Yarı etkin diz eklemlerinde yürüyüş evreleri kestirimi ve uygulaması
Prediction of gait phases and realization with semi-active knee prosthesis
Yazar: EMRE TİLEYLİOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. ATİLA YILMAZ
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu çalışmada, mikroişlemci kontrollü protez diz tasarımı projesi dahilinde geliştirilmiş olan yarı etkin diz protezinin kullanıcının isteklerine ve çevresel koşullara uyum sağlayabilmesi amacıyla, yürüyüş evrelerinin kestirimi üzerine iki yöntem geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Bu amaçla yürüyüş hareketi betimlenmiş ve yürüyüş hareketinin bir çevrimini beş faklı evreye bölerek tanımlayan yürüyüş modeli benimsenmiştir. Yürüyüş hareketini incelemek üzere geliştirilmiş görüntü tabanlı ve doğrudan hareket ölçüm düzenekleri ile sağlıklı bir denek üzerinden veriler toplanmış ve benzetim ortamında veriler ile detaylı analizler gerçekleştirilmiştir. İlk önce doğrudan ölçüm düzeneğinden sabit bir hızda toplanan veriler ile yürüyüş evreleri kestirilmeye çalışılmıştır. Aynı şekilde farklı hızlar için de geliştirilen evre kestirim yöntemleri, tasarlanan yürüyüş hızı kestirim algoritması ile bir araya getirilerek, farklı hızlarda yürüyüş evrelerini kestirebilen bir yöntem geliştirilmiştir. Farklı hızlarda evre kestirimi gerçekleştirebilmek için ayrıca, yapay sinir ağlarının (YSA) kullanımını içeren bir yöntem de geliştirilmiştir. Birbirine benzer doğrulukta çalışan yöntemlerin bir takım eksiklikleri bulunduğu gözlemlenmiştir. Eksiklikleri gidermek amacıyla hızın hesaplanamadığı durumlarda kesintiye uğramayan bir evre kestirim yöntemi geliştirilmiştir. Yöntem ayrıca verileri dinamik olarak normalize etmekte ve bu sayede evreleri daha sağlam ve doğru bir şekilde kestirebilmektedir. Aynı şekilde normalize edilmiş veriler ile eğitilmiş sinir ağının benzetim ortamında sınanan sonuçları, geliştirilen farklı hızlarda evre kestirimi yöntemleri arasında en yüksek doğrulukta çalışan yöntem olmuştur. Son aşamada, benzetim ortamında farklı hızlar için en yüksek doğrulukta çalışan iki yöntem, özel tasarlanmış kalıp ile protezi kullanabilen sağlıklı bir denek üzerinde mikrodenetleyici ile gerçek zamanlı uygulanmış ve doğrulukları sınanmıştır. Sonuçlar, normalize edilmiş verileri kullanarak geliştirilen iki metodun birbirine yakın doğrulukta çalıştığını göstermiştir.Anahtar Kelimeler : Diz protezi, Yapay sinir ağları, Yürüyüş evreleri

Abstract:
In this study, two real time gait phase estimation methods are developed and applied for semi active knee joint which is developed as a part of design of microcontroller based knee prosthesis project; in order to adapt to user demands and environmental conditions. For this purpose, gait movement is described and gait model that divides one gait cycle into five phases is used throughout the study. Data are collected from a regular subject with image based motion measurement system (MMS) and direct type MMS that are developed in order to analyse gait movement. Firstly, gait phases are estimated with the constant velocity data that are collected from direct type MMS. Gait phase estimation methods for distinct velocities which are developed in the same way, are processed together with gait speed estimation algorithm in order to develop a method that is able to estimate gait phases in different velocities. Besides, a method that uses artificial neural networks (ANN) is designed for the same purpose. It is stated that a number of corrections are needed for two methods that operate with similar accuracy values. A new gait estimation method which isn?t corrupted when velocity cannot be computed accurately, is developed in order to fix the problems. The method also normalizes the data dynamically, thus estimate phases more robust and accurate. ANNs that are trained with the normalized data are tested and resulted with the best accuracy values among the gait estimation methods in different velocities, that are developed in simulation environment. In the terminal state, two methods that operate with highest accuracy are applied real time with microcontroller. The methods are applied on a regular subject who uses a special-design socket that enables him to use prosthesis. The results show that the two methods that use normalized data, run with similar accuracy.Keywords : Knee prosthesis, Artificial neural Networks, Gait phases