IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
  • Volume:12 Issue:1
  • Parkinson hastalarının aktivitelerinin tanınmasında TinyML tabanlı uç bilişim sistemi

Parkinson hastalarının aktivitelerinin tanınmasında TinyML tabanlı uç bilişim sistemi

Authors : Mine BOZ, Yeliz DURGUN
Pages : 317-323
Doi:10.28948/ngumuh.1144946
View : 17 | Download : 10
Publication Date : 2023-01-15
Article Type : Research Paper
Abstract :Parkinson hastalığı, insan sağlığını tehdit eden titremenin ana semptom olduğu nörodejeneratif bir hastalıktır. Günümüzdeki araştırmalar, Parkinson Hastalığının önceden tahmin edilebilmesine, tespit edilebilmesine veya sınıflandırılabilmesine odaklanmaktadır. Son yıllarda çeşitli sensörler kullanılarak giyilebilir hareket algılama sistemleri oluşturulmaya başlanmıştır. Raporlanan sonuçlar; sorunların hemen hemen çözüldüğü izlenimini verirken, dikkate alınan verilerin temsil kapasitesi ve buna bağlı olarak performans değerlendirilmesinin güvenilirliği hakkında ciddi sorular ortaya çıkmaktadır. Bu araştırma makalesinde, Edge Impulse yazılımı, Arduino Nano 33 BLE mikrodenetleyicisi ve LSM9DS1 ivme sensörü ile titreme tespiti için sistem yapılmıştır. Arka planda titreme ile istenmeyen genel bir sinyali ayırt edebilmektedir. Bu çalışmada, Edge Impulse makine öğrenme araçlarını kullanarak gelişmiş bir tahmine dayalı sistem tasarımıyla Nesnelerin İnterneti insert ignore into journalissuearticles values(IoT); ve makine öğreniminin birlikteliğinde ivme sensörü ile hareket tespiti yapılarak hastalığın erken tespitinin yapılması amaçlanmıştır. Edge Impulse, bu çalışmada titreme ve istenmeyen titreme için çeşitli örneklerden oluşan geniş bir veri kümesini eğitmek için kullanılmıştır. Önerilen sistemin %85 tanıma doğruluğu sağladığı bulunmuştur.
Keywords : Edge impulse, İvme ölçer, Anormallik tespiti, Parkinson hastalığı, Accelerometer, Abnormality detection, Parkinson

ORIGINAL ARTICLE URL
VIEW PAPER (PDF)

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2025