A wearable sensory system design for spine monitoring
Omurga takibi için giyilebilir sensörlü sistem tasarımı
- Tez No: 482331
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ENGİN ERZİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Vücut duruşu ve omurga yapısı insan sağlığında önemli rol oynar. İstem dışı oluşan yaralanmalar ve kazaların yanı sıra, yanlış oturma pozisyonları, kambur yürüme ve statik bir yaşam tarzı gibi etkenlerde zaman içerisinde omurganın işleyişine zarar verebilmektedir. Dolayısı ile omurga yapısının fiziksel takibi ve varolan sorunların tespit ve teşhisi sağlıklı bir yaşam için çok önemlidir. Bu tezin amacı, esnek sensörler ile omurların açısal değerlerini yakalayarak gerçek zamanlı bir görsellemeyle omurga takibini yapmaktır. Bu amaçla donanım ve yazılım sistemleri geliştirildi. Donanım sisteminde, sensörlerden ve mikroişlemciden oluşan devre tasarımı yapıırken, yazılım sisteminde, JAVA dilinde geliştirilmiş bir algoritma ile veri toplama, işleme ve gerçek zamanlı olarak görselleştirilmesi sağlandı. Giyilebilir sensörlü sistemler için çeşitli tıbbi yelek tasarımları ve tıbbi bantlar gibi sensör yerleştirme çözümleri araştırıldı. Ek olarak, sekiz farklı omurga egzersiz pozlarından sensörlü ölçümlerin veri seti toplandı ve omurga egzersiz pozlarının yüksek doğrulukla teşhisi için bir destek vektör makine sınıflandırıcısı kullanıldı.
Özet (Çeviri)
The body posture and spine structure play important roles in human health. Besides the unintentional injuries and accidents, wrong sejant postures, slouching and a static lifestyle, in the course of time, may damage the functions of the spine. Therefore, the physical tracking of the spine structure and determination and diagnosis of any existing complications are of capital importance for a healthy life. The aim of this thesis is to monitor the movement of the spine via real-time visualization while capturing the angle values of the spine using flex sensors. For this purpose, hardware and software systems are developed. While the circuit, composed of a microcontroller and flex sensors, is designed in the hardware system, the software system includes algorithms, written in Java programming language, for data acquisition, processing, and visualization in real time. Various medical vest designs and sensor mounting solutions, such as medical tapes, are investigated for the wearable sensory system. Additionally, a dataset of sensory measurements from eight different spine exercise poses are collected, and a support vector machine classifier is utilized for identification of the spine exercise poses with high accuracy.
Benzer Tezler
- Sustainable energy harvesting: Structural analysis approaches in zeolitic imidazolate framework-based triboelectric nanogenerators
Sürdürülebilir enerji hasadı: Zeolitik imidazolat çerçeve tabanlı triboelektrik nanogeneratörlerde yapısal analiz yaklaşımları
ERDAL KURT
Doktora
İngilizce
2025
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiNanobilim ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET AYKAÇ
- İğ sistemlerinin dinamiğinin deneysel incelenmesi
Dynamic analysis of ring spinning machines
ÜMİT KIRBAŞLI
- Giyilebilir teknolojilerde kullanıcı deneyimi: Giyme biçimleri üzerine karşılaştırmalı bir analiz
User experience in wearable technologies: A comparative analysis of wearing styles
AHMET BAŞKAN
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖZDE GÖNCÜ BERK
- Wireless wearable reader platform for continuous healthcare monitoring with power harvesting
Sürekli sağlık takibi için güç hasadı destekli kablosuz giyilebilir okuyucu platformu
FARIBORZ MIRLOU
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiBiyomedikal Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT BEKER
- Development of machine learning algorithm for identification of vestibular system disorders
Vestibüler sistem bozukluklarının teşhisi için makine öğrenimi algoritması geliştirilmesi
SADDAM HEYDAROV
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU