Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
633353		Kınect sensörü ve yüzeysel emg kullanılarak bir sporcu destek sistemi tasarımı / Design of an athlete support system using kinect sensor and surface emg Yazar:SERKAN ÖRÜCÜ Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT SELEK Yer Bilgisi: Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:Biyomedikal teknoloji = Biomedical technology ; Elektronik devreler = Electronic circuits ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Kurala dayalı sistemler = Rule-based systems ; İnsan hareketi = Human motion	Onaylandı Doktora Türkçe 2020 130 s.
Vücut geliştirme gibi izotonik hareketlerin yapıldığı sporlarda ve fiziksel rehabilitasyon süreçlerinde, antrenmanların eş zamanlı izlenmesi, yanlış yapılan hareketlerin anında düzeltilebilmesi, antrenman yeterliliği ve veriminin belirlenebilmesi, bireylerin yaralanma risklerinden uzak ve sağlıklı antrenman yapabilmeleri açısından hayati önem taşımaktadır. Çalışmamızda, bu amaca yönelik iki farklı sistem ve bu sistemlerin birleşiminden oluşan bir hibrit sporcu destek sistemi tasarlanmıştır. Tasarlanan ilk sistem, Kinect V2 ve Uzman Sistem (US) kullanan hareket doğruluğu sistemidir. Bu sistemin ilk testi, spor salonu ortamında 10 gönüllü katılımcının yaptığı, 1 set 10 tekrar DSP (Dumbbell Shoulder Press) ve LR (Lateral Raise) antrenmanlarında US'den elde edilen doğruluk verilerinin, antrenör kararlarıyla karşılaştırılmasıyla yapılmıştır. Bu karşılaştırmada, sistemin verdiği kararlar antrenör kararlarıyla %85.5 oranında benzerlik göstermiştir. Devamında, sistem dört hafta boyunca DSP ve LR antrenmanlarında 10 gönüllü katılımcı tarafından test edilmiştir. Bu sürenin sonunda, katılımcıların hareketlerini LR antrenmanında %58.08 ± 11.32, DSP antrenmanında ise %54.84 ± 12.72 oranında iyileştirdiği görülmüştür. Tasarladığımız ikinci sistem ise Kinect V2 ve giyilebilir SEMG (Yüzeysel Elektromiyografi) devresi kullanan hareket yeterliliği sistemidir. İkinci sistemden elde edilen veriler öncelikle biyomedikal bir sistemle karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmada Sol Biceps Brachii için% 90.95 ± 3.35 oranında benzerlik ve Sağ Biceps Brachii için %90.75 ± 3.75 oranında benzerlik elde edilmiştir. Ayrıca, spor salonundaki antrenmanlar sırasında yapılan ölçümlerde ise ikinci sistemin güç ve %MVC analizi çıktıları test edilerek sistemin antrenman verimliliğini %96.87 ± 2.74 oranında doğru ölçekleyebildiği görülmüştür. Tasarladığımız hibrit sistemde ise Kinect V2, US ve giyilebilir SEMG devresi kullanılmaktadır. Hibrit sistemin ilk testinde, sistemden elde edilen kararların DTW (Dinamik Zaman Bükme) ve antrenör kararlarıyla karşılaştırılmasında, antrenörün gerçekleştirdiği DSP ve LR antrenman verileri (3 set 10 tekrar) kullanılmıştır. Bu karşılaştırmada, kural tabanlı US'in kararlarının antrenörün kararlarıyla DSP hareketinde %86 ve LR hareketinde %70 oranında benzerlik gösterdiği, DTW'nin ise antrenör kararlarıyla DSP hareketinde %76 ve LR hareketinde %70 oranında benzerlik gösterdiği görülmüştür. Son olarak, 10 gönüllü katılımcıdan sistemi dört hafta boyunca LR ve DSP antrenmanlarında test etmeleri istenmiştir. Bu sürenin sonunda, katılımcıların hareketlerini LR antrenmanında %51.7 ± 6.9, DSP antrenmanında ise %32.7 ± 6.4 oranında iyileştirdiği görülmüştür.
In sports and rehabilitation processes where isotonic movements such as bodybuilding are performed, it is vital to monitor the training simultaneously, correct the wrong movements, and determine the training adequacy and efficiency, so that individuals can do healthy training without risk of injury. In our study, a hybrid athlete support system consisting of two auxiliary systems for this purpose and a combination of these auxiliary systems designed. The first designed system is the motion accuracy system using Kinect V2 and Expert System (ES). The first test of this system was done by comparing the accuracy data of ES, obtained in 1set 10 repetitions DSP (Dumbbell Shoulder Press) and LR (Lateral Raise) exercises by 10 participants, with the trainer decisions. In this comparison, the decisions made by the system were 85.5% similar to decisions of trainer. Subsequently, system tested in a real gym environment by 10 volunteers in DSP and LR workouts for four weeks. At the end of this period, it was observed that participants improved their movements by 58.08 ± 11.32% in LR training and 54.84 ± 12.72% in DSP training. The second system we designed is the motion adequacy system using Kinect V2 and wearable SEMG (Surface Electromyography) circuit. The data, obtained from the second system is about movement adequacy, were first compared with a biomedical system. In this comparison, similarity of 90% similarity was obtained for Left and Right Biceps Brachii. In the measurements made during the training of 7 volunteer in the gym, the power and %MVC analysis of second system were tested and it was observed that system scaled the training efficiency of 96.87 ± 2.74% accuracy. The last system we designed is the hybrid system using Kinect V2, ES and wearable SEMG circuit. In the comparison of the decisions obtained from hybrid system with DTW (Dynamic Time Warp) and trainer's decisions, DSP and LR (3 sets of 10 repetitions) training data of trainer were used. In this comparison, it was observed that the decisions of rule-based ES show 86% similarity in DSP and 70% in LR movement with decisions of trainer, while DTW show 76% similarity in DSP and 70% in LR movement with decisions of trainer. Finally, ten volunteers asked to test system in LR and DSP training for four weeks. At the end of this period, it was observed that participants improved their movements by 51.7 ± 6.9% in LR training and 32.7 ± 6.4% in DSP training.