EMG sinyallerinin yapay sinir ağı kullanılarak sınıflandırılması

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRONİK VE BİLGİSAYAR EĞİTİMİ ANABİLİM DALI (DİSİPLİNLERARASI), Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2005

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: SABRİ KOÇER

Danışman: NİHAL FATMA GÜLER

Özet:

EMG SİNYALERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANARAK SINIFLANDIRILMASI (Doktora Tezi) Sabri KOÇER GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Mart 2005 ÖZET Bu çalışma, yapay sinir ağlarından yararlanılarak myopati (myopathy) ve nöropati (neuropathy) nöromüsküler hastalıkların sınıflandırılmasını amaçlamaktadır. Çalışmada nöropati, myopati ve normal olmak üzere toplam 59 kişiden kaydedilen Elektromyogram (EMG) işaretleri kullanılmıştır. EMG işaretlerine Hızlı Fourier Dönüşüm (HFD) spektral analiz metodu uygulanmış ve katsayılar elde edilmiştir. Bu katsayıların her biri Çok Katmanlı Pereeptron/Algdayıeı (ÇKP/ÇKA) ve Destek Vektör Makinesine (DVM) girdi olarak kullanılmıştır. Bu girdiler ÇKP ve DVM sınıflama sistemlerinde ayrı ayrı eğitime tabii tutulduktan sonra sınıflama ve test performansları incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar göstermiştir ki en yüksek tahmin DVM sınıflama sisteminde gerçekleşmiştir. Bilim Kodu : 626.04.01 Anahtar Kelimeler : Elektromiyogram (EMG), Hızlı Fourier Dönüşümü (HFD), Yapay sinir ağı (YSA), Çok katmanlı perceptron/ algılayıcı (ÇKP/ÇKA), Destek vektör makinesi (DVM) Sayfa Adedi : 71 Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Nihal Fatma GÜLER