Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Terdapat dua masalah besar yang diselesaikan dalam disertasi ini, yaitu masalah pemrosesan sinyal dan masalah aplikasi sinyal EEG dalam pengenalan keadaan emosi. Masalah tersebut diselesaikan dengan metode kecerdasan komputasional yang terdiri dari bagian utama, ekstraksi fitur dan klasifikasi. Pada bagian ekstraksi fitur, pada disertasi ini dibahas penggunaan metode konvensional ekstraksi fitur berbasis power spectrum yaitu dengan Discrete Wavelet Transform DWT , dan penggunaan metode baru ekstraksi fitur yang diajukan yaitu analisis bispektrum dengan filter piramida 3D, serta dengan Relative wavelet bispectrum RWB.Untuk menyelesaikan permasalahan penerapannya pada sistem otomatis pengenal emosi, maka classifier dengan jenis Artificial Neural Network ANN digunakan.Penggunaan DWT dalam metode ekstraksi fitur menunjukkan bahwa fitur Relative Wavelet Energy DWT RWE memberikan recognition rate terbaik, konsep energi relatif ini kemudian digunakan pada metode baru yang diajukan. Pada metode baru ekstraksi fitur menggunakan analisis bispektrum dengan filter piramida 3D, diketahui bahwa persentase mean bispektrum memberikan recognition rate yang terbaik dengan kompleksitas yang lebih rendah 74.22 untuk arousal dan 77.58 untuk valence.Filter non-overlap dengan ukuran alas yang bervariasi memberikan recognition rate tertinggi, khususnya secara signifikan terlihat untuk jenis emosi arousal. Penurunan jumlah channel EEG sampai dengan 8 channel dapat dilakukan untuk menurunkan biaya komputasi. Metode baru ekstraksi fitur yaitu RWB telah diajukan dalam disertasi ini dan menunjukkan pengenalan yang sangat baik mencapai 90 untuk data sinyal EEG orang alkoholik. Semakin besar lag yang digunakan dalam perhitungan korelasi, semakin tinggi recognition rate yang diperoleh.Capaian dari penelitian ini membuktikan bahwa RWB cocok untuk digunakan sebagai metode ekstraksi fitur untuk klasifikasi orang alkoholik, dan dapat dipertimbangkan untuk digunakan pada aplikasi lainnya. Dari keempat classifier yang diujikan, dari segi recognition rate, PNN sedikit lebih unggul daripada BPNN, namun uji sensitivity, specificity dan PPV serta grafik ROC menunjukkan bahwa BPNN merupakan classifier yang lebih baik dibanding PNN. Di sisi lain, waktu komputasi PNN untuk mencapai recognition rate maksimum adalah sekitar 3,5 kali lebih cepat dibanding BPNN.

---

There are two major problems resolved in this dissertation, which are signal processing problem and the problem in EEG signal in the application of recognizing human emotional states. The problems were solved by applying a computational intelligence method consists of two main parts, the feature extraction and the classification. In the feature extraction sub system, this study improved a conventional methods using power spectrum from discrete wavelet transform DWT, and proposed a new method for feature extraction by using bispectrum analysis with 3D pyramid flter, as well as using relative wavelet bispectrum RWB.To solve the problem in the application of EEG signal for automatic emotion recognition system, the artificial neural network ANN classifier was used.The use of DWT in the feature extraction method shows that the relative wavelet energy DWT RWE feature provides the best recognition rate, the relative energy concept was then used in the proposed new feature extraction methods. In the proposed feature extraction using bispectrum analysis with 3D pyramid filters, the mean percentage of bispectrum feature gave the best recognition rate with lower complexity i.e. 74.22 for arousal and 77.58 for valence.Non overlap filters with varied base sizes provided the highest recognition rate, and significantly seen for the arousal emotion. The selection of eight EEG channels can be conducted to lower the cost of computing. A novel feature extraction method, the RWB, showed an excellent recognition for the alcoholic person. The larger the lag used in the correlation calculation in RWB, the higher the recognition rate obtained.The achievements of this study proved that RWB is suitable as a feature extraction method for the classification of alcoholic subjects, and may be considered for use in other applications.Of the four classifiers tested, PNN is slightly superior to BPNN in terms of recognition rate however, the sensitivity, specificity and PPV tests and ROC graph shown that BPNN is a better classifier than PNN. On the other hand, the PNN computing time to reach the maximum recognition rate was about 3.5 times faster than BPNN."

"Summary: Known as the bible of biomedical engineering, The Biomedical Engineering Handbook, Fourth Edition, sets the standard against which all other references of this nature are measured. As such, it has served as a major resource for both skilled professionals and novices to biomedical engineering. Biomedical Signals, Imaging, and Informatics, the third volume of the handbook, presents material from respected scientists with diverse backgrounds in biosignal processing, medical imaging, infrared imaging, and medical informatics"

"Photoplethysmography (PPG) merupakan sinyal penting yang mengandung banyak informasi fisiologis tentang kesehatan jantung dan dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kadar glukosa darah non-invasif (BGL). Meskipun demikian, distorsi kebisingan dan gerakan dapat dengan mudah mengkontaminasi sinyal PPG, sehingga berpotensi menghasilkan data berkualitas rendah. Masalah tambahan muncul dari fakta bahwa sifat gelombang PPG bervariasi karena variasi elastisitas dinding pembuluh darah dan kekentalan darah, yang dapat mengakibatkan ketidakakuratan pengukuran. Meskipun beberapa metode tersedia untuk meningkatkan kualitas sinyal PPG, algoritmanya rumit dan tidak selalu menghasilkan akurasi yang tinggi. Kami telah mengembangkan teknik ekstraksi fitur menggunakan analisis frekuensi waktu (TFA) yang menyediakan spektogram, frekuensi sesaat, dan entropi spektral yang dapat menjamin kualitas sinyal. Penelitian kami menggunakan memori jangka pendek jangka panjang dua arah (BLSTM) berdasarkan kebutuhan akan model yang secara berkala dapat beradaptasi dengan perubahan karakteristik PPG. Kami mengusulkan menggabungkan TFA dengan model BLSTM yang dapat mengurangi waktu pelatihan sekaligus meningkatkan akurasi. Metode yang kami usulkan mengurangi titik data pada sinyal PPG dari awal 2100 menjadi hanya 64, secara signifikan mengurangi waktu pelatihan dari 239 menit 34 detik menjadi 4 menit 4 detik. Model memiliki akurasi 94,1%, sensitivitas 100%, spesifisitas 89,5%, dan skor F1 94,5%. Metode yang kami usulkan mencapai akurasi tinggi dan janji luar biasa dengan hanya mengandalkan data PPG mentah dalam klasifikasi BGL.

---

Photoplethysmography (PPG) is an important signal that contains much physiological information about cardiovascular health and can be used to classify non-invasive blood glucose levels (BGL). Nonetheless, noise and motion distortions can readily contaminate PPG signals, potentially resulting in low-quality data. An additional issue arises from the fact that the PPG wave properties vary due to variations in the elasticity of the blood vessel wall and blood viscosity, which can result in measurement inaccuracies. While several methods are available to improve the quality of PPG signals, the algorithms are complex and do not always produce high accuracy. We have developed a feature extraction technique using time-frequency analysis (TFA) that provides spectrograms, instantaneous frequencies, and spectral entropies that can guarantee signal quality. Our study uses bidirectional long-short-term memory (BLSTM) based on the need for a model that can periodically adapt to changes in PPG characteristics. We propose combining TFA with a BLSTM model that can reduce training time while increasing accuracy. Our proposed method reduced the data points on the PPG signal from the initial 2100 to only 64, significantly reducing the training time from 239 min 34 sec to 4 min 4 sec. The model had an accuracy of 94.1%, sensitivity of 100%, specificity of 89.5%, and F1 score of 94.5%. Our proposed method achieves a high accuracy and excellent promise by relying solely on raw PPG data in BGL classification."