Master'sOpen Access

Yaşlı bakımında derin öğrenme ile video üzerinden sağlık durumunun takibi

2023
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Mehmet İlyas Bayındır

Abstract (TR)

Şehirlerde yaşayan insan nüfusunun gittikçe yoğunlaşması, akıllı şehir hizmetlerine talebi artırmaktadır. Bu hizmetlerin içinde akıllı sağlık başlığı altındaki önemli bir alt başlık da yaşlı bakım hizmetidir. Günümüzde insanların ömür süresi artmakta ve aynı zamanda Alzheimer gibi bakıma muhtaçlık doğuran hastalıklarda da artış görülmektedir. Hastane odasında veya evinde yalnız yaşarken bu insanların aktivitelerinin izlenip raporlanması akıllı şehir başlığı altında çokça çalışılan araştırma konularındandır. Sağlık sistemi için, düşme durumu olur olmaz algılanıp yetkililerin uyarılması çok önemlidir. Akıllı şehir hizmetlerinin gelişimine ve yaygınlaşmasına büyük katkı veren nesnelerin interneti teknolojisi büyük veriyi doğurmaktadır. Büyük veri analitiğinde, çok etkin bir yapay zekâ çözümü derin öğrenme ağlarıdır. Bu çalışmada, Evrişimsel Sinir Ağı (ESA) modelinde bir derin öğrenme ağını eğitmek üzere, bir odada yaşayan kişileri temsilen çekilen videolardan özgün bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti kullanılarak, gerçek zamanlı olarak çalışması amaçlandığı için küçük boyutlu tasarlanan ve farklı hiper parametrelere sahip olan ESA modelleri, Matlab yazılımı aracılığı ile eğitilmiştir. Eğitim süreci, karmaşıklık matrisine dayalı başarım kriterleri ile değerlendirilmiştir. Eğitilen bu ağlar ile bir web kamerasının çektiği gerçek zamanlı video görüntüsü üzerinden aktivite izlenmesi ve düşme uyarısı yapılması sağlanmıştır. Aktivitelerin, ayakta, oturma, uyuma, eğilme, düşme ve boş oda durumlarına göre süreli dağılımları grafiğe dökülmüştür. Böylece, düşme olur olmaz bildirim yapılması ve periyodik aralıklarla aktivite raporlarının bulut bilişim aracılığı ile yetkililerle paylaşılması sağlanabilecektir. Farklı yapılardaki eğitilmiş ağların etkinlik değerlendirmesi yapılmıştır. Video akışından elde edilen fotoğraf çerçevelerine bağlı yapılan bu sınıflandırmalara ilaveten, bir mantıksal ayıklama süreci veya Uzun Kısa Süreli Bellek (UKSB) sınıflandırıcı eklenerek isteğe bağlı oturma ile istemsiz düşme olayları arasında ayrım yapılması gerektiği görülmüştür.

Author

Fahri Cihan Attila

How to Cite

Fahri Cihan Attila (Yüksek Lisans Tezi). Yaşlı bakımında derin öğrenme ile video üzerinden sağlık durumunun takibi, 2023, Fırat University.

Keywords

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Fırat University