E-spor oyuncularında fiziksel aktivite etkilerinin HRV tabanlı analizi


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Akdeniz Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: CEYHUN ÇELEBİ

Danışman: Övünç Polat

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Kalp hızı değişkenliği çeşitli nedenlerle vücutta meydana gelen fizyolojik değişikliklerin bir göstergesi olarak kullanılabilmektedir. Bu tez çalışmasında e-spor oyunlarından önce ve sonra aktif video oyun sistemi oyunlarının kalp hızı değişkenliğinde meydana getirdiği değişikliklerin analizi ile yapılan fiziksel aktivite etkileri anlaşılmaya çalışılmıştır. Ayrıca elde edilen veriler yardımı ile farklı grupların sınıflandırıcı başarımları ölçülerek gruplar arası ayrımı en etkili ortaya çıkarabilen öznitelikler ve bu ayrımı tespit edebilen sınıflandırıcı modelleri bulunmaya çalışılmıştır. Bu amaçla e-spor oturumları arasında iki farklı aktif video oyun sistemi oyunlarından (exergame) birinin oynatıldığı, ikisin de birlikte oynatıldığı ya da hiçbirinin oynatılmadığı dört farklı grup oluşturularak katılımcılardan toplanan kalp hızı değişkenliği verilerinin analizi gerçekleştirilmiştir. Kalp hızı değişkenliği verilerinin analizinde zaman alanı özniteliklerinden RR ortalaması, RMSSD ve SDNN kullanılmıştır. Frekans alanında ise LF/HF özniteliği kullanılmıştır. Ayrıca stres indeksi ve Poincare tekniği parametrelerinde elips alanı ve SD1/SD2 değerlerinden yardım alınmıştır. Çalışma sonunda exergame oyunları oynamanın katılımcıların otonom sinir sistemi dengesini parasempatik aktivite yönünde değiştirebileceği ayrıca stres indekslerini de iyileştirebileceği yönünde bulgulara ulaşılmıştır. Exergame oyunlarının oluşturduğu etkileri en fazla ortaya koyan öznitelikler ise sınıflandırıcılarda en yüksek başarım oranlarına ulaşan RMSSD ve SD1/SD2 öznitelikleri olmuştur. Sınıflandırıcı modellerinde ise naive bayes ve basit gauss DVM sınıflandırıcılar e-spor oturum verilerinde başarılı sınıflandırıcılar arasında yer almıştır.