Bilgisayar Bilimleri

Bilgisayar Bilimleri

Classification of Knee Abnormality Using sEMG Signals with Boosting Ensemble Approaches

Yazarlar: Ayşenur ALTINTAŞ, Derya YILMAZ

Cilt IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium , Sayı Special , 2021 , Sayfalar 48 - 52

Konular:Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka

DOI:10.53070/bbd.990889

Anahtar Kelimeler:Diz rahatsızlıkları,Diz kasları,Yüzey emg,Karar ağaçları

Özet: Diz sorunları yaşlılarda artmakla birlikte her yaşta ortaya çıkan ve hareket etmeyi zorlaştırarak kişinin yaşam standardını düşüren en önemli ortopedik sorunlardan biridir. Son yıllarda kaslardan alınan yüzey Elektromiyografi (sEMG) sinyallerinin kullanımının artması, bu sinyallerin hareket ve hareket bozukluklarının tespitinde kullanımını ön plana çıkarmıştır. Bu çalışmada, farklı diz anormallikleri olan hastalardan ve sağlıklı bireylerden gelen sEMG sinyalleri, dizin bükülme (fleksiyon) ve germe/ekstansiyon (ekstansiyon) hareketlerinden sorumlu kasların (rektus femoris (RF), biceps femoris (FB), yürüme, oturma ve ayakta durma sırasında kaydedilen semitendinosus (ST), vastus medialis (VM)) bazı istatistiksel temelli özelliklerle değerlendirildi. Literatürden farklı olarak her kas ve her hareket için sınıflandırma işlemleri de yapılmış ve bu nedenle kasların sınıflandırma performansına etkisi incelenmiştir. Sınıflandırmada Boosted ve RUSboosted ağaçlarının topluluk ağaçları yöntemleri kullanılmıştır. Sonuçlar, diz probleminin tek kas sEMG (RF) ve tek hareket kullanılarak, ayakta durma hareketi için yaklaşık %92 performansla tanımlanabileceğini göstermektedir. Tüm kas sEMG sinyalleri kullanılarak oturma için Boosted Trees sınıflandırıcısı ile en yüksek doğruluk oranı %98,8 olarak elde edilmiştir.

ATIFLAR
Atıf Yapan Eserler
Henüz Atıf Yapılmamıştır
KAYNAK GÖSTER
BibTex
KOPYALA
@article{2021, title={Classification of Knee Abnormality Using sEMG Signals with Boosting Ensemble Approaches}, volume={IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium}, number={48–52}, publisher={Bilgisayar Bilimleri}, author={Ayşenur ALTINTAŞ,Derya YILMAZ}, year={2021} }
APA
KOPYALA
Ayşenur ALTINTAŞ,Derya YILMAZ. (2021). Classification of Knee Abnormality Using sEMG Signals with Boosting Ensemble Approaches. Bilgisayar Bilimleri.
MLA
KOPYALA
Ayşenur ALTINTAŞ,Derya YILMAZ. Classification of Knee Abnormality Using SEMG Signals with Boosting Ensemble Approaches. no. 48–52, Bilgisayar Bilimleri, 2021.
Atıf Görüntüle
PDF Görüntüle
Kaynak Görüntüle
Paylaş
Dergi Bilgileri