Fzt. Sefa Göben; omurga biyomekaniği, ağrı bilimi, klinik karar verme ve kanıta dayalı fizyoterapi alanlarında çalışmalar yürüten bir fizyoterapisttir. Google Scholar tarafından indekslenen yayınlarında servikal ve lomber omurga patolojileri, görüntüleme bulgularının klinik yorumu ve doku biyomekaniği konularına odaklanmaktadır. Dijital sağlık teknolojileri alanında Physio AI projesini geliştirmekte, klinik uygulamalarını Beşiktaş Akatlar’da Ulus Fizyoterapi bünyesinde sürdürmektedir.
Hakkımda
Ben Fzt. Sefa Göben. 2018’den bu yana omurga sağlığı, postür bozuklukları ve sporcu rehabilitasyonu üzerine çalışıyorum. Yaklaşımım, ağrının bulunduğu bölgeye değil, hareket kalıplarındaki asıl nedene odaklanmak üzerine kurulu. Bunu IMU sensörleri, görüntülü hareket analizi ve basış–yürüyüş değerlendirmeleri gibi objektif ölçüm araçlarıyla destekliyor; verileri NKT (Nörokinetik Terapi) ve fasya yaklaşımları gibi literatür temelli tekniklerle birleştirerek her birey için ölçülebilir bir rehabilitasyon protokolü oluşturuyorum.
Saha deneyimimin önemli bir kısmı 5 spor okulunda 3000’den fazla öğrencinin postür–yürüyüş–risk taramalarından geliyor; bu çalışmalar sakatlık önleme ve performans geliştirme programlarının geliştirilmesine zemin oluşturdu.
Akademik Eğitim
- Fizyoterapi ve Rehabilitasyon Lisans Eğitimi – Medipol Üniversitesi
Uluslararası Sertifikalar ve Klinik Eğitimler
- Nörokinetik Terapi (NKT) Level 1 & Level 2 – NeuroKinetic Therapy Seminars (2023, 2024)
- Fasya Anatomisi ve Yapısal Bütünlük – Anatomy Trains (Tom Myers) ileri düzey uygulama eğitimi
- Fasya Manipülasyonu ve Myofasyal Gevşetme Eğitimi – İstanbul Medipol Üniversitesi
- Manuel Terapi ve Spinal Mobilizasyon Eğitimi – Doktorus (Todor Todorow)
- Kuru İğne Uygulama Eğitimi – Doktorus (Todor Todorow)
Uzmanlık Alanları
- Omurga Biyomekaniği — bel ve boyun fıtığı, spinal stenoz, postür bozukluklarının biyomekanik değerlendirmesi
- Klinik Karar Verme ve Ağrı Bilimi — görüntüleme bulgularının (MRG) klinik yorumlanması, ağrı nörobilimi, biyopsikososyal değerlendirme
- Hareket Analizi ve Postür Değerlendirmesi — IMU sensör tabanlı objektif ölçüm, basış–yürüyüş analizi
- Kanıta Dayalı Fizyoterapi — NKT, fasya yaklaşımları ve manuel terapi gibi tekniklerin literatür temelli uygulanması
- Dijital Sağlık Teknolojileri — Physio AI projesi kapsamında yapay zekâ destekli postür ve hareket analizi sistemleri
Akademik Yayınlar ve Araştırmalar
Google Scholar tarafından indekslenen yayınlarım; Fizyonet İstanbul ve Ulus Fizyoterapi Bilimsel Seri kapsamında yayımlanan derleme ve literatür incelemesi formatındaki metinlerden oluşmaktadır. Bu yayınlarda omurga biyomekaniği, servikal ve lomber omurga patolojileri, klinik karar verme süreçleri ve kanıta dayalı rehabilitasyon yaklaşımlarına odaklanıyorum.
Omurga Biyomekaniği ve Omurga Hastalıkları
- Servikal Miyelopati Belirtileri: Dejeneratif Servikal Miyelopatinin Erken Tanınması ve Ayırıcı Tanısı (2026)
- Bel Fıtığında Merkezileşme (Centralization) ve Yön Tercihi: Güncel Literatür İncelemesi (2026)
- MRG Bulguları ve Ağrı İlişkisi: Bel ve Boyun Omurgasında Güncel Kanıtlar (2026)
- Bel Fıtığının Biyomekanik Nedenleri ve Oluşum Mekanizması (2022)
Klinik Karar Verme ve Ağrı Bilimi
- Kas-İskelet Sistemi Hastalıklarında Kortikosteroid Enjeksiyonları: Kısa Dönem Ağrı Kontrolü ve Uzun Dönem Doku Etkileri (2026)
- Physical Therapy for Cervical Disc Herniation: Evidence-Based Approaches (2025)
Doku Biyomekaniği ve Rehabilitasyon Mekanizmaları
- Fasya Gerilir Mi? Bilimsel Bir İnceleme (2024)
- Ligamento-Kas Refleksi: Mekanizmalar ve Rehabilitasyon Stratejileri (2024)
- Kanser ve Egzersiz: Önleme ve Tedavi Sürecindeki Etkilerinin Bilimsel Değerlendirmesi (2024)
Bu yazılar hakemli akademik dergi yayınları değil, güncel literatürü klinik pratiğe taşıyan derleme/inceleme metinleridir.
Tüm yayınları görüntüle → Google Scholar Profili
Physio AI ve Dijital Sağlık Teknolojileri
Fizyoterapi uygulamalarını teknolojik gelişmelerle birleştirmek amacıyla IMU sensörleri, LiDAR kameralar ve yapay zekâ destekli postür analizi sistemleri üzerine Ar-Ge çalışmaları yürütüyorum. Bu çalışmalar, İTÜ Çekirdek Girişimcilik Programı kapsamında desteklenen Physio AI projesi ile birleşiyor.
Geliştirme sürecinde ESP32 tabanlı IMU sensör ağları ile pelvis, gövde, uyluk ve tibia seviyelerinde hareket ölçümleri yapılıyor; veriler Python altyapısı üzerinden 3 boyutlu stickman modeliyle görselleştiriliyor. Kullandığımız sensör sistemlerinin doğruluğunu klinik protokollerle test ediyor, yakın dönemde EMG (kas aktivasyonu) entegrasyonuyla analiz kapsamını genişletmeyi planlıyoruz.
Physio AI, İTÜ Çekirdek girişimcilik ekosisteminde geliştirilen bir klinik Ar-Ge projesidir.
Güncel Klinik Uygulama
Klinik değerlendirme ve tedavi süreçlerimi Beşiktaş Akatlar’da bulunan Ulus Fizyoterapi‘de sürdürüyorum. Postür analizi, skolyoz rehabilitasyonu, manuel terapi ve sporcu rehabilitasyonu hizmetleri hakkında bilgi almak ve randevu oluşturmak için:
