ORTOPEDİK EL SORUNLARI İÇİN SENSÖRLÜ ELDİVEN KULLANARAK HAREKET ANALİZİ

TÜBİTAK Projesi, 2209-A - Üniversite Öğrencileri Araştırma Projeleri Destekleme Programı, 2025 - 2026

Proje Türü: TÜBİTAK Projesi
Destek Programı: 2209-A - Üniversite Öğrencileri Araştırma Projeleri Destekleme Programı
Başlama Tarihi: Eylül 2025
Bitiş Tarihi: Mayıs 2026
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Proje Özeti

Bu proje kapsamında, ortopedik el sorunlarının nesnel olarak değerlendirilebilmesi amacıyla resistif flex sensörler kullanılarak özel tasarım bir veri eldiveni geliştirilmiş ve bu eldivenden elde edilen gerçek zamanlı sensör verileri makine öğrenmesi yöntemleriyle sınıflandırılmıştır. Projenin donanım geliştirme süreci iki aşamada gerçekleştirilmiştir. Birinci prototipte, her parmak için birer adet olmak üzere toplam 5 adet flex sensör kullanılmış; sistem mimarisi ESP32-S2 Mini mikrodenetleyici, gerilim bölücü devreler ve MATLAB tabanlı seri haberleşme altyapısı üzerine kurgulanmıştır. İkinci gelişmiş prototipte ise hassasiyeti artırmak amacıyla parmak başına üç eklemi (MCP, PIP, DIP) takip eden toplam 15 sensörlü bir yapıya geçilmiştir. Bu aşamada ESP32-WROOM-32E-H4 birimi üzerinden yüksek çözünürlüklü analog-dijital dönüşüm (ADC) yapılarak veriler analiz edilmek üzere MATLAB ortamına aktarılmıştır. Yazılım tarafında ise bu donanımsal çıktılarla beslenen iki aşamalı bir veri seti protokolü oluşturulmuştur. İlk sistem için 16 el hareketi sınıfını kapsayan toplam 3.096 PNG görüntüsü ve ham zaman serisi verisi sağlıklı gönüllü katılımcılardan kaydedilmiş; ardından geliştirilen ikinci sistem için 10 farklı el hareketi sınıfını kapsayan 2.250 örneklik yeni bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri setleri üzerinde sırasıyla CNN tabanlı transfer öğrenme ve geleneksel makine öğrenmesi yöntemleri uygulanmış; elde edilen modeller üzerinden gerçek zamanlı sınıflandırma (real-time classification) yapılmıştır.