÇALIKUŞU
Danışman: DOÇ. DR. ESMA UZUNHİSARCIKLI ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Bu tezin amacı; fizik rehabilitasyonunda kullanılabilecek optimum bir alt ekstremite dış iskelet tasarımını insan-makine etkileşimini göz önüne alarak gerçekleştirmektir. Bu cihazların tasarımı karmaşık, zaman alan, insan yaşamı için tehlike ve riskler içeren ve oldukça maliyet gerektiren sistemlerdir. Bu nedenle, bu sistemlerin tasarlanmasında OpenSim, AnyBody gibi Kas-İskelet sistemi modelleme yazılımları kullanılmaktadır. Bu programlar sağladıkları avantaj ile prototip üretimlerin süresini azaltmakta, tasarım sırasında oluşabilecek riskleri ve prototip maliyetlerini minimuma indirmektedir. Bu çalışmada öncelikle insan makine etkileşimini incelemek için RoboGait Dış iskeletinin üzerinde Spinal Kord Yaralanmalı (SKY), Felçli v.b. hastalarda kullanılacak olan ve Solidworks programı kullanılarak tasarlanan A Glass Fiber malzemesinden yapılan bir alt ekstremite dış iskeleti tasarlanmıştır. Ayrıca, bu çalışmada literatürdeki çalışmalardan farklı olarak dış iskeletle yürümenin kas, eklem ve yer reaksiyon üzerindeki etkileri birlikte incelenmiştir. Tasarlanan bu alt ekstremite dış iskeletle AnyBody programında kas-iskelet vücut modeline giydirilerek iki yürüme döngüsü boyunca kas aktiviteleri, kas gücü, eklem momenti ve reaksiyon kuvveti üzerindeki etkileri analiz edilmiştir. Analiz sonucunda tasarlanan Eksoskeletonun kaslara ve eklemlere daha az yük bindirdiği gözlemlenmiştir. 
Bu çalışmada literatürdeki çalışmalara ek olarak hem kontrol hem de hasta grupları ayrı ayrı oluşturulmuş ve her iki grup için detaylı analizler yapılmıştır. Kontrol grubu nörolojik muayeneye tabi tutulmuş ve uzman doktor tarafından nörolojik bozukluk olmadığı onaylanmıştır. Daha sonra SKY ve inme tanısı alan bireyler hasta gruplarına dahil edilmiş ve kontrol grubuna ve hasta gruplarına RoboGait cihazı ile yürüme rehabilitasyonu uygulanmıştır. Robotik yürüyüş sırasında Gluteus Maximus (GMA), Gluteus Medius (GME), Iliopsoas (ILP), Biceps Femoris (BF), Vastus Medialis (VM), Medial Gastrochenimous (MG) ve Tibialis Anterior ( TA) eş zamanlı olarak kaydedilmiştir. Bu sinyallerden zaman, frekans ve istatistiksel özellikler açısından 26 farklı öznitelik parametresi çıkarılmıştır. Çıkarılan öznitelik vektörleri ile kas grubu robotik rehabilitasyonunun ne kadar verimli hale geldiği araştırılmıştır. Ayrıca çıkarılan bu öznitelikler MLP, SVM, KNN, RF ve Derin Öğrenme kullanılarak sınıflandırılmış ve daha sonra bu yaklaşımların sınıflandırma performansı üzerindeki etkinliği incelenmiştir.

Abstract:
This thesis aims to design an optimum lower exoskeleton that can be used in physical rehabilitation, considering the human-machine interaction. The design of these devices is complex, time-consuming, involving dangers and risks for human life and highly costly systems. Therefore, musculoskeletal modeling software such as OpenSim and AnyBody have been used to design these systems. With these advantages, these programs reduce prototype production time and minimize the risks during design and prototype costs. In this study, firstly, Spinal Cord Injured (SCI), Paralyzed etc. on the RoboGait Exoskeleton to examine the human-machine interaction. A lower-limb exoskeleton made of A Glass Fiber material was designed to be used in patients and designed using the Solidworks program. In addition, in this study, the effects of walking with an exoskeleton on muscle, joint and ground reaction were examined together, unlike the studies in the literature. This lower extremity exoskeleton designed was dressed on a musculoskeletal body model in AnyBody program, and its effects on muscle activities, muscle strength, joint moment and reaction force were analyzed during two walking cycles. As a result of the analysis, it was observed that the designed Exoskeleton puts less load on the muscles and joints.
In addition to the studies in the literature, both control and patient groups were formed separately and detailed analyses were made for both groups. The control group was subjected to neurological examination and it was confirmed by the specialist doctor that there was no neurological disorder. Then, individuals diagnosed with SCI and stroke were included in the patient groups and gait rehabilitation was applied to the control group and patient groups with the RoboGait device. Gluteus Maximus (GMA), Gluteus Medius (GME), Iliopsoas (ILP), Biceps Femoris (BF), Vastus Medialis (VM), Medial Gastrochenimous (MG), and Tibialis Anterior (TA) were recorded simultaneously during robotic walking. 26 different feature parameters were extracted from these signals in terms of time, frequency, and statistical properties. It has been investigated how efficient muscle group robotic rehabilitation has become with the extracted feature vectors. In addition, these extracted features were classified using MLP, SVM, KNN, RF and Deep Learning, and then the effectiveness of these approaches on classification performance was examined.