Servikal Bölgeden Elde Edilen EMG Sinyalinin Özellikleri

Trapezius ve SCM kaslarından; Nihon-Kohden marka EMG cihazı ile yüzey elektrotlar kullanılarak, çift kanallı elde edilen *.dat uzantılı EMG sinyalleri, Matlab programında kullanılmak üzere, EK-2’de verilen Matlab programı ile *.txt formatına dönüştürülmüştür. Elde edilen EMG sinyalleri her kayıt grubu ve her bir kas için tekrar gruplandırılmıştır.

EMG sinyallerinin kayıt işlemleri dinlenme-çalışma-yorulma olmak üzere üç aşamadan oluşmaktadır. Her bir aşama için her denekten 20 sn’ lik kayıtlar alınmıştır. EMG sinyalleri kayıt edilirken süre tutmak için kronometre kullanılmış, 20 sn’ nin başlangıcında ve bitiminde manuel olarak EMG cihazının start/stop düğmelerine basılarak kayıtlar elde edilmiştir. Her kayıt genelde 202496 örnek içermektedir. 10 kHz ile örneklenen EMG sinyallerinden 20 sn’ de 200000 örnek elde edilmesi gerekirken 2496 örnek fazladan oluşmuştur. Bunun sebebi kronometrenin manuel kullanılmasından dolayı kayıt aşamasının başında ve sonunda fazladan örnek kayıt edilmesidir.

Şekil 4.3 (A)’ da 10 numaralı normal (sağlıklı) denekten dinlenme-çalışma- yorulma durumları için kayıt edilen sinyalin orjinal hali görülmektedir. Şekil 4.3 (B)’ de ise hekim tarafından boyun fıtığı teşhisi konulmuş; 3 numaralı hasta denekten alınan, dinlenme-çalışma-yorulma durumları için kayıt edilen sinyalin orijinal hali görülmektedir.

(A) (B)

Şekil 4.3 (A) 10 numaralı normal denekten elde edilen ham EMG sinyali (B) 3 numaralı hasta denekten elde edilen ham EMG sinyali

Kayıt edilen EMG sinyaline daha yakından bakacak olursak, rasgele seçtiğimiz 10 numaralı normal deneğin çalışma durumundaki kaydın 1 sn’ lik kısmını inceleyebiliriz. Şekil 4.4’ de 10- 11 sn’ler arasında kayıt edilen; 10000 örneklik EMG sinyali görülmektedir.

Şekil 4.4 10 numaralı normal deneğin, çalışma durumunda alınan 1 sn’ lik EMG sinyali

Şekil 4.3 ve Şekil 4.4 ‘de görüldüğü gibi EMG işaretlerinin zaman içerisindeki görüntüsü rastgele değişen bir gürültüye benzemektedir. İçinde birçok bilgi taşıyan biyomedikal işaretlerin zaman domeninde incelenmesi yetersiz kalabildiğinden, biyomedikal işaretlere spektrum kestirimi ile yaklaşılması, aynı işaretten daha çok ve daha net bilgi alınmasına imkân vermektedir (Yazgan ve Korürek, 1996).

EMG sinyallerini frekans spektrumunda göstermek için hızlı Fourier dönüşümü kullanılmıştır. Hızlı Fourier dönüşümünde frekans spektrumu çizdirilirken, spektrumun yatay ekseninin örnek sayısı ya da gerçek frekans olduğunu belirtmek önemlidir.

Örneğin; aşağıdaki Matlab komutları kullanılarak çizdirilen frekans spektrumunda, yatay eksen örnek sayısını göstermektedir.

x=load ('nc-10.txt'); %10 numaralı normal deneğin çalışma kaydının yüklenmesi Xf = fft(x); % Sinyale hızlı Fourier dönüşümü uygulanması

plot(abs(Xf)); % frekans spektrumunun çizdirilmesi

Hızlı Fourier dönüşümü ile elde edilen Xf sinyali karmaşık sayılardan oluştuğundan ‘plot(abs(Xf))’ ile mutlak değerinin çizdirilmesi ile HFD ile elde edilen katsayıların karşılık geldikleri frekansları etiketlemek daha anlamlıdır. Şekil 4.5’ de 202496 örneğin frekans dağılımı görülmektedir.

Şekil 4.5 10 numaralı normal deneğin çalışma durumunda kaydedilen EMG sinyalinin örnek sayısında frekans spektrumu

Frekans spektrumunu çizdirirken yatay eksende frekans değerlerini görmek için; 0’ dan fs (örnekleme frekansı)’ ye kadar olan katsayıları temsil eden bir frekans vektörü oluşturmak ve çizdirmek için aşağıdaki matlab komutlarından faydalanılır:

fs = 10000; % Örnekleme frekansı Ts = 1/fs; % Örnekleme periyodu

x=load ('nc-10.txt'); Xf = fft(x);

f = linspace(0,fs,length(Xf)); % ilk değeri 0 son değeri fs olan Xf uzunluğunda bir frekans

vektörü oluşturulur

plot(f,abs(Xf));

Bu sayede örnekleme frekansına bağlı frekans spektrumu çizdirilir. Şekil 4.6’ da 10 kHz örnekleme frekansına sahip sinyalin frekans spektrumu görülmektedir.

Şekil 4.6 10 numaralı normal deneğin çalışma durumunda kaydedilen EMG sinyalinin örnekleme frekansına bağlı frekans spektrumu

Şekil 4.6’ da görüldüğü gibi fs/2’ den önceki kısım sonraki kısmın ayna görüntüsüdür. Dolayısıyla sadece [0,fs/2]’ lik kısmın görülmesi yeterlidir. Şekil 4.7’ de EMG sinyalinin [0,fs/2]‘ lik frekans spektrumu görülmektedir. Frekans spektrumunda yatay eksende fs/2 yani 5000 Hz görülmektedir.

Şekil 4.7 10 numaralı normal deneğin çalışma durumunda kaydedilen EMG sinyalinin örnekleme frekansına bağlı frekans spektrumu ([0,fs/2])

EMG sinyallerinde bulunan gürültü bileşenlerini yok etmek için filtreleme işlemi yapmak gerekir. Filtreleme işlemi için butterworth filtre kullanılmıştır. 2. Dereceden butterworth tasarımında 3-1000 Hz frekans aralığındaki sinyalleri kullanmak için bir alçak geçiren ve yüksek geçiren filtre tasarlanmıştır. Anlamlı EMG sinyalleri; frekans bandının 20-500 Hz arasında bulunmaktadır. Ancak bu tez çalışmasında; yorulma parametrelerini kaybetmemek için 3-1000 Hz’ lik band kullanılmıştır.

Tasarlanan alçak geçiren filtrenin kazanç eğrileri Şekil 4.8’ de verilmiştir. (A) ile gösterilen kazanç eğrisi normalize frekansta (wn), (B)’ de gösterilen kazanç eğrisi ise

gerçek frekansta çizdirilmiştir.

Şekil 4.8 2. Dereceden butterworth alçak geçiren filtre kazanç eğrileri (A) normalize frekans (B) gerçek frekans

Tasarlanan yüksek geçiren filtrenin kazanç eğrileri Şekil 4.9‘ da verilmiştir. Şekil 4.9’ da (A) ile gösterilen kazanç eğrisi normalize frekansta (wn), (B)’ de gösterilen

kazanç eğrisi ise gerçek frekansta çizdirilmiştir.

Şekil 4.9 2. Dereceden butterworth yüksek geçiren filtre kazanç eğrileri (A) normalize frekans (B) gerek frekans

EMG sinyalinin kayıt aşamasında oluşan DC gerilimler, Eşitlik (4.1)’ deki formül ile hesaplanıp, sinyalden çıkarılmıştır.

( ) (4.1)

3-1000 Hz arasında filtrelenmiş ve dc bileşeni yok edilmiş örnek EMG sinyali ve frekans spektrumundaki gösterimi Şekil 4.10’ da verilmektedir.

Şekil 4.10 10 numaralı normal deneğin çalışma durumunda kaydedilen EMG sinyali ve frekans spektrumu

Filtrelenmiş ve DC bileşeni atılmış EMG sinyallerine veri normalleştirme işlemi uygulanmıştır. Bu işlem için Min-Max normalleştirmesi seçilmiştir. Bu yöntem ile EMG sinyallerinin en büyük ve en küçük genlikleri belirlenerek, diğer değerler buna uygun bir biçimde 0-1V arasında bir sayısal bir değere dönüştürülmüştür. Denklem 4.2’ de yapılan normalleştirme işlemi görülmektedir:

(4.2)

Burada x, gerçek değeri, Xmin; en küçük genlik değeri ve Xmax en büyük genlik

değeri olarak ifade edilmektedir. Xnor ise normalize edilmiş değeri göstermektedir.

Şekil 4.11’ de filtreleme, dc bileşen yok etme ve normalleştirme işlemlerinden sonra elde edilen 10 numaralı normal deneğin çalışma durumuna ait EMG sinyali görülmektedir.

Şekil 4.11 10 numaralı normal deneğin çalışma durumunda kaydedilen, filtrelenmiş, Dc-bileşeni atılmış ve normalize edilmiş EMG sinyali

Örnek olarak seçilen 10 numaralı normal denek ile 3 numaralı hasta denekten elde edilen EMG sinyalleri, Fourier katsayıları, filtrelenmiş, dc-ofset gerilimleri atılmış halleri Şekil 4.12 ve Şekil 4.13’ de görülmektedir.

Şekil 4.12 10 numaralı normal deneğe ait EMG sinyalleri (A) Ham EMG sinyalleri (B) Ham EMG sinyallerinin frekans spektrumları (C) Filtrelenmiş EMG sinyalleri (D) Filtrelenmiş EMG sinyallerinin

frekans spektrumları

Şekil 4.13 3 numaralı hasta deneğe ait EMG sinyalleri (A) Ham EMG sinyalleri (B) Ham EMG sinyallerinin frekans spektrumları (C) Filtrelenmiş EMG sinyalleri (D) Filtrelenmiş EMG sinyallerinin