Spastisitenin elektrofizyolojik ve kinezyolojik verilerle tespiti ve derecelendirilmesi

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Spastisite, üst motor yollarındaki lezyona bağlı hareket bozukluğu ile oluşan klinik bir durumdur. Spastisitesinin tanımlanmasında, ölçülmesinde ve değerlendirilmesinde genel kabul görmüş bir yöntem bulunmamaktadır. Bu tezde, sinyal işleme ve makine öğrenme tekniklerine dayalı olarak spastisite için güvenilir bir klinik değerlendirme yöntemi geliştirilmiştir. Bu amaçla, Patella T-refleksi tetiklendiğinde katılımcıların RF ve BF kaslarının EMG verilerini kaydeden bir ölçüm sistemi hazırlanmıştır. Sistem sayesinde kaydedilen veriler öncelikle bir önişleme adımından geçirilmiştir. Bu adımı takip eden öznitelik çıkarma adımında, her iki kas grubundan ölçülen kısa süreli EMG sinyalinden zaman ve frekans uzaylarında beşer adet öznitelik belirlenmiştir. Bu özellikler, spastisiteyi. karakterize eden öznitelik vektörünü oluşturmak için Patella Trefleksinin tetiklediği Pendulum hareketinin altı adet özniteliği ile birleştirilmiştir. Sonuçta toplam 26 elemandan oluşan öznitelik vektörü elde edilmiştir. Öznitelik çıkarma adımından sonra, öznitelik vektörünün ayırma kabiliyetini artırmak için gerçekleştirilen öznitelik seçimi sürecinde Fisher Skoru kullanılmıştır. Önişleme, öznitelik çıkarma ve öznitelik seçme adımları tezin sinyal işleme kısmını oluşturmaktadır. Sistemin sınıflandırma evresinde ise, spastisite derecelendirmesinde kabul edilebilir ve güvenilir sonuçlar veren YSA, k-EYK ve DVM makine öğrenme algoritmaları uygulanmıştır. Ayrıca, sınıflandırıcıların performanslarını artırmak amacıyla tezde AdaBoost algoritmasından da faydalanılmıştır. Nörologların ifadelerine göre, klinik değerlendirmelerde % 80 ve üzeri doğruluk yüzdeleri kesinlikle kabul edilebilir ve uygulanabilirdir. Dolayısıyla, Fisher Skoru, üç katlı çapraz doğrulama ve DVM veya k-EYK teknikleri içeren önerilen yöntem spastisite değerlendirmeleri için etkin bir şekilde kullanılabilir. Normal, Ashworth 1 ve Ashworth 2 spastisite düzeylerini belirlemek amacıyla kullanılan bu kombinasyonların doğruluk değerleri sırasıyla % 86.66 ve % 80.33 olarak belirlenmiştir. Sunulan tez makine öğrenmesi ve sinyal işleme yöntemlerini kullanarak spastisite derecelendirilmesini otomatik olarak güvenilir bir şekilde gerçekleştiren, bu sayede nörologlara fayda sağlayan önemli bir çalışma özelliği taşımaktadır.Spasticity is a clinical condition caused by movement disorder induced by lesion in the upper motor pathways. There is no generally accepted method in diagnosis, measurement and evaluation of spasticity. In this thesis, a reliable clinical evaluation method is developed for spasticity based on signal processing and machine learning techniques. For this purpose, a measurement system that records the EMG data from RF and BF muscles when Patella T-reflex was triggered is designed. The data that is recorded by the system is passed through the preprocessing step. In the following feature extraction step, five features in time domanin and frequency domain of the short time EMG signal that measured from aech of two muscle groups are determined. These features are combined with six features of the Pendulum movement triggered by the Patelle T-reflex to generate the feature vector that characterizes the spasticity. Feature vector that includes 26 elements is obtained eventually. After feature extraction step, Fisher Score is used in the feature selection process that is developed to improve the separation ability of the feature vector. Preprocessing, feature extraction and feature selection steps constitute the signal processing part of the thesis. ANN, k-NN and SVM machine learning algorithms, which produce acceptable and reliable results in the grading of spasticity, were applied in the classification phase of the system. Furthermore, in this thesis AdaBoost algorithm is utilized to improve the performance of the classifiers. Neurologists reported that 80% and above accuracy scores in clinical trials are absolutely acceptable and feasible. Thus, the proposed method that includes Fisher Score, 3-fold cross validation and SVM or k-NN techniques can effectively be used for spasticity assessments. It was determined that the accuracy values of these combinations which are used to determine the normal, Ashworth 1 and Ashworth 2 spasticity levels were 86.66% and 80.33%, respectively. The proposed thesis performs the grading of spasticity in an authomatic and reliable way by using signal processing and machine learning methods and thus it is an important study that provides valuable information to the neorulogists

Imaging Sensors and Applications

In past decades, various sensor technologies have been used in all areas of our lives, thus improving our quality of life. In particular, imaging sensors have been widely applied in the development of various imaging approaches such as optical imaging, ultrasound imaging, X-ray imaging, and nuclear imaging, and contributed to achieve high sensitivity, miniaturization, and real-time imaging. These advanced image sensing technologies play an important role not only in the medical field but also in the industrial field. This Special Issue covers broad topics on imaging sensors and applications. The scope range of imaging sensors can be extended to novel imaging sensors and diverse imaging systems, including hardware and software advancements. Additionally, biomedical and nondestructive sensing applications are welcome

Proceedings XXI Congresso SIAMOC 2021

XXI Congresso Annuale della SIAMOC, modalità telematica il 30 settembre e il 1° ottobre 2021. Come da tradizione, il congresso vuole essere un’occasione di arricchimento e mutuo scambio, dal punto di vista scientifico e umano. Verranno toccati i temi classici dell’analisi del movimento, come lo sviluppo e l’applicazione di metodi per lo studio del movimento nel contesto clinico, e temi invece estremamente attuali, come la teleriabilitazione e il telemonitoraggio

Computational methods for new clinical applications using imaging techniques

Esta tesis tiene por objetivo desarrollar diferentes métodos computacionales con aplicación clínica en varias enfermedades. De este modo, la investigación aquí presentada pretende aumentar el conocimiento sobre cómo el análisis y el estudio de los datos procedentes de técnicas de imagen pueden convertirse en un gran valor clínico para los profesionales de la medicina. Por lo tanto, dichos métodos pueden ser incorporados en la práctica clínica, lo que supone un beneficio para el paciente.Por un lado, la mejora de los diferentes dispositivos de imagen aumenta el abanico de posibilidades de análisis y presentación de los datos. Algunas técnicas de imagen arrojan directamente datos numéricos que tradicionalmente sólo se usaban para la monitorización de enfermedades. Sin embargo, dichos datos pueden ser empleados como biomarcadores tanto para el diagnóstico como para la predicción de enfermedades mediante la inteligencia artificial. Hoy en día, la inteligencia artificial se utiliza en muchos campos ya que todo lo que proporciona datos es abordable por estas nuevas tecnologías. Parece que no hay límite y se están desarrollando nuevas aplicaciones que hace sólo unas décadas parecían imposibles.Por otro lado, las técnicas de imagen nos permiten analizar diferentes partes del cuerpo humano en los respectivos pacientes y compararlas con controles sanos. Del mismo modo, con las imágenes se puede realizar el seguimiento de los tratamientos aplicados en dichos pacientes y, así, verificar su eficacia. Además, estas tecnologías, que proporcionan imágenes de alta resolución, son fáciles de usar, rentables y objetivas.Para resumir, esta tesis se ha centrado en desarrollar varias aplicaciones clínicas, basadas en los métodos numéricos descritos, que podrían ser una poderosa herramienta para aportar mayor información que ayude a los clínicos en la toma de decisiones.This thesis aims to develop different computational methods with clinical application in various diseases. In this way, the research presented here aims to increase knowledge on how the analysis and study of data from imaging techniques can be of great clinical value to medical professionals. Therefore, these methods can be incorporated into clinical practice, which is of benefit to the patient. On the one hand, the improvement of different imaging devices increases the range of possibilities for data analysis and presentation. Some imaging techniques directly yield numerical data that were traditionally only used for disease monitoring. However, these data can be used as biomarkers for both diagnosis and disease prediction using artificial intelligence. Today, artificial intelligence is used in many fields as everything that provides data can be addressed by these new technologies. There seems to be no limit and new applications are being developed that only a few decades ago seemed impossible. On the other hand, imaging techniques allow us to analyse different parts of the human body in the respective patients and compare them with healthy controls. In the same way, imaging can be used to monitor the treatments applied to these patients and, thus, verify their efficacy. Moreover, these technologies, which provide high-resolution images, are easy to use, cost-effective and objective. To summarise, this thesis has focused on developing several clinical applications, based on the described numerical methods, which could be a powerful tool to provide further information to help clinicians in decision making.<br /

Machine Learning for Biomedical Application

Biomedicine is a multidisciplinary branch of medical science that consists of many scientific disciplines, e.g., biology, biotechnology, bioinformatics, and genetics; moreover, it covers various medical specialties. In recent years, this field of science has developed rapidly. This means that a large amount of data has been generated, due to (among other reasons) the processing, analysis, and recognition of a wide range of biomedical signals and images obtained through increasingly advanced medical imaging devices. The analysis of these data requires the use of advanced IT methods, which include those related to the use of artificial intelligence, and in particular machine learning. It is a summary of the Special Issue “Machine Learning for Biomedical Application”, briefly outlining selected applications of machine learning in the processing, analysis, and recognition of biomedical data, mostly regarding biosignals and medical images