Giyilebilir Minyatür Atalet ve Manyetik Sensörler (MIMU) Vasıtasıyla Alt Ekstremite Aktivitelerinin Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Sınıflandırılması

Abstract

Bu çalışmada, giyilebilir minyatür atalet sensör kullanılarak insan alt ekstremite aktivitelerinin sınıflandırılması çalışması gerçekleştirilmiştir. Çalışmada kullanılan atalet sensörü dokuz serbestlik dereceli olup bünyesinde üç eksenli bir jiroskop, üç eksenli bir ivmeölçer ve üç eksenli bir manyetometre barındırmaktadır. Gönüllü kişinin sağ ayak bileğine giydiği takılan bir adet atalet sensör vasıtasıyla kişin yürüme, koşma, merdiven çıkma, oturma hareketleri esnasında hareket verileri toplanmış ve kaydedilmiştir. İlk olarak kaydedilen bu üç sensör verisi sentezlenerek bacağın hareket esnasındaki kinematik yönelim açıları (yunuslama, yuvarlama, yalpa) hesaplanmıştır. Sonrasında bu yönelim açılarına ait iki adet özellik (enerji ve maksimum değer) matrisi hesaplanmıştır. Hesaplanan bu özellik matrisleri hareket sınıflandırma algoritmalarına girdi olarak verilmiştir. Çalışma kapsamında dört adet hareket sınıflandırma algoritması kullanılmıştır. Bunlar karar ağacı, k-en yakın komşu, destek vektör makinası ve rastgele orman sınıflandırma algoritmalarıdır. Tüm alt ekstremite hareket tiplerinde en yüksek sınıflandırma başarısı en yakın komşu sınıflandırıcısı ile elde edilmiş olup yürüme, koşma, oturma, merdiven çıkma hareketleri için sırası ile hareket sınıflandırma doğruluğu %83.3, %100, % 83.3ve %91.6’dir.