SANAL GERÇEKLİK VE EGZERSİZ TABANLI REHABİLİTASYON TEKNOLOJİLERİNDE YENİLİKÇİ YAKLAŞIMLAR

Abstract

Sanal gerçeklik ve egzersiz tabanlı rehabilitasyon teknolojilerinin fiziksel ve zihinsel sağlık üzerindeki etkileri incelenmiş ve bu alanda yenilikçi yaklaşımlar geliştirilmiştir. Fiziksel hareketsizliğin arttığı günümüzde, egzersiz oyunları (exergame) rehabilitasyon süreçlerinde motive edici bir araç olarak öne çıkmaktadır. Tezin temel hipotezi, milimetre dalga radar (MWR) teknolojisinin vücut hareket takibi için kullanılabileceği ve exergame'lere yeni bir sensör alternatifi sunabileceğidir. Örneklem olarak bireysel kullanıcılar hedeflenmiş, sistem iki farklı oyun (Balloon ve Walk) ile test edilmiştir. Çalışmada, INOSENS firması tarafından geliştirilen MWR sensöründen alınan sinyaller, eğitilmiş bir yapay zekâ modeli ile analiz edilerek ileri/geri yürüme ve kol kaldırma gibi temel hareketler tanımlanmıştır. Bu hareket verileri Unity tabanlı egzersiz oyunlarına entegre edilmiştir. Ayrıca, danışan ve uzmanın aynı sanal ortamda buluşmasını sağlamak amacıyla Becure GmbH sistemlerinden faydalanılmış ve Photon Fusion altyapısıyla gerçek zamanlı multiplayer yapı kurulmuştur. Uzmanın kullanıcıyı gözlemleyebildiği ve sesli iletişim kurabildiği sanal klinik ortamı oluşturulmuştur. Sonuçlar, MWR tabanlı insan hareket algılama sisteminin exergame uygulamalarıyla entegre bir şekilde çalışabileceğini ve uzaktan rehabilitasyon için güvenilir bir çözüm sunduğunu göstermiştir.

This thesis investigates the impact of virtual reality and exercise-based rehabilitation technologies on physical and mental health, and proposes innovative approaches in the field. In today's increasingly sedentary lifestyle, exergames have emerged as motivational tools in rehabilitation processes. The central hypothesis of the study is that millimeter-wave radar (MWR) technology can be used for body movement tracking and can provide a new sensor alternative for exergames. Individual users were targeted as the sample group, and the system was tested through two different games (Balloon and Walk). In this study, movement signals captured by the MWR sensor developed by INOSENS were analyzed through a trained artificial intelligence model to detect basic actions such as walking forward/backward and arm lifting. These motion data were integrated into Unity-based exergames. Furthermore, in collaboration with systems provided by Becure GmbH, a real-time multiplayer infrastructure was established using Photon Fusion to enable remote interaction between therapist and patient. A virtual clinic environment was created where the specialist could observe the user and communicate via voice. The results demonstrate that the MWR-based human motion detection system can be effectively integrated with exergame applications, offering a reliable solution for remote rehabilitation.