Biyomedikal sinyallerin toplanması ve analizi için giyilebilir cihaz tasarımı ve gerçeklenmesi
Wearable device design and implemantion for the acquistion and analysis of biomedical signals
Yazar: MÜMTAZ YILDIZ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ÖMER ESKİDERE
Bursa Orhangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
EMG ve ECG gibi biyomedikal sinyaller, hasta takibinde, klinik rehabilitasyonda ve akademik araştırmalarda kullanılmaktadır. Yürüme, el ve kol hareketleri gibi üst ve alt ekstremitelerin, yaralanmalar, kas hastalıkları, felç ve Parkinson hastalıklarının analizinde kullanılmaktadır. Her ne kadar bir uzmanın gözlemsel alt ve üst ekstremite analizi, maliyeti düşük ve etkili olsa da, bu analiz subjektiftir. Teknolojinin bu ekstremitelerin analizine dahil edilmesi ile giyilebilir teknolojiler gibi yeni yöntemler, kişiden bağımsız objektif sonuçlar alınmasını sağlayabilmektedir. Bu tezde çeşitli biyomedikal sinyalleri (EMG, ECG , ivme ve gyro) toplayan bir giyilebilir cihaz tasarlanmış ve prototipi üretilmiştir. Yedi farklı deneyle cihaz test edilmiştir ve elde edilen sinyaller analiz edilmiştir.
Bu çalışmada insan vücudundaki kaslar tarafından üretilen tepkisel EMG ve ECG sinyalleri elektrotlarla alınmıştır. Bu sinyaller mili voltlar seviyesinde olduğundan, işlemsel yükselteç kullanılarak sinyaller yaklaşık 1000 kat yükseltilmiştir. Yükseltilen sinyaller Anolog Dijital Dönüştürücü (ADC) ile dijital veriye dönüştürülmüştür. ADC çözünürlüğünün yüksek olması hassasiyet için önemlidir. Giyilebilir cihazımızda 12 bit çözünürlükte ADC kullanılmıştır. Cihazda EMG ya da ECG sinyali uygulanabilecek 2 giriş kanalı mevcuttur. 
Giyilebilir cihazda bir adet 3 eksen ivme ve gyro algılayıcısı da mevcuttur. Bu algılayıcıdan 6 farklı veri ölçülür. Bunlar 3 eksen ivme ve 3 eksen konum bilgileridir. Bu algılayıcı vücutta bağlandığı noktadaki gyro ve ivme bilgilerini algılamaktadır. İşlemci ile bu bilgi bir TFT ekranda çizdirilip o anki veri araştırmacı tarafından gözlenebilmektedir. Ayrıca bu veriler SD hafıza kartına depolanmaktadır. Böylece istendiğinde kişisel bilgisayarlarda incelenebilir. Cihazdaki saat ve takvim, depolanan verilere otomatik olarak kayıt saat ve tarihini yüklemektedir. Cihaz iki adet 3,7 volt lityum pil ile beslenmektedir.

Abstract:
Biomedical signals, such as EMG, and ECG are used in clinical rehabilitation and academic researches and for observation of patients. They are also used for motion analysis of upper and lower extremities (such as walking, hand and arm movements etc.). Furthermore, they are used for analyzing injuries, muscle diseases, stroke and Parkinson's disease. Although analysis of the observational upper and lower extremities of a medical expert is effective and low cost, it is subjective. By including technology in analyzing extremities and by using wearable technologies we could provide objective results. In this thesis, a wearable device which can gather several biomedical signals (EMG, ECG, acceleration and gyro) is designed and a prototype is produced. The prototype has been tested in seven different experiments and the signals acquired have been analyzed.
In this study EMG and ECG signals that are produced by human body have been collected by electrodes. Because of the levels of these signals are in millivolts, by using operational amplifier they are amplified approximately 1000 times. Amplified signals are transformed in to digital signals by using ADC (Analog to Digital Converter).  ADC resolution is important for high sensitivity. We used 12-bit resolution ADC for this wearable device. The device has 2 channel input for EMG or ECG signals.
Wearable device also has a 3 axis gyro and acceleration sensor. Six different data are collected by this sensor. These are 3 axis acceleration data and 3 axis gyro data. This sensor collects the gyro and acceleration data from the point of the body they are attached to.  By using microprocessor these data are plotted on a TFT and could be observed by researcher. These data are also stored in an SD memory card. So that if needed data could be analyzed on a PC. The device's date and clock data are automatically copied on a stored data. Two 3.7 volts lithium batteries are used for power supply.