Atletizm ve mücadele sporu yapan 7-11 yaş grubu çocuklarda ayak bası örüntüsü ile postür arasındaki ilintinin değerlendirilmesi
Evaluation of the relationship between pattern of foot pressure and posture in children aged 7-11 playing athletics and combat sports
Yazar: SEMA ARSLAN KABASAKAL
Danışman: DOÇ. DR. ADİL DENİZ DURU ; PROF. DR. MEHMET ÜNAL
Marmara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı / Spor Sağlık Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Fizyoterapi ve Rehabilitasyon = Physiotherapy and Rehabilitation ; Spor = Sports
Dizin: Atletizm = Athletism ; Ayak = Foot ; Ayak tabanı basıncı =   ; Ayakkabı tabanı = Sole ; Derin öğrenme = Deep learning ; Düztabanlık = Flatfoot ; Pedobarografi = Pedobarography ; Pes planus =   ; Sağlık = Health ; Standart postür = Standard posture

Özet:
Amaç: Bu çalışmanın amacı atletizm ve mücadele sporu yapan çocuklarda postür ve ayak basış tipi arasındaki ilişkinin derin öğrenme teknikleri ile ortaya konulmasıdır.
Gereç ve Yöntem: Çalışmaya 7-11 yaş aralığında atletizm veya mücadele spor branşlarından birini en az bir yıldır düzenli olarak sürdüren 80 katılımcı dahil edilmiştir. Katılımcıların statik pedobarografik ölçümleri ile 3D postür ölçümleri alınmış, ayak basış tipleri ve postüral sınıfları belirlenmiştir. Ardından derin öğrenmeye tabi tutulacak eğitim kümeleri oluşturulmuştur. Katılımcıların ayak basış tipinden postüral sınıfını tahmin edecek derin öğrenme modelleri baş, omuz, kalça ve diz için ayrı ayrı oluşturulmuştur. Verilerin istatistiksel analizinde tanımlayıcı istatistikler, Bağımsız Örneklem T-Testi, Pearson Ki Kare ve Monte Carlo Ki-Kare testleri kullanılmıştır. Anlamlılık değeri p<0,05 olarak belirlenmiştir.
Bulgular: Katılımcıların branşa göre ayak basış tipleri arasında arasında bir farklılık saptanmamıştır. Branşa göre postüral değerler arasındaki farklılık sadece başın ön-geri postür değerinde meydana gelmiştir. Bunun yanı sıra yalnızca kalçanın postüral sınıflamasına göre ayakta basış tipleri arasında bir farklılığa rastlanmıştır. Derin öğrenme modellerinin ortalama doğruluk yüzdeleri modele göre farklılık göstermekle birlikte, tüm modellerde %60'ın üzerinde ortalama doğruluk elde edilmiştir. 
Sonuç: Çalışma sonucunda atletizm ve mücadele branşı yapan çocukların baş postürleri hariç diğer postüral değerlerinin ve ayak basış tiplerinin birbirine benzer olduğu belirlenmiştir. Geliştirilen derin öğrenme modeleri arasında en iyi model baş için baş-pes cavus, omuz için omuz-pes planus, kalça için kalça-pes cavus, diz için ise diz-pes planus modelidir. Modellerdeki başarı yüzdesi farklılıkları modellerin katman sayısı, eğitim kümelerindeki veri sayısı vb. faktörlerden kaynaklanabilmektedir. Modellerin ilerleyen çalışmalarla geliştirilmesi ile ayak basışından postür tahmini yapılabilir bir sistem Spor-Sağlık alanına kazandırılabilir.
Anahtar kelimeler: Derin öğrenme, postür, ayak basış tipi, pedobarografi, spor

Abstract:
Objective: The aim of this study is to reveal the relationship between posture and foot-pressing type in children doing athletics and combat sports with deep learning techniques.
Material and Methods: Eighty participants who have been continuing one of the athletics or combat sports branches, were included in the study. Foot pressure types and postural classes of participant were determined. Deep learning models to predict the postural class of the participants from the foot pressure types. Descriptive statistics, Independent Sample T-Test, Pearson, and Monte Carlo Chi-Square tests were used in the statistical analysis of the data. The significance value was determined as p<0.05.
Results: There was no difference between the foot pressure types according to the branches. The difference in postural values was found only in the head region. In addition, a difference was found between the foot pressure types only according to the postural classification of the hip. Although the average accuracy percentages of deep learning models differ according to the model, an average accuracy of over 60% was obtained in all models.
Conclusion: As a result of the study, it was determined that the other postural values and foot pressure types of the participant were similar to each other, except for the head postures. For each postural region, the deep learning model that makes the best classification has been determined. The differences in the accuracy of models are the number of layers of the models, the number of data in the training sets, etc. may be caused by factors.
Keywords: Deep learning, posture, foot pressure type, pedobarography, sports