dc.contributor.advisor | Akşahin, Mehmet Feyzi | |
dc.contributor.author | Işık, Atakan | |
dc.date.accessioned | 2021-11-27T10:13:24Z | |
dc.date.available | 2021-11-27T10:13:24Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11727/6687 | |
dc.description.abstract | Elektromiyografi(EMG) kasların elektriksel aktivitelerini incelemek amacıyla kullanılan
bir tekniktir. Özellikle vücutta bulunun çizgili kas veya iskelet kası olarak isimlendirilmiş
kas dokusunun fizyolojik durumunu incelemekte kullanılmaktadır.
EMG sinyali elde edilirken temelde 2 farklı elektrot kullanılır. Bunlardan biri yüzey
elektrotlar iken diğer ise iğne elektrot diye adlandırılan invaziv uygulanan bir elektrot
çeşididir. Tıbbi olarak en sık kullanılanı iğne elektrottur. EMG sinyali kasların her bir
iğciğinde oluşan sinirsel aksiyon potansiyellerinin toplanmasıyla oluşmaktadır. Bu sinyal
miyopati(kas hastalığı) ve nöropati(sinir hastalığı) bulguları olan hastalarda sağlıklı bir
bireye göre değişiklik göstermektedir.
Bu çalışmada EMGLAB adlı veri tabanından alınan skorlanmış klinik EMG verilerinin
zaman ve Frekans düzlemindeki analizleri ile miyopati ve nöropati skorlaması yapabilen
bir karar destek sistemi oluşturulmaya çalışılmıştır. Zaman düzleminde ortalama mutlak
değer, sıfır geçiş oranı ve willison genliği analizleri yapılmıştır. Frekans düzleminde güç
spektral yoğunluğu için analizler yapılmıştır. Bunun yanı sıra ayrık dalgacık dönüşümü
yöntemi ile EMG sinyali alt bantlarına ayrılmış ve 2. yaklaşık alt bantın frekans analizi
welch yöntemiyle güç spektral yoğunluğu hesaplamak olmuş ve bu güç spektral
yoğunluğunda çeşitli öznitelikler çıkarılmıştır. Bu öznitelikler kullanılarak eğitilen farklı
makine öğrenme yöntemleri ile başarılı sınıflandırma sonuçları elde edilmiştir.
Electromyography (EMG) is a technique used to analyse the electrical activities of muscles
It is especially used to examine the physiological state of muscle tissue called striated
muscle or skeletal muscle in the body.
Two different electrodes can be used to obtain the EMG signal. One of them is surface
electrodes and the other is an invasive electrode type called needle electrode. The most
common medical use is the needle electrode. The EMG signal is the sum of the nerve
action potentials that occur in each spindle of the muscles. This signal varies according to a
healthy individual in patients with signs of myopathy (muscle disease) and neuropathy
(nerve disease).
In this study, a decision support system capable of scoring myopathy and neuropathy with
time and frequency analysis of the clinical EMG data obtained from the EMGLAB
database was attempted. Mean absolute value, zero crossing rate and willison amplitude
analyzes were performed in time plane. Analyzes were made for power spectral density on
the frequency plane. In addition, the EMG signal is separated into sub-bands by discrete
wavelet transform method and the frequency analysis of the second approximate subband
is to calculate the power spectral density by the welch method and various attributes are
extracted from this power spectral density. Successful classification results were obtained
with different machine learning methods trained using these attributes. | en_US |
dc.language.iso | tur | en_US |
dc.publisher | Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | Biyomedikal İşaret İşleme | en_US |
dc.subject | Biyosinyal | en_US |
dc.subject | Miyopati | en_US |
dc.subject | Elektromiyografi | en_US |
dc.subject | Nöropati | en_US |
dc.title | Elektromiyografi sinyallerinden miyopati, nöropati ve sağlıklı grupların sınıflandırılması | en_US |
dc.type | masterThesis | en_US |