Classification of hand movements with electromyogram signals obtained from arm muscles: generating control signals for hand prosthesis

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2013

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: Rouhollah Dizbari Gharajehdaghi

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): SAMİ ARICA

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Elektromiyografi (EMG) işaretleri kas aktivitelerinin bir sonucudur. Bir EMG işareti kasa iğne elektrodu batırarak yada hedef kaslara karşılık gelen cilt yüzeyine elektrot yerleştirilerek harici olarak (yüzey EMG - SEMG) okunur. Biyolojik sinyeller üzerinde calışmalar, EMG işaretlerinin yorumlanması ve el hereketlerinin modellemeleri ve sınıflamaları için yeni yöntemler bulmasını sağlamıştır. Bu çalışmada dört kastan; Extensor carpi radialis, Palmaris longus, Pronator teres, Flexor digitorum superficialis okunan SEMG işaretlerininden bir protez eli yönlendirecek kontrol işaretleri oluşturmak amaçlanmaktadır. SEMG işaretleri beş el hereketi; parmak bükme, bilekten içe bükme, bilekten dışa bikme, aşağı bükme ve yukarı bükme, için alınmıştır. Her kastan (kanaldan); ortalama güç, zarfın tepe değeri, Fourier dönüşümünün ortalama frekansı ve sinyal altuzay medodu ile kestirilmiş frekans özellikleri elde edilmiştir. Bu özelliklerin farklı kombinasyonları üç farklı sınıflayıcı; doğrusal Bayes sınıflayıcı, Fisher doğrusal ayrıştırıcı ve destek vektör aracı, kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflamalar üç grup için yapılmıştır; denek ?içi (eğitim ve test verileri aynı denekten), denekler-arası (eğitim ve test verileri farklı denekten), sağ el verisinin sol verisinden tahmini yada tersi ve özellik kombinasyonlarının ve sınıflayıcıların performansları rapor edilmiştir. Denek-içi en yüksek ortalama başarı doğrusal Bayes sınıflayıcısı ile %99.61 ve denekler-arası en yüksek ortalama başarı doğrusal SVM sınıflatıcı ile %71.8 olmuştur. SVM sınıflayıcı ile sol ele karşı sağ el (yada sağ ele karşı sol el) sınıflama başarısı en az %36.7, en çok %82.7 dir. Anahtar Kelimeler : Protez el, EMG, doğrusal Bayes sınıflayıcı, Fisher doğrusal ayrıştırıcı, destek vektör aracı