Laparoskopik kutu eğitiminde entegre edilmiş kuvvet sensörü ile sağ el ve sol el simetrisi/asimetrisini inceleme

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: SEBAHAT SELİN ŞAHİN

Danışman: HASAN ONUR KELEŞ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Amacımız, laparoskopik cerrahi becerilerin objektif göstergeleri olarak alet basıncı özniteliklerini doğrulamak için mevcut box-trainer simülatörlerine ve laparoskopik aletlere basınca duyarlı bir ünite entegre etmek ve EEG'den elde edilen güç ile faz kilitleme değeri (PLV) özniteliklerini basınç verileriyle birleştirerek makine öğrenmesi modellerinin sınıflandırma doğruluğunu değerlendirmektir. Çalışmaya 23 katılımcı dâhil edilmiştir; bunların 13'ü laparoskopi deneyimi olmayan gönüllüler, 10'u ise farklı düzeylerde deneyime sahip (5–100 prosedür) cerrahlardan oluşmaktadır. Başparmaklarla uygulanan kuvveti ölçmek için her iki grasper koluna özel basınç sensörleri yerleştirilmiştir. Basınç verilerine ek olarak NASA-TLX, tamamlanma süresi, hata oranı, reaksiyon süresi, EKG ve mobil EEG (Mentalab, Almanya) kayıtları görev sırasında toplanmıştır. Sağ–sol asimetrisi (R − L) / (R + L) formülüyle hesaplanmış; burada R ve L, zamana göre ortalama genlikleri temsil etmiştir. EEG verileri frekans güç analizi ve delta (0–4 Hz), teta (4–8 Hz) ve alfa (8–12 Hz) bantlarında PLV hesaplamasına tabi tutulmuştur. Ayrıca HRV de hesaplanmıştır. Cerrahi becerilerin sınıflandırılması için üç makine öğrenmesi modeli — Random Forest Classifier (RFC), Gaussian Process (GP) ve AdaBoost (ABC) — test edilmiştir. Sağ–sol basınç asimetrisi beceri değerlendirmesinde önemli bir öznitelik olarak öne çıkmış, yalnızca asimetri indeksiyle görev sırasında RFC %78 doğruluğa ulaşmıştır. En yüksek performans, teta bant gücü ile asimetri özniteliklerinin birlikte kullanıldığı durumda elde edilmiş; RFC ve ABC %86 doğruluk, F1 = 0.83, AUC = 0.92 (RFC) ve 0.85 (ABC) sağlamıştır. Teta bant bulguları cerrahi beceri değerlendirmesindeki önemini desteklemiştir. Basınç ve EEG özniteliklerinin birleştirilmesi, cerrahi becerilerin objektif değerlendirilmesini geliştirmekte ve laparoskopik eğitimde gerçek zamanlı geri bildirim için potansiyel sunmaktadır.