Proje Özeti
Proje, modern görüntü işleme ve yapay zeka tekniklerini kullanarak fizyoterapi egzersizlerini doğru yapma oranını artırmayı hedeflemektedir. Sistem, kullanıcının kamerasından aldığı görüntüleri MediaPipe Pose modeliyle işleyerek eklem noktalarını çıkarır ve önceden belirlenmiş egzersiz kriterlerine göre analiz eder.
Giyilebilir sensör gerektirmeyen bu yerli dijital sağlık çözümü; hem hastaların kendi egzersizlerini doğru biçimde uygulamasını kolaylaştırmakta hem de fizyoterapistlerin tedavi süreçlerini uzaktan, veriye dayalı şekilde takip edebilmesine olanak tanımaktadır.
Bu proje, TÜBİTAK 2209-A Üniversite Öğrencileri Araştırma Projeleri Destek Programı kapsamında desteklenmiştir. Bilimsel araştırmalara sunduğu katkılar için TÜBİTAK’a ve proje sürecindeki akademik rehberliği nedeniyle danışmanımız Arş. Gör. Gökhan Azizoğlu’na teşekkür ederiz.
Temel Özellikler
- Gerçek zamanlı eklem açısı ve duruş analizi
- Hastanın egzersizi doğru yapıp yapmadığını anlık tespit edebilme
- Sesli ve görsel uyarılarla kullanıcıya anlık geri bildirim sağlama
- Fizyoterapist–hasta etkileşim modülü ile uzaktan takip
- Desktop + Web entegre mimari ile yönetim paneli ve ilerleme takibi
- Sensör gerektirmeyen, yalnızca kamera ile çalışan yerli sağlık teknolojisi çözümü
Kullanılan Teknolojiler
Proje Bilgileri
- Proje Tarihleri: 20.05.2025 – 02.10.2025
- Proje Ekibi:
• Necmeddin Cunedioğlu — Proje Yürütücüsü, (AI, Desktop, Mimari)
• Ceren Varkal — Ekip Üyesi, (Web, Mimari) - Proje Danışmanı: Arş. Gör. Gökhan Azizoğlu
PyhVision Proje Tanıtımı
Videoda, MediaPipe tabanlı eklem noktası tespiti, gerçek zamanlı analiz ekranları ve hem desktop hem web arayüzü üzerinden gerçekleştirilen örnek egzersiz senaryoları gösterilmektedir.