İnsan-makine arayüz uygulamaları için sentetik biyosinyal üretiminde yeni yaklaşım: FPAA tabanlı emülatör
Author:
Onursoy Volkan1ORCID, Kılıç Recai1ORCID
Abstract
Biyosinyaller insan vücudu tarafından üretilen elektriksel sinyallerdir. Bu sinyallerden ECG sinyali kalp kasları tarafından, EEG sinyali beyin tarafından, EMG sinyali ise vücuttaki çizgili kaslar tarafından üretilmektedir. Bu biyosinyaller ve test sinyalleri tıbbi cihazların kalibrasyon işlemlerinde ve İMA (insan-makine arayüzü) uygulamalarında kullanılmaktadır. Bu çalışma ile hem tıbbi cihazların kalibrasyon işleminde kullanılan test sinyallerini üreten hem de İMA uygulamalarındaki süreçlerde kullanılmak üzere sentetik ECG, EEG ve EMG sinyallerini üreten çok kanallı biyosinyal emülatörü geliştirilmiştir. Geliştirilen biyosinyal emülatörü ile biyosinyal üretimleri ve test sinyali üretimleri için gerekli olan farklı devre topolojileri anahtarlamalı kapasitör teknolojisine sahip FPAA ile ortadan kaldırılarak yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Böylece tek bir hibrid devre topolojosi ve azaltılmış eleman sayısı sağlanarak biyosinyallerinin yanısıra test sinyalleri de fiziksel olarak Volt ve mV mertebesinde üretilmiştir. Bu sinyaller emülatör üzerinde sağlanan toplamda 14 adet çıkış ile gözlemlenmiştir. Ayrıca geliştirilen LabVIEW tabanlı biyosinyal simülatörü ile ayarlanabilir sinyal karakteristikleri sayesinde biyosinyalleri üretme ve kaydetme esnekliği getirilerek veritabanlarının getirdiği sınırlılığın ortadan kaldırılması hedeflenmiştir. Bununla birlikte simülatör, üretilen biyosinyalleri seri haberleşme standartlarına uygun olarak dış dünyaya aktarabilme yeteneğine sahiptir. Simülatörün emülatör ile haberleşmesi sağlanarak simülatörün veri aktarabilme yeteneği doğrulanmıştır.
Publisher
Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University
Reference30 articles.
1. Cannan, J., Hu, H., Human-Machine Interaction (HMI): A Survey Technical Report: CES-508; School of Computer Science & Electronic Engineering University of Essex, 1–16, 2011. 2. Kaur, A., Wheelchair control for disabled patients using EMG/EOG based human machine interface: a review, J. Med. Eng. Technol., 45(1), 61-74, 2021. 3. Esposito, D., Centracchio, J., Andreozzi, E., Gargiulo, G. D., Naik, G. R., Bifulco, P., Biosignal-Based Human–Machine Interfaces for Assistance and Rehabilitation: A Survey, Sensors, 21(20), 6863, 2021. 4. Singh, H. P., Kumar, P., Developments in the human machine interface technologies and their applications: a review, J. Med. Eng. Technol., 45(7), 552-573, 2021. 5. Gu, X., Cao, Z., Jolfaei, A., Xu, P., Wu, D., Jung, T. P., Lin, C. T., EEG-based brain-computer interfaces (BCIs): A survey of recent studies on signal sensing technologies and computational intelligence approaches and their applications, IEEE/ACM Trans. Comput. Biol. Bioinf., 18(5), 1645-1666, 2021.
|
|