Değişken Kuvvetli EMG Sinyallerinin Çok Değişkenli Görgül Kip Ayrışımı ile Analizi ve Sınıflandırılması

Authors : Fatih ONAY, Ahmet MERT

Pages : 229-238

Doi:10.7240/jeps.618193

View : 13 | Download : 6

Publication Date : 2020-09-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Elektromiyografi insert ignore into journalissuearticles values(EMG); sinyalleri, insan-makine etkileşimli akıllı el protezlerinin kontrolünde önemli bir rol oynamaktadır. Kas aktivesinin bir sonucu olarak ortaya çıkan EMG sinyalleri, yapılan aktiviteye dair özel bilgileri kendi içerisinde ihtiva etmektedir. Dolayısıyla akıllı el protezlerinin işlevselliğinin arttırılması, kas bölgesinden toplanan EMG sinyalinin doğru bir şekilde analiz edilip yorumlanmasına önemli ölçüde bağlıdır. Bu konsepte uygun olarak, akıllı el protezi hareketlerinin karar verme sürecinde, EMG sinyallerinin güvenilir bir şekilde kullanılabilmesi için, var olan yöntemlerin geliştirilmesi ya da bu yöntemlere üstünlük sağlayacak yeni yöntemler önerilmesi gerekmektedir. Bu çalışma kapsamında, çok kanallı EMG sinyallerinin analizinin geliştirilmesi amacıyla, çok değişkenli görgül kip ayrışımı insert ignore into journalissuearticles values(ÇDGKA); tabanlı öznitelik çıkarma yöntemi, geleneksel metotlara alternatif olarak sunulmuştur. Sinyali adaptif olarak salınım modlarına ayıran ÇDGKA yöntemi kullanılarak, EMG sinyalinden daha anlamlı bilgi edinilmesi amaçlanmıştır. ÇDGKA tabanlı özniteliklerin farklı el ve parmak hareketlerini ayırt etme performansı ve farklı kuvvet seviyelerine karşı gösterdiği performans incelenmiştir. Bu amaçla ampute katılımcıların artık uzuvlarından toplanan düşük, orta ve yüksek kuvvet seviyelerine ait EMG sinyalleri üzerinde ÇDGKA yöntemi uygulanarak özgül kip fonksiyonları insert ignore into journalissuearticles values(ÖKF); elde edilmiştir. Elde edilen ÖKF’lerden çıkarılan öznitelikler kullanılarak altı farklı el ve parmak hareketi, en yakın komşu insert ignore into journalissuearticles values( k -NN);, doğrusal ayrım analizi insert ignore into journalissuearticles values(LDA); ve destek vektör makinesi insert ignore into journalissuearticles values(SVM); sınıflandırıcıları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Aynı kuvvet seviyesinde eğitilip test edilerek insert ignore into journalissuearticles values(Senaryo 1); ve tüm kuvvet seviyelerinde eğitilip tek bir kuvvet seviyesinde test edilerek insert ignore into journalissuearticles values(Senaryo 2); gerçekleştirilen sınıflandırmalar neticesinde, önerilen ÇDGKA tabanlı özniteliklerin ham sinyal tabanlı özniteliklere göre, senaryo 1 için %10 - %15, senaryo 2 için %18’e kadar üstünlük sağladığı belirlenmiştir. 
Keywords : Elektromiyografi, Çok değişkenli görgül kip ayrışımı, İnsan Makine Etkileşimi, El protezi