SEMG Kullanılarak Spor ve Rehabilitasyon Alanında Yapılan Çalışmalar

Spor ve rehabilitasyon alanlarında SEMG (Surface Electromyography - Yüzeysel Elektromiyografi) kullanılarak yapılan çalışmalarda ise, Fukuda ve ark., yaptığı çalışmada 24 bayan sporcu üzerinde yaptığı deneylerde SEMG aracılığıyla kuvvet üretimi ve kas yorgunluğunun analizi üzerine çalışmıştır.

Çalışmalarında, kasılma sırasında kaydedilen RMS değerleri aracılığıyla motor ünitesindeki fizyolojik aktiviteyi incelemişlerdir. Çalışmada elde edilen değerlerin kullanılan 2, 4, 6 ve 8 kiloluk ağırlıklara göre değiştiği görülmüştür. Elde edilen RMS değerleri Çizelge 1.2'de verilmiştir. Çalışma sonucunda elde edilen RMS değerleri ve kasılma kuvveti arasında bir ilişki saptanmıştır (Fukuda ve ark., 2010).

Çizelge 2.2. 2-8 Kiloluk Ağırlıkların Kaldırılması Esnasındaki Gerilim Değerleri

(Watanabe ve ark., 2015) çalışmarında ise biceps brachii kasının SEMG aracılığıyla alansal dağılım paterni üzerindeki antrenmanlı ve antrenmansız etkisini araştırmışlardır. Çalışmada on erkek deneğin bir kolunun ağırlık antrenmanı 6 hafta çalışma ve 8 hafta çalışmasız olarak gerçekleştirilmiştir. Bu dönemlerde, sinyal değişimleri SEMG ile ölçülerek elde edilen güç kazanımının 8 haftalık dinlenme dönemindeki geçerliliği eldeki verilerin karşılaştırılması ile incelenmiştir.

(Pashaei ve ark., 2015) pille çalışan portatif dört kanallı bir sEMG sinyal toplama sistemi tasarlamış ve izometrik kasılmalarda MVC (Maximum Voluntary Contraction - Maksimum İstemli Kasılma) normalizasyonu ile test etmiş; (Gu ve ark., 2019b) yürüme sırasında diz üzerine ek bir mekanik yük uygulamak ve basit bir yürüyüşün diz ekstansörlerindeki egzersiz etkisini arttırmak için SEMG, IMU (Inertial Measurement Unit - Ataletsel Ölçüm Birimi) ve MVC normalizasyonu tabanlı bir

MIVC (μV) 2 kg (μV) 4 kg (μV) 6 kg (μV) 8 kg (μV) Rectus femoris 222.6 ± 142.9 71.3 ± 35.7 81.4 ± 43.6 98.6 ± 50.8 108.7 ± 57.2 Vastus lateralis 265.1 ± 106.0 114.1 ± 43.1 151.3 ± 121.0 136.7 ± 50.2 143.7 ± 53.6 Vastus medialis 182.2 ± 79.4 74.4 ± 32.6 90.0 ± 55.1 98.2 ± 47.5 115.8 ± 59.0 Bceps femoris 321.4 ± 195.5 68.0 ± 37.5 86.7 ± 45.4 104.6 ± 48.6 126.8 ± 58.7 Semitendinosus 399.0 ± 196.3 81.9 ± 33.9 108.8 ± 44.8 144.7 ± 63.2 173.5 ± 69.3 Brachial biceps 419.2 ± 182.6 84.2 ± 25.2 150.9 ± 59.2 229.7 ± 103.1 321.9 ± 122.7

egzersiz cihazı geliştirmiş; (Cerone ve Gazzoni, 2017) giyilebilir kablosuz bir SEMG veri toplama sistemi geliştirerek giyilebilirlik ve hareket kabiliyeti bakımından MVC normalizasyonu ile klinik ve spor senaryolarında test etmiş, (Pino ve ark., 2018) fiziksel egzersiz sırasında üst uzuvlarda oluşan biyo-sinyal değişiklikleri aracılığıyla kullanıcıya geri bildirim vermek için kuru elektrotlarla donatılmış giyilebilir bir t-shirt içine yerleştirilmiş SEMG sistemi geliştirmiştir.

Ancak tüm bu sistemler hareket doğruluğuna yönelik bilgi verecek bir yapı içermedikleri için kullanımları, antrenman izleme ve destekleyici rehabilitasyon gibi kullanım gibi alanlarla sınırlı kalmaktadır.

Dikkat çekici bir çalışma olarak, (Ergeneci ve ark., 2018) geliştirdikleri adaptif kas kasılması saptama özelliğine sahip gömülü, kablosuz, giyilebilir SEMG veri toplama sistemi ile insan makine etkileşimi (human machine interaction), mimik tanıma (gesture recognition) ve yorulma takibi (fatigue tracking) alanlarında çözüm üretmeye çalışmıştır. Ancak bu çalışmada da, izotonik antrenmanların doğruluğunu saptayacak bir yapı bulunmadığı görülmüştür.

2.6. Kural Tabanlı Uzman Sistem Yaklaşımları

(Patel ve ark., 2013) çalışmalarında viral enfeksiyonların tanısı için web tabanlı bir uzman sistem önermiştir. Bu kural tabanlı uzman sistem, doktor konsültasyonuna yardımcı olarak tasarlanmış ve web tabanlı teşhis uygulamalarıyla kullanıldığında daha faydalı olduğu görülmüştür.

(Bursuk ve ark., 1999) kardiyolojik hastalıkların teşhisi için tıbbi bir uzman sistem tasarlamıştır. Tasarlanan bu sistem kural tabanlı olarak tasarlanarak, sistemin çıkarım motoru için bir kardiyolojik hastalık ağacı oluşturulmuştur. Sistemde sorulan soruların cevapları “evet” veya “hayır” şeklinde olup karar ağacı yapısına göre tasarlanmıştır. Sistem kardiyoloji temelli on üç hastalığın verilerini içermekte olup, yirmi beş hasta ile test edilmiştir. Test sonucunda, önerilen sistemin sonuçlarının doktor tanılarıyla uyumlu olduğu görülmüştür.

(Ali ve ark., 1999) acil servise göğüs ağrısıyla başvuran hastaların teşhis ve tedavisinde, acil servis doktorları tarafından kullanılmak üzere bir uzman sistem tasarlamıştır. Tasarlanan sistem, hastalıkla ilgili semptomlar ve konsültasyon sonuçlarını alarak kural tabanında eşleştirme yapar. Kural tabanı verilerini klinik olarak

tanımlanmış bir web sunucusu üzerinden alır. Devamında, sistemden elde edilen çıkarımlar, sonuç ve öneriler olarak doktor ve hastaya sunulmaktadır.

(Hossain ve ark., 2015) belirtisiz kızamık tanısı için uzman bir sistem geliştirmiştir. Sistem belirtisiz kızamığın teşhisinde inanç kuralı temelli çıkarım yöntemini kullanmaktadır. Önerilen bu sistem sonuçları, uzman tahmini ve Bulanık Mantık tabanlı bir sistemle karşılaştırılmıştır. Her iki deneysel durumda da inanç kuralına dayalı sistemin güvenilirliği ve doğruluğu test edilmiştir.

(Prasad ve ark., 1989) çalışmalarında, tıp öğrencilerine ve hekimlere bronşiyal astımın teşhisi ve tedavisinde eğitim vermek amacıyla kural tabanlı bir uzman sistem önermişlerdir. Bu sistem, dikkatle seçilmiş vakalar aracılığıyla, tıbbi uygulamalar üzerinden hastalığın teşhis ve tedavisini öğrencilere öğretmektedir. Sistem güvenilirliği ve doğruluğu, uzman hekimler ve iç hastalıkları doktorları tarafından test edilerek, kullanışlı bir sistem olduğu belirtilmiştir.

(Başçiftçi ve Avuçlu, 2018) çalışmalarında, hastada görülen semptomlara göre kanser riskini teşhis etmek için indirgenmiş kural tabanı kullanan bir tıbbi uzman sistem (MUS) geliştirmiştir. Toplam 13 semptom kullanılarak, tüm olasılıklar yerine indirgenmiş kurallar incelenmiştir. İndirgenmiş Kural Tabanı elde etmek için Boole fonksiyonlarının iki seviyeli basitleştirilmesi yöntemi kullanılmıştır.

(Selek ve ark., 2017) çalışmalarında, sıtma hastalığını tespit etmek amacıyla azaltılmış kural tabanını kullanarak, yeni bir tıbbi uzman sistem geliştirmiştir. Çalışmada, kural tabanı olarak sıtmaya ilişkin tüm semptomları kullanmak yerine, semptomlara dair azaltılmış kural tabanı kullanmışlardır. Böylece doktor yada gerekli ekipman yetersizliği olan bölgelerde, hastalığa erken teşhis koyabilmeyi amaçlamışlardır.

(Louzada ve ark., 2016) çalışmalarında, R verilerini kullanarak spor verilerinin gerçek zamanlı analiziyle futbolcuların yeteneklerini belirleme amacıyla web tabanlı bir uzman sistem geliştirmiştir. Geliştirdikleri sistem ücretsiz yazılımlar ve istatistik araçlarından oluşturulmuştur. Sporculardan elde edilen Z skoru (Fiziksel becerileri belirleme ölçeği) verilerini ana bileşen analizi ile işleyip uzman sistem aracılığıyla yetenek sınıflandırması yapmışlardır.

(Waßmann ve ark., 2020) sporcuların antrenman planlarını dinamik değişkenlere (örneğin uyku eksikliği, açlık, hava durumu ve stres) uyarlayabilme amacıyla kural tabanlı bir uzman sistem geliştirmişlerdir. Hava durumu ve yer gibi bazı parametreler otomatik olarak belirlenirken, kural tabanının kalan parametreleri kullanıcıların

antrenmandan önce ve sonra yapması gereken öz değerlendirme işlemi ile oluşturulmaktadır.

(Gu ve ark., 2019a) Hokey oyunu sonucunu tahmin için kural tabanlı bir uzman sistem geliştirmişlerdir. Bu sistemde, ana bileşen analizi, parametrik olmayan istatistiksel analiz ve destek vektör makinesi sınıflandırıcısını içeren çeşitli metodolojileri bir araya getirmişlerdir. Önerilen uzman sistem, tarihsel maçların sonuçları, oyuncu performans göstergeleri gibi bilgileri kural tabanında kullanarak hokey oyunu sonuçlarını sınıflandırıp tahmin etmektedir.

(Chen ve ark., 2014) uzman sistem kullanarak yaptıkları çalışmalarında, kullanıcının hangi Yoga hareketini gerçekleştirdiğini tanıyabilen ve bu hareket için gerekli bilgilerini internetten alabilen bir Yoga pozu tanıma sistemi önermişlerdir. Sistem, Kinect v2 kullanarak kullanıcının gövde silüetinin çıkarılması, sonrasında da bu silüetin uzman sistem aracılığıyla yoga hareketleri ile benzerliğini incelemektedir. Son olarak, yapılan harekette benzerlik bulunmaz ise, kullanıcıya yoga hareketlerini yaparken nelere dikkat etmesi gerektiğini hatırlatmak için ilgili bilgiler web üzerinden alınarak kullanıcılara hareketin nasıl yapıldığı hatırlatılmaktadır.