Arduino ve LabVIEW Kullanarak EMG Verilerinden Eşik Seviye Belirleme ile Motor Kontrol Düzeneği Tasarımı

Year 2018, Volume: 22 Issue: 2, 736 - 739, 15.08.2018

Mutlu Bayraktar Savaş Şahin Ali Emre Kavur Kübra Evren Şahin

https://doi.org/10.19113/sdufbed.06905

Cited By: 1

Abstract

Biyomedikal sinyaller içinde Elektromiyografinin (EMG) incelenmesi popüler bir araştırma alanıdır ve rehabilitasyon tasarım sistemleri için oldukça önemidir. Bu çalışmada kullanılan yöntemler sırasıyla; i) insan üzerinden iskelet kasının sinir yolu ile uyarılarak gerçek zamanlı el parmaklarına ait EMG verilerinin alınması, ii) elde edilen EMG işaretlerinden el açma ve kapama hareketlerinin eşik seviyelerinin histogram yöntemiyle belirlenmesi iii) eşik gerilimlerini kullanarak Arduino kartı üzerinden gerçek zamanlı DC motor kontrolü yapılmıştır. Bu çalışma da belirlenen eşik gerilimleri kullanılarak Arduino tabanlı bir devre ile rehabilitasyon sistemine hazırlık çalışması yapılmıştır. Gerçek zamanlı EMG verileri QNET02697-MYOELECTRIC eğitim seti ile alınmış ve LabVIEW programı ile ara yüzü tasarlanmıştır. Böylece, rehabilitasyon sistemleri için araştırma ve eğitim altyapısına katkı oluşturulabilecektir.

Keywords

EMG, LabVIEW; Arduino; Rehabilitasyon

References

• [1] Guyton, A.C., Hall, J.E. 2006. Medical Physiology El Kitabı, 11. Basım, W.B. Saunders Company.
• [2] Khushaba, R.N., Al-Timemy, A., Kodagoda, S., Nazarpou, K. 2016. Combined influence of forearm orientation and muscular contraction on EMG pattern recognition. Expert Systems with Applications, 61, 154-161.
• [3] Bhardwaj, N., Chopra, P., Rania A., Agarwal, S. 2016. Extraction of EMG signals in a software compatible format from an online database using WFDB package. Perspectives in Science, 8, 767-769.
• [4] Mayetin, U., Küçük, S., Şayli, Ö. 2015. EMG Kontrollü Mobil Robot Uygulaması. Tıp Teknolojileri Ulusal Kongresi, 15-18 Ekim, Muğla, 145-148.
• [5] Şenli K. 2011. EMG (Elektromiyografi) Kontrollü Protez Kol Tasarımı. Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 54s, İzmir.
• [6] Akben, S. B. 2015. Kavrama ile İlişki El Hareketlerinin EMG İşaretleri Kullanılarak Sınıflandırılması. 19. Ulusal Biyomedikal Mühendisliği Toplantısı, DOI: 10.1109/BIYOMUT.2015.7369445.
• [7] Joshi, N. P., Patel, P. V. 2014. LabVIEW and Web-Server based Human Body Monitoring System. International Journal of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering 3(5), 9356-9362.
• [8] O’Brien, E. M., Rogge, R. D. 2002. LabVIEW Usage As Part of The Biomedical Engineering Senior Design Experience. In Engineering in Medicine and Biology, 24th Annual Conference and the Annual Fall Meeting of the Biomedical Engineering Society EMBS/BMES Conference, Proceedings of the Second Joint, 3, 2599-.
• [9] Călinoiu, D., Ionel, R., Lascu, M., Cioablă, A. 2014. Arduino and LabVIEW in Educational Remote Monitoring Applications. IEEE Frontiers in Education Conference Proceedings, 1-5.
• [10] Zulkifli, N. S. A., Che Harun, F. K., Azahar, N. S. 2012. XBee Wireless Sensor Networks for Heart Rate Monitoring in Sport Training. In Biomedical Engineering (ICoBE), International Conference, 441-444.
• [11] Şahin, S., Bayraktar, M., Evren Şahin, K. 2016. Design and Implementation of Experimental Setup For Neural Data Based Stimulator By Using LabVIEW. International Multilingual Academic Journal, 2(1).
• [12] Şahin, S., Bayraktar, M., Kavur, A. E., Evren Şahin, K. 2016. Gerçek Zamanlı EMG Verileri ile DC Motor Kontrolü. XX. Biyomedikal Mühendisliği Ulusal Toplantı (Uluslararası Katılımlı) BIYOMUT 2016, Seferihisar İzmir, 136-138.
• [13] Elin Açma ve Kapama Hareketleri. 2016. http://docplayer.biz.tr/5407716-Ortopedgk-protez-ortez.html (Erişim Tarihi: 10.12.2016).
• [14] Arduino Uno Özellikleri. 2016. https://www.arduino.cc/en/Main/ArduinoBoardUno (Erişim Tarihi: 10.07.2016).