Makine öğrenmesi temelli fiziksel aktivite kestirim sistemi tasarım ve uygulaması
Design and implementation of the machine learning based physical activity estimation system
Yazar: HASAN TAŞDEMİR
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA CANER AKÜNER ; DR. ÖĞR. ÜYESİ GAZİ AKGÜN
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Ana Bilim Dalı / Mekatronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Fiziksel aktivite = Physical activity ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Tahmin teknikleri = Estimation techniques ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Bu tezde, fiziksel aktivite seviyesini tahmin etmek amacıyla bir "fiziksel aktivite tespit
cihazı" (FATC) tasarlanmış ve uygulanmıştır. FATC, geniş bir lastik bant ve plastik toka
yardımıyla sakral dorsal bölgeye (S1 seviyesi) sabitlenir ve dahili sensörlerden gelen üç kanallı
ham ivme verilerini bir SD kartta saklar. Ayakta dururken, yürürken ve koşarken toplanan
veriler, yüksek, orta ve düşük olarak sınıflandırılmıştır. Levenberg-Marquardt metodu Matlab
patternnet ortamında bu verileri toplam yedi sınıfta sınıflandırmak için kullanılmıştır.
Geliştirilen model ve toplanan veriler kullanılarak yapılan eğitimler sonucunda %83,3 eğitim
doğruluğu ve %94,3 test doğruluğu değerlerine ulaşılmıştır.
Artan fiziksel hareketsizlik seviyeleri sağlık sistemleri, çevre, ekonomik kalkınma,
toplum refahı ve yaşam kalitesi üzerinde olumsuz etkilere sahiptir. 2001 yılından bu yana
küresel fiziksel aktivite seviyelerinde herhangi bir gelişme olmamıştır. Yüksek gelirli ülkelerde
2001 ve 2016 yılları arasında yetersiz aktivite %5 artmıştır (%31.6'dan % 36.8'e).
Hareketsizliğin etkileri; çocuklarda ve ergenlerde, artan adipozite (kilo alımı) daha zayıf
kardiyometabolik sağlık, zindelik, davranış yönetimi / pro-sosyal davranış azaltılmış uyku
süresidir. Yetişkinlerde ise tüm nedenlere bağlı mortalite, kardiyovasküler hastalık mortalitesi
ve kanser mortalitesi, kardiyovasküler hastalık, kanser ve tip-2 diyabet insidansıdır.
Akselerometre cihazlarının ve yazılımlarının tamamı ithal olduğundan fiyatları oldukça
yüksektir. Sağlık çalışanları hizmet verdikleri kişilerin haftalık fiziksel aktivitesini ölçme
konusunda maddi imkânsızlıklardan dolayı sorun yaşamaktadır. Bu çalışma kapsamında
tasarımı ve uygulaması yapılan cihaz ile piyasada bulunan cihazların maliyetler, arasında %500
ila %900 oranlarında tasarımı yapılan FATC lehine maliyet farkı bulunmaktadır.

Abstract:
In this thesis, a "physical activity detection device" (FATC) has been designed
and implemented for the purpose of estimating physical activity level. FATC is fixed to
the sacral dorsal region (S1 level) with the aid of a wide rubber band and plastic buckle
and stores three channels of raw acceleration data from internal sensors on an SD card.
The pace of the data collected while standing, walking, and running was classified as
high, medium, and low. Petternnet, Levenberg-Marquardt was used in the Matlab
environment to classify these data into a total of seven classes. 83.3 % training accuracy
and 94.3 % test accuracy values were attained at the conclusion of the trainings conducted
using the developed model and the gathered data.
Growing levels of physical inactivity have negative effects on the environment,
economy, quality of life, and community well-being. Since 2001, there has been no
increase in the level of physical activity worldwide. Between 2001 and 2016, the
percentage of underactive people in developed countries rose by 5% (from 31.6% to
36.8%). Effects of inactivity include decreased sleep time, increased adiposity (weight
gain), and worse cardiometabolic health, wellness, and pro-social behavior in children
and adolescents. It is the prevalence of all-cause mortality, cardiovascular disease
mortality, cancer mortality, and type 2 diabetes mortality in adults.
All accelerometer hardware and software are imported, which drives up their cost.
Due to financial constraints, healthcare professionals have difficulty gauging the weekly
physical activity of the patients they treat. Between the cost of the device we created
within the parameters of our thesis and the devices currently on the market, there is a cost
difference of 500% to 900% in favor of our device.