Browsing by Author "Sarrafikhosrowshah, Mahsa"

Now showing 1 - 1 of 1

Biyonik Elin Faaliyete Hazırlanmasında Kaldırılacak Cisme Dair Ağırlık Algısının Beyin Sinyalleriyle Belirlenmesi
(TÜBİTAK, 2022) Yılmaz, Bülent; Ulutabanca, Halil; Ünal, Ramazan; Altındiş, Fatih; Sarrafikhosrowshah, Mahsa; 0000-0003-2954-1217; 0000-0002-3891-935X; AGÜ, Mühendislik Fakültesi, Elektrik - Elektronik Mühendisliği Bölümü; Yılmaz, Bülent; Altındiş, Fatih
Üst ekstremite için kullanılan protezler ampütasyonun seviyesine göre farklılık arz ettiği gibi protezin hareket ettirilmesi için kullanılan yöntemler de çeşitlidir. Protezlerin kozmetik, omuz hareketine bağlı çalışan, miyoelektronik ve elektroensefelografi (EEG) sinyalleriyle kontrol edilen türleri mevcuttur. Ancak, sezgisel ve doğal olmayan protez kontrolü kullanıcı üzerinde büyük bir mental yüke neden olmaktadır. Bu projede, EEG ve EMG sinyalleri birlikte kullanılarak biyonik el protezinin kontrolünün kullanıcının görsel ağırlık algısından faydalanılarak daha iyi hale getirilmesini amaçlayan bir sistem geliştirilmeye çalışılmıştır. Bu sistem ile hastaların mekanik bir protezi kullanırken duyabilecekleri fiziksel ve mental yükü/rahatsızlığı azaltmak hedeflenmiştir. Hastaların gördükleri cisimlerin ağırlığının beynin görsel yollarla algıladığı ölçüde değerlendirilmesi ile, üretilecek olan prototip elin ön koşullandırılması sağlanacaktır. Bu sayede hastanın cismi tutarken omzundan uyguladığı kuvvet azalacak ve mental yük hafifletilecektir. Bu amaçla öncelikle deneklerin EEG ve elektromiyografi (EMG) sinyalleri alınarak bilgisayar ortamında işlenmesi sağlanmış ve sonrasında gerçek zamanlı bir uygulama yapılmıştır. İlk aşamada, protez kullanıcılarının motor niyet dalgalarından yararlanılarak protezlerin çalıştırılmasını hedefleyen bir araştırma yapılmış ve 30 sağlıklı katılımcıdan EEG verileri alınarak makine öğrenmesi yaklaşımlarının sınıflandırma başarıları (protezi aktif hale getirme niyetlerinin tespiti) incelenmiştir. İkinci aşamada, 31 adet sağlıklı katılımcının cisme uzanırken, cismi havaya kaldırırken ve cismi başlangıç konumuna bırakırken EEG ve EMG sinyalleri senkronize olarak kaydedilmiştir. Bu sinyallerin öznitelikleri belirlendikten sonra sınıflandırma işlemleri ile cismin ağır, orta ağırlıkta ya da hafif olduğu tespit edilmiştir. Biyosinyal işleme çalışmalarıyla paralel olarak protez el ve bilek tasarımlarının ve üç boyutlu baskılarının elde edilmesi gerçekleştirilmiştir. Protez elin açılıp kapanması için omuz hareketinin kullanılması ve bilek sertliğinin kontrolünde ise yüksek torka sahip minik bir motorun biyosinyallerin işlenmesi ve üretilen otomatik karar ile sürülmesi hedeflenmiştir. Ayrıca, geliştirilen protezin karakterizasyonu yapılmıştır. 20 adet sağlıklı bireyden alınan çok kanallı EEG sinyallerinin Fourier tabanlı senkrosıkıştırma dönüşümü (FSSD) ve tekil değer ayrıştırma (SVD) yaklaşımları ile özniteliklerinin çıkarılarak sınıflandırılması sonucunda protezin bilek kısmının sertliğinin kontrolü sağlanmaya çalışılmıştır. Sonuç olarak, bireyler protezi kullanırken gördükleri cismin ağırlığının sistem tarafından algılanması ve o cismi kaldırmak istediklerinde protezin bu ağırlığa göre önkoşullandırılması mümkün olmaktadır.