Nesnelerin interneti yöntemi ile kinetik yürüme analiz sisteminin geliştirilmesi

Abstract

Nesnelerin İnterneti 1991yılında Cambridge üniversitesinde bir gurup akademisyenin; kahve makinesinden 3dk. da bir alınan görüntüyü akademisyenlerin bilgisayarlarına gönderen bir sistem geliştirmeleriyle ortaya çıkmış ve günümüze kadar bir çok çalışmada kullanılmıştır. Bu çalışmalar; sağlık, akıllı evler, akıllı çevre, akıllı su, akıllı tarım, akıllı hayvancılık, enerji ve şehircilik gibi birçok farklı alanda kullanılmıştır. Nesnelerin İnterneti; nesnelerin insan müdahalesi olmadan birbirleriyle haberleşmesi esasına dayanır. E-Sağlık; nesnelerin İnternetinin kullanımı için önemli alanlardan bir tanesidir. Sağlık alanı; hastadaki değişimlerin anlık algılanıp, anlık müdahale edilmesi gereken bir alandır. Hastayı sürekli gözlem altında tutsanız bile insan vücudundaki birçok değişimi gözlemle anlama şansınız yoktur. Nesnelerin internetinde kullanılan sensörlerin bu değişimleri anlık algılayıp, beklenenin dışındaki değişimlerde uzmanları uyarması ile bu sorun ortadan kalkmaktadır. Bu tezde Nesnelerin İnterneti' nin Yürüme Analizinde kullanımı ile ilgili bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Yürüme insan hareketlerinin en temel şekillerinden birisidir. Deneyimli kişiler için bile, yürümeyi gözle değerlendirmek oldukça güçtür. İnsan gözü, yürüme esnasında mili saniyeler içerisinde olan hareketleri tam olarak algılayamaz. Ayrıca yürüme yalnızca eklem hareketlerinden ibaret olmayıp gözle anlaşılmayacak kas ve kuvvet aktivitelerini içerir. Doğru teşhis ve başarılı tedavi için normal yürüme özellikleri bilinmeli ve patolojik olan yürümeden ayırt edilebilmelidir. Bunun için yürümenin tüm argümanlarını kaydedecek, bu bilgileri sayısal veriye dönüştürecek, karşılaştırma ve tekrar incelemeye olanak sağlayacak sistemler gereklidir. Bu sistemler yürüme analiz sistemleridir. Yürüme Analizi; gözleme dayalı, kinematik, EMG, kinetik analiz gibi çeşitli analiz türlerinden oluşmaktadır. Sağlıklı bir teşhis için bu analiz türleri bir arada kullanılmalıdır. Kinetik analiz hareketin oluşmasına neden olan kuvvetlerin (yer tepkimesi kuvvetleri, eklem momentleri, eklem güçleri) incelenmesidir. Ayrıca sağlıklı bir insanda iki ayağa uygulanan kuvvetin aynı olması gerekmektedir.Çalışmada yürüme kinetik analizi için giyilebilir sensör tabanlı bir sistem geliştirilmiştir. Sistem Nesnelerin İnterneti yöntemi ile çalışmaktadır. Sistemde Arduino Mega 2560, HC-05 Bluetooth Modülü vekuvvet sensörleri kullanılmıştır. Yürüme fazlarında ayak tabanında oluşan kuvvet dağılımlarını algılayan sensörler yerleştirilmiş ayakkabılar, bu ayakkabılardan verileri bilgisayara bluetooth teknolojisi ile kablosuz bir şekilde gönderebilen geliştirme kartları ve gelen verileri yorumlayan yazılım sistemi çalışmanın genel yapısını oluşturmaktadır. Sistem 14 erkek ve 4 kadından oluşan katılımcı gurubu üzerinde denenmiştir. Bu tezle yürüme analizinin; maliyet, uzman gerekliliği ve doğal yürüyüşü ölçmenin zorluğu gibi kısıtlardan kurtulma, yürüme analizini daha uygun maliyetlerle gerçekleştirme ve yaygınlaşmasıhedeflenmektedir. Çalışmanın sağladığı diğer bir katkı ise ayak tabanındaki yüksek basınç noktalarının tespiti ile hastaya uygun tabanlık üretilerek, ayklarda oluşacak doku kaybının engellenmesidir. Çalışma sonunda 18 katıımcıdan 6 tanesinde sağlıklı yürüme tespit edilmiştir. Çalışmada ölçülen en yüksek ağırlık 105 kg dır. Sistem 2 katılımcıda hata vermiş; bunlardan birisi 110 kg erkek, diğeri 99 kg kadındır. Kadın katılımcıda hata verme nedeni ayaklarında platin olduğu için elektronik devrenin ve kablosuz haberleşme ünitesinin etkilenmesi olarak değerlendirilmiştir.

The Internet of Things; came out with a system development that sent the picture taken from the coffee machine every 3 minutes to the academicians' computers, and it was used in as much work as everyday by a group of academics from Cambridge University in 1991.These studies are ; E-Health, Home Automation, Smart Environment, Intelligent Water, Intelligent Agriculture, Intelligent Livestock, Intelligent Energy, Intelligent Cities. The Internet of Things; is based on the principle that objects communicate with each other without human intervention. E-health; It is one of the important areas for the use of IOT. Health area; a field in which changes in the patient should be perceived and intervened momentarily. Even if you keep the patient under constant observation, you do not have a chance to observe many changes in the human body. This problem does not arise from the fact that the sensors used on the internet of things instantly perceive these changes and warn the experts in the changes that are not expected. In this thesis, a study on the use of the Internet of Things in the Walking Analysis was carried out. Walking is one of the most basic forms of human movements. Even for experienced people, it is difficult to visually evaluate walking. The human eye can not fully perceive the movements within the milli-seconds during walking. In addition, walking involves not only the joint movements but also the invisible force and muscle activities. For accurate diagnosis and successful treatment, normal gait characteristics should be known and distinguishable from pathologic. For this it is necessary to record all the components of the walk, to convert this information into a numerical data base, to enable comparison and review. These systems are walking analysis systems. Gait Analysis; Observation Based, Kinematic, EMG, Kinetic Analysis. For healthy diagnosis, these types of analyzes should be used together. Kinetic analysis is the study of forces (ground reaction forces, joint moments, joint forces) that cause movement to occur. In addition, the force applied to the two legs must be the same in a healthy person.A wearable sensor-based system was developed for walking kinetic analysis in the study. The system works with the Internet method of objects and Arduino Mega 2560, HC-05 Bluetooth Module, Force sensors are used in the system. Sensors that sense the force distributions on the soles of the feet during walking phases are the general structure of the shoe layouts, the development cards that can send data wirelessly from these shoes to the computer via Bluetooth technology, and the software system that interprets the incoming data. The system was tested on 14 male and 4 female participant groups. With this thesis we aimed to analyze the walking; cost, expert necessity and the difficulty of measuring natural gait, and making gait analysis more cost effective. Another contribution of the study is to detect the high pressure points on the soles of the feet and to prevent the loss of tissue due to the patient by producing appropriate insoles. At the end of the study, healthy walking was detected in 6 of 18 participants. The highest weight measured in the study is 105 kg. The system has made an error in 2 participants; one of them is 110 kg male, the other is 99 kg female. The mistake in the female participant is the influence of the electronic gadget and the wireless communication unit because it is platinum in the foot.