Yüzey elektromiyogram (sEMG) işaretlerinin diz anomalisinin tespiti için değerlendirilmesi
Evaluation of surface electromyogram (sEMG) signals fordetectionof knee anomalies
Yazar: AYŞENUR ALTINTAŞ
Danışman: DOÇ. DR. DERYA YILMAZ
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektromiyografi = Electromyography ; Karar ağacı = Decision tree ; Kaslar = Muscles ; Lojistik regresyon yöntemi = Logistic regression method ; Pencereleme = Windowing ; Topluluk yöntemleri = Community methods

Özet:
Dünya genelinde ilerleyen yaş ile birlikte her yaştan bireyde ortaya çıkan ve hareket kabiliyetini zorlaştırarak kişinin yaşam standardını düşüren en önemli ortopedik problem diz rahatsızlıklarıdır. EMG sinyalleri, kasların nöromasküler aktivitesi hakkında bilgiler içermekte ve kişinin hareket durumlarının tespit edilmesinde etkili sonuçlar vermektedir.  Son yıllarda kaslardan alınan yüzey Elektromiyografi (sEMG) sinyallerinin kullanım alanlarının artması, bu sinyallerin, hareket ve hareket bozukluklarının tespitindeki kullanımını ön plana çıkarmıştır. Bu çalışmada,  farklı diz anormallikleri olan hastalardan ve sağlıklı bireylerden, dizin bükülme (fleksiyon) ve gerilme/esneme (ekstansiyon) hareketlerinden sorumlu olan kaslardan (Rectus Femoris (RF), Biceps Femoris (BF),  Semitendinosus (ST), Vastus Medialis (VM)), yürüme, oturma ve ayakta durma sırasında kaydedilen sEMG sinyalleri çeşitli istatistiksel tabanlı özelliklerle değerlendirilmiştir. Literatürden farklı olarak sınıflandırma işlemi her bir kas ve hareket durumları için yapılarak, kasların ve hareket türlerinin sınıflandırma başarımı üzerindeki etkisi incelenmiştir. Sınıflandırma için bu sinyallerin sınıflandırılmasında daha önce denenmemiş olan Karar Ağaçları, Lojistik Regresyon, K-yakın komşu algoritması, Boosted ve RUS Boosted sınıflandırma metotları kullanılmıştır. Sınıflandırma değerlendirildiğinde, tüm kaslara ait özelliklerin kullanıldığı oturma hareketi durumunda Boosted sınıflayıcı ile %99 (%99,8) oranında doğruluk elde edilmiş olup, literatürdeki çalışmalarla karşılaştırıldığında en iyi sonuç olarak karşımıza çıkmaktadır.

Abstract:
Knee disorders are the most important orthopedic problem that occurs in individuals of all ages with advancing age and reduces the person's standard of living by making it difficult to move. EMG signals contain information about the neuromuscular activity of the muscles and give effective results in detecting the movement states of the person. In recent years, the increase in the use of surface Electromyography (sEMG) signals from the muscles has highlighted the use of these signals in the detection of movement and movement disorders. In this study, sEMG signals, from patients with different knee abnormalities and healthy individuals, the muscles responsible for the bending (flexion) and stretching/extension (extension) movements of the knee (Rectus Femoris (RF), Biceps Femoris (BF), Semitendinosus (ST), Vastus Medialis (VM)), recorded during gait, sitting, and standing were evaluated with some statistical-based features. Unlike the literature, the classification process is performed for each muscle and movement states, and the effects of muscles and movement types on classification performance are examined. For classification, Decision Trees, Logistic Regression, K-near neighbor algorithm, Boosted and RUS Boosted classification methods, which have not been tried before, were used in the classification of these signals. When the classification is evaluated, in the case of sitting motion in which all muscle features are used, an accuracy of 99% (99.8%) was obtained with the Boosted classifier, which is the best result when compared to the studies in the literature.