Çoklu Sensörler İle Yapay Zeka Destekli El Beceri Değerlendirme Sisteminin Geliştirilmesi

Abstract

Motor beceri testlerine karpal tünel sendromu, serebral palsi, parkinson, artrit gibi hastalıkların teşhis ve tedavi aşamalarında, el becerisi gerektiren işlerdeki personel istihdamında mesleki yeterliliklerin kontrol edilmesinde ve ergonomi çalışmalarında ihtiyaç duyulmaktadır. Motor becerilerinin tespit edilebilmesi için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir ve bunlar birçok aşamadan ve görevden oluşmaktadır. Bu testler bir uzman gözetiminde gerçekleştirilmektedir. Bu durum özellikle nüfusu fazla olan yerlerde hastalara günler sonrasına randevu verilmesine yol açmaktadır. Ayrıca yapılan ölçümlerde insan faktöründen dolayı çeşitli hatalar meydana gelebilmektedir. Bu projede amaç, üst uzuv motor becerilerinin çoklu sensörler ve yapay zeka algoritmaları ile yüksek doğrulukta otomatik olarak değerlendirilmesi, sonuçların uzmanlara sunulması ve buna bağlı olarak uzmanların iş yükünün ve ölçüm hatalarının azaltılmasıdır. Projede geliştirilen sistem sayesinde kişilerin el motor beceri performansları çoklu sensörler ve yapay zekâ algoritmaları ile otomatik olarak belirlenmiştir. Performans belirleme aşamasında kişilerin kas kasılma seviyeleri ile hareket sınıflandırması yapılmış ve beceri testi esnasındaki tutma-bırakma hareketi süreleri tespit edilmiştir. Uzuv açısal hız ve doğrusal ivme değerleri ölçülerek kaydedilmiş, görüntü işleme yöntemi ile toplam test süresi ve testte yer alan disklerin her birinin yerleştirme ve çevirme süreleri hesaplanmıştır. Elde edilen tüm bu veriler ve bu verilerin değerlendirilmesi ile ortaya konan çıkarımlar kullanıcı arayüzü üzerinden uzmanlara sunulmuştur. Bu sayede uzmanların iş yükü azaltılarak günlük hasta kabul sayılarının artırılması sağlanmış, objektif ve doğru ölçümler gerçekleştirilmiştir. Sistemin çalışma performansı 20 sağlıklı, 30 hasta olmak üzere toplam 50 katılımcı ile test edilmiştir. Hasta testleri İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, Cerrahpaşa Tıp Fakültesi?nde yapılmıştır. Bu testler sonucunda sistemin el beceri değerlendirmesini otomatik olarak gerçekleştirebildiği ortaya konmuştur.