Investigation of wearable motion capture system towards biomechanical modelling Biyomekanik modellemeye yönelik giyilebilir hareket yakalama sisteminin araştırılması

Köse, Hakkı

Özet:Hareket Yakalama (MOCAP), biyomedikal mühendisliği alanında implant, ergonomi ve fizyoterapi tasarımında biyomekanik modeller oluştururken önemli bir adımdır. MOCAP sistemleri çıktı olarak kinematik veri sağlar. Biyomekanik modeller bu çıktıyı insan vücudunun eklemlerindeki hareket aralığını (ROM) ölçerek kinetik çıktı üretmek için bir girdi olarak kullanır. Biyo-aslına uygun modelleme için doğru günlük yaşam verileri gereklidir. Burada veriyi biyomekanik bir modelleme yazılımına beslemek için Smartsuit Pro'ya (Rokoko, Kopenhag, Danimarka) işaretleyici olmayan giyilebilir yeni bir MOCAP s ...Daha fazlası

Yüksek Lisans 2019 Şenay Mihçin Graduate School of Natural and Applied Sciences 11 Görüntülenme

Erişime Açık

Estimation of emotional situation using EEG signals and machine learning methods EEG sinyalleri ve makine öğrenme yöntemlerini kullanılarak duygusal durum kestirimi

Yeşilkaya, Bartu

ÖZETEmotion estimation is an effective analysis method used to increase the interaction between humans and machines. Electroencephalogram (EEG) based emotion prediction studies based on brain signals become very attractive since they provide successful results of emotion analysis. In this study, new methods for emotion prediction are presented in accordance with dimensional emotion modeling. Multichannel EEG signals are recorded while the subjects viewed pictures from the International Affective Image System (IAPS) data set. Signal preconditioning and artefact elimination was performed by appl ...Daha fazlası

Yüksek Lisans 2020 Aydın Akan Graduate School of Natural and Applied Sciences 16 Görüntülenme

Erişime Açık

Analysis of multichannel EEG signals for the detection of major depressive disorder Majör depresif bozukluğunun tespiti için çok kanallı EEG sinyallerinin analizi

İzci, Elif

Majör depresif bozukluk (MDB), dünya çapında yaygın olarak görülen bir duygudurum bozukluğudur. MDB tanısı, psikometrik anketler, hastanın kendi raporu ve profesyonelin klinik deneyimi gibi öznel yöntemlere dayanır. Bu tezin amacı, MDB hastalarını sağlıklı kişilerden (HC) ayırt etmeyi sağlayan objektif bir yöntem geliştirmektir. Elektroensefalograma (EEG) dayalı bilgisayar destekli (CAD) algoritmalar, MDB tanısındaki başarısı nedeniyle büyük ilgi görmektedir. Bu tezde, çok kanallı EEG sinyallerini analiz ederek MDB hastalığını ayırt etmek için için üç yaklaşım önerilmiştir.ABSTRACTMajor depres ...Daha fazlası

Yüksek Lisans 2021 Aydın Akan Graduate School of Natural and Applied Sciences 15 Görüntülenme

Erişime Açık

Evaluation of some neurological disorders by the analysis of EEG signals EEG sinyallerinin analizi ile bazı nörolojik bozuklukların değerlendirilmesi

Karabiber Cura, Özlem

ÖZETEpilepsi ve Alzheimer demans, tüm nörolojik bozukluklar arasında oldukça yaygındır. Epilepsi değerlendirmesinde nöbet ve nöbetsiz EEG segmentlerini ayırt etmek için üç farklı yaklaşım sunulmaktadır. İlk yöntemde, epilepsi hastalarından toplanan çok kanallı EEG sinyalleri, Görgül Kip Ayrıştırma (GKA), Grup GKA (GGKA) yöntemleri kullanılarak IMF'lere ayrıştırılır ve ardından gerekli IMF'ler seçilir. Son olarak, seçilen IMF'lerden ve ayrık dalgacık dönüşümü (ADD) katsayılarından zaman ve spektral alan ve doğrusal olmayan özellikler çıkarılır. Dinamik kip ayrıştırma (DKA), akışkan akış analizi ...Daha fazlası

Doktora Tezi 2021 Aydın Akan Graduate School of Natural and Applied Sciences 35 Görüntülenme