| Popis: |
Bu tezde, fiziksel aktivite seviyesini tahmin etmek amacıyla bir \"fiziksel aktivite tespit cihazı\" (FATC) tasarlanmış ve uygulanmıştır. FATC, geniş bir lastik bant ve plastik toka yardımıyla sakral dorsal bölgeye (S1 seviyesi) sabitlenir ve dahili sensörlerden gelen üç kanallı ham ivme verilerini bir SD kartta saklar. Ayakta dururken, yürürken ve koşarken toplanan veriler, yüksek, orta ve düşük olarak sınıflandırılmıştır. Levenberg-Marquardt metodu Matlab patternnet ortamında bu verileri toplam yedi sınıfta sınıflandırmak için kullanılmıştır. Geliştirilen model ve toplanan veriler kullanılarak yapılan eğitimler sonucunda %83,3 eğitim doğruluğu ve %94,3 test doğruluğu değerlerine ulaşılmıştır.Artan fiziksel hareketsizlik seviyeleri sağlık sistemleri, çevre, ekonomik kalkınma, toplum refahı ve yaşam kalitesi üzerinde olumsuz etkilere sahiptir. 2001 yılından bu yana küresel fiziksel aktivite seviyelerinde herhangi bir gelişme olmamıştır. Yüksek gelirli ülkelerde 2001 ve 2016 yılları arasında yetersiz aktivite %5 artmıştır (%31.6'dan % 36.8'e).Hareketsizliğin etkileri; çocuklarda ve ergenlerde, artan adipozite (kilo alımı) daha zayıf kardiyometabolik sağlık, zindelik, davranış yönetimi / pro-sosyal davranış azaltılmış uyku süresidir. Yetişkinlerde ise tüm nedenlere bağlı mortalite, kardiyovasküler hastalık mortalitesi ve kanser mortalitesi, kardiyovasküler hastalık, kanser ve tip-2 diyabet insidansıdır.Akselerometre cihazlarının ve yazılımlarının tamamı ithal olduğundan fiyatları oldukça yüksektir. Sağlık çalışanları hizmet verdikleri kişilerin haftalık fiziksel aktivitesini ölçme konusunda maddi imkânsızlıklardan dolayı sorun yaşamaktadır. Bu çalışma kapsamında tasarımı ve uygulaması yapılan cihaz ile piyasada bulunan cihazların maliyetler, arasında %500 ila %900 oranlarında tasarımı yapılan FATC lehine maliyet farkı bulunmaktadır. In this thesis, a \"physical activity detection device\" (FATC) has been designedand implemented for the purpose of estimating physical activity level. FATC is fixed to the sacral dorsal region (S1 level) with the aid of a wide rubber band and plastic buckle and stores three channels of raw acceleration data from internal sensors on an SD card.The pace of the data collected while standing, walking, and running was classified as high, medium, and low. Petternnet, Levenberg-Marquardt was used in the Matlab environment to classify these data into a total of seven classes. 83.3 % training accuracy and 94.3 % test accuracy values were attained at the conclusion of the trainings conducted using the developed model and the gathered data.Growing levels of physical inactivity have negative effects on the environment, economy, quality of life, and community well-being. Since 2001, there has been no increase in the level of physical activity worldwide. Between 2001 and 2016, the percentage of underactive people in developed countries rose by 5% (from 31.6% to 36.8%). Effects of inactivity include decreased sleep time, increased adiposity (weight gain), and worse cardiometabolic health, wellness, and pro-social behavior in childrenand adolescents. It is the prevalence of all-cause mortality, cardiovascular disease mortality, cancer mortality, and type 2 diabetes mortality in adults.All accelerometer hardware and software are imported, which drives up their cost.Due to financial constraints, healthcare professionals have difficulty gauging the weekly physical activity of the patients they treat. Between the cost of the device we created within the parameters of our thesis and the devices currently on the market, there is a cost difference of 500% to 900% in favor of our device. |
