Estimation of Upper Extremity Movement Performance in Stroke Patients with Artificial Learning Techniques

Authors : Mücahit Çalişan, Muhammed Fatih Talu

Pages : 245-253

Doi:10.46810/tdfd.881205

View : 32 | Download : 15

Publication Date : 2021-06-25

Article Type : Research

Abstract :İnme benzeri nörolojik hastalıklardan sonra kişilerin rehabilite hizmetlerine yönlendirilmesinin ana nedeni, bireylerin günlük yaşamdaki yeteneklerini normal düzeye çıkartmaktır. Kişilerin günlük yaşamlarındaki faaliyetlerini ölçmek bu rehabilitasyon hizmetlerinin daha sağlıklı ilerlemesini sağlamaktadır. Çalışmamızda doktorlar tarafından rehabilitasyon sırasında inme hastalarının hareket işlevini değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan Brunnstrom Evrelemesi incelenmiştir. Çalışma özgül olarak Brunnstrom Evrelemesi testinin üst ekstremite bölümü 4a hareketine uyarlanmıştır. Hastaların günlük hareketleri ivmeölçerler sensörleri ile değerlendirilmiştir. Bu çalışmada izlenilen metodoloji ile gönüllü 15 inme hastası ve 80 sağlıklı bireyden sensör datası toplanmıştır. Elde edilen sensör verisi medikal uzman tarafından yorumlanmıştır. Böylece sağlıklı ve hasta bireylerin hareket verileri arasındaki tutarlılıklar analiz edilmiştir. Analiz işlemi sonucunda elde edilen veriler yapay öğrenme yöntemleriyle incelenmiş ve sağlıklı/sağlıksız şeklinde sınıflandırılmıştır. Çalışmanın metodolojisi kişilerin günlük yaşamlarında üst/alt ekstremite performansını arttırmak için tasarlanmış araştırmalar için uygundur.
Keywords : Brunnstrom Evrelemesi, İnme, Makine Öğrenmesi, İvmeölçer