Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Pada penelitian kali ini telah dirancang dan dibangun Sistem Akuisisi Data Elektrokardiograf (ECG) 12-Lead dengan ADS1298RECGFE-PDK sebagai analog front end dan Raspberry Pi 4 secara ringan, hemat daya, dan harga yang terjangkau. Rancangan sistem juga dikembangkan dengan baterai internal Sony VTC 5 dengan tujuan untuk reduksi noise dari power line. Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan Prosim4 Fluke dengan data yang diambil adalah 60bpm, 80bpm, 90bpm dan partisipan dalam kondisi berbaring. Rancangan sistem ini akan dibandingkan dhasilnya dengan Bionet Cardiocare 2000 Hasil rekaman kemudian diolah dengan melakukan baseline wander removal, LPF, dan FFT. Data yang telah diproses pada rancangan sistem kemudian akan disimpan dalam format WFDB. Penelitian ini kemudian melakukan penghitungan selisih sinyal yang diperoleh dari Cardiocare dengan rancangan sistem yang dibuat. Metode regresi linier juga dilakukan untuk komparasi kedua rekaman. Regresi linier dilakukan pada sinyal rekaman 80 bpm. Dari hasil tersebut didapat error paling besar pada v1 dengan error selisih, gradien, dan intercept masing-masing 25.257, 0.132%, dan 3.641%. Rancangan sistem akan digunakan untuk identifikasi Myocardial Infarction menggunakan dataset dari PTB Diagnostic. Metode yang digunakan adalah convolutional neural network (CNN). Hasil dari klasifikasi diperoleh akurasi 96.28%, spesifisitas 94.07%, dan sensitivitas 96.89%.

---

This study has designed and built a 12-Lead Electrocardiograph Data Acquisition System with ADS1298RECGFE-PDK as an analog front end and Raspberry Pi 4 in a lightweight, power-saving, and affordable price. The system was also developed with the Sony VTC 5 battery in order to reduce noise from the power line. Data retrieval is done using Prosim4 Fluke with data taken are 60bpm, 80bpm, 90bpm and participants lying down. The system will be compared with the results of Bionet Cardiocare 2000. The results are then processed by performing a baseline wander removal, LPF, and FFT. Data that has been processed will be saved in WFDB format. This study then calculate the difference of signal obtained from Cardiocare with the system created. Linear regression method was also used to compare the records. Linear regression was performed on 80 bpm signal. From these results, the largest error was obtained in v1 with error difference, gradient, and intercept of 25.257, 0.132%, and 3.641%, respectively. This system will be used to identify Myocardial Infarction using dataset from PTB Diagnostic. The method used is convolutional neural network (CNN). The results have an accuracy of 96.28%, specificity of 94.07%, and sensitivity of 96.89%.

Abstrak :
ABSTRAK
Telah dilakukan penelitian mengenai pengaruh penyuntikan perasan buah Averrhoa carambola L. secara intravena terhadap elektrokardiogram tikus. Hewan yang digunakan dalam penelitian adalah tikus putih betina (Railus norvegicus) strain LMR Wistar derived yang dibius dengan uretan secara intraperitoneal. Dalam peneitian dibuat enam kelompok perlakuan yaitu kelompok kontrol murni (I), kontrol pelarut (II), perasan murm (Ill), perasan mumi : akuabidestilata konsentrasi 1:1, 1:2, 1:3 (IV, V. VI). Dosis yang disuntikkan sebanyak 1 ml! 100 g berat hewan. Aktivitas lisirik dan frekuensi denyut jantung dicatat dengan elektrokardiograI Elektrokardiogram dicatat pada memt ke-0, 10, 20, 40, 60, 80, 100, dan 120 setelah perlakuan. Dibuat grafik rata-rata nilai perubahan frekuensi denyut, besar - tegangan gelombang P, R, T, dan interval P-R, QRS, Q-T dari keenam kelompok perlakuan pada setiap waktu pengamatan. Hasil yang diperoleh untuk kelompok kontrol murni menunjukkan frekuensi denynt jantung, besar tegangan gelombang P. R, T, dan interval P-R, QRS, dan Q-T tidak mengalanii perubahan yang nyata sampai akhir pengukuran. Untuk kelompok dengan perlakuan teijadi peningkatan frekuensi denyutjantung dan pemendekan waktu depolaiisasi dan repolanisasi ventrikel.

Abstrak :
Detak jantung manusia dapat memberikan informasi yang berguna tentang aktivitas yang terjadi di dalam tubuh. Salah satu informasi yang dapat diperoleh dari rekaman detak jantung atau elektrokardiogram adalah tingkat keterlelapan tidur seseorang (sleep stages). Dari sinyal elektrokardiogram seseorang, tingkat keterlelapan tidurnya dapat dikenali dengan terlebih dahulu mengekstrak fitur yang merepresentasikan sinyal elektrokardiogram tersebut secara keseluruhan. Ekstraksi dilakukan agar dimensi data dapat tereduksi sehingga proses klasifikasi dapat lebih mudah dilakukan. Penelitian ini melakukan ekstraksi fitur fraktal dan morfologi dari sinyal elektrokardiogram yang diperoleh dari PhysioNet. Sebelum melakukan ekstraksi fitur morfologi dari sinyal elektrokardiogram, terlebih dahulu dilakukan “Wavelet Denoising” untuk menghilangkan noise yang terdapat pada sinyal. ......Human heart rate can provide useful information about the activities that occur in the body. One of information which may be obtained from recording the heart rate or electrocardiogram is commonly called a person's level of deep sleep (sleep stages). From a person's electrocardiogram signal, the level of deep sleep recognizable by extracting features that represent the electrocardiogram signal as a whole. Extraction is done so that the dimension of the data can be reduced so that the classification process can be more easily done. This study aims to extract fractal features and morphology of the electrocardiogram signal obtained from PhysioNet. Prior to the extraction of morphological features of the electrocardiogram signal, first performed “Wavelet Denoising” to remove the noise contained in the signal.

Abstrak :
This research aims to examine and assess the advertising communication effectiveness towards physiological response using single channel electrocardiographic measurement that measure the most effective scene of the video and towards advertisement effectiveness that consists of some variables like attitude toward the advertisement and purchase intention. This study is experimental research with deep interview process for the electrocardiograph response which conducted in 35 respondents using single channel (lead I) portable electrocardiograph to know the most effective scene in 4 Indonesian instant noodle advertisement video. After knowing the most effective scene and conduct video editing process, only 1 advertisement video that considered as the most appropriate by expert judgement will be used as the stimulus for the next process. Questionnaire interview process also conducted for 2 stimuluses (original and edited advertisement video) to measure some variables for each group consists of 125 respondents to found the results difference for both videos. The respondents result then analyzed using structural equation modeling (SEM). The result of this research shows that majority of the hypotheses in both stimuluses about the significant influence for all variable is accepted. The most effective scene from electrocardiograph response is significantly influence the variables relation and also the mean scores.

---

Penelitian ini bertujuan untuk menguji dan menilai efektivitas komunikasi iklan terhadap respons fisiologis menggunakan pengukuran elektrokardiogram saluran tunggal yang mengukur adegan video paling efektif serta terhadap beberapa variabel efektivitas iklan yang terdiri dari sikap terhadap iklan dan keinginan membeli. Penelitian ini adalah penelitian eksperimental dengan proses wawancara mendalam untuk respon elektrokardiograf yang dilakukan pada 35 responden menggunakan elektrokardiogram portabel saluran tunggal (lead I) untuk mengetahui adegan paling efektif dalam 4 video iklan mie instan di Indonesia. Setelah mengetahui adegan yang paling efektif dan melakukan proses pengeditan video, hanya 1 video iklan yang dianggap paling layak berdasarkan penilaian ahli yang akan digunakan sebagai stimulus untuk proses selanjutnya. Proses wawancara kuesioner juga dilakukan untuk 2 stimulus (video iklan asli dan video iklan yang telah diedit) untuk mengukur beberapa variabel untuk setiap kelompok yang terdiri dari 125 responden untuk membandingkan hasil dari kedua video. Hasil responden kemudian dianalisis dengan menggunakan pemodelan persamaan struktural (SEM). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa mayoritas hipotesis di kedua stimulus tentang pengaruh signifikan untuk semua variabel diterima. Adegan paling efektif dari respons elektrokardiograf secara signifikan mempengaruhi hubungan variabel dan juga skor rata-rata.

Abstrak :
Kontaminasi derau pada sistem pemantauan EKG dapat mengakibatkan kesalahan analisis dan diagnosis. Kesalahan tersebut dapat mengakibatkan tingginya false alarm rate (FAR). Berbagai penelitian telah dilakukan untuk mengurangi bahkan menghilangkan derau pada sinyal EKG. Namun berbagai metode tersebut terkendala oleh karakteristik derau yang memiliki rentang frekuensi tumpang tindih dengan frekuensi sinyal EKG dan kemunculan derau secara acak dan sementara. Oleh sebab itu, mengakibatkan terjadinya shape alteration dan terjadinya amplitude reduction pada gelombang P dan R. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah kerangka kerja metode penghilangan derau yang mampu menghilangkan derau yang memiliki frekuensi yang tumpang tindih dengan frekuensi sinyal EKG dan dengan kemunculan derau secara acak dan sementara. Dalam mengatasi tantangan tersebut, penulis mengusulkan metode penghilangan derau berbasiskan stationary wavelet transform dengan interval dependent thresholding yang ditentukan secara adaptif menggunakan metode change point detection. Dalam mengukur kinerja penghilangan derau dari kerangka kerja yang diusulkan, tiga matrik pengukuran yaitu signal to noise ration improvement (SNRimp), root mean square error (RMSE) dan percentage root mean square difference (PRD) digunakan. Selain itu, kerangka kerja yang diusulkan dibandingkan dengan metode terbaru yaitu stationary wavelet transform (SWT) standar. Selain itu, untuk mengukur tingkat keefektifan dari penghilangan derau, pada sinyal hasil penghilangan derau dilakukan pendeteksian QRS-complex menggunakan metode Pan and Tomkins. Parameter yang digunakan untuk mengukur kinerja pendeteksian QRS-complex adalah sensitivity dan predictive positivity. Pengukuran kinerja, baik penghilangan derau maupun pendeteksian QRS-complex dilakukan pada MITBIH arrythmia database dan noise stress test database. Berdasarkan hasil pengujian, metode yang diusulkan unggul dibandingkan metode SWT standar. Dengan nilai SNRimp yang lebih tinggi dan nilai RMSE dan PRD yang lebih rendah. Selain itu, pada pendeteksian QRS-complex metode yang diusulkan unggul dibandingkan metode SWT standar dengan nilai sensitivity 89,5% dan positive predictivity 86%. Hal tersebut menunjukkan bahwa metode yang diusulkan memiliki efektivitas yang lebih tinggi. Dengan adanya pengembangan kerangka kerja baru penghilangan derau pada sinyal EKG ini diharapkan dapat menjadi metode alternatif yang dapat digunakan para peneliti lain sebagai alternatif untuk digunakan dalam melakukan penghilangan derau pada sinyal EKG. ......Noise contamination in ECG monitoring systems can lead to errors in analysis and diagnosis, resulting in a high false alarm rate (FAR). Various studies have been conducted to reduce or eliminate noise in EKG signals. However, existing methods face challenges due to the overlapping frequency characteristics of noise with EKG signals and the random and transient nature of noise. This often results in shape alterations and amplitude reduction in the P and R waves. Therefore, this research aims to develop a new framework for a noise removal capable of eliminating noise in noisy ECG signal. To address these challenges, the author proposes a noise removal method based on stationary wavelet transform with interval-dependent thresholding determined adaptively using change point detection. To measure the performance of the proposed framework in noise removal, three measurement matrices—signal-to-noise ratio improvement (SNRimp), root mean square error (RMSE), and percentage root mean square difference (PRD)—are used. Additionally, the proposed framework is compared with stationary wavelet transform (SWT). Furthermore, to assess the effectiveness of noise removal, QRS-complex detection is performed on the denoised signals using the Pan and Tomkins method. The parameters used to measure the performance of QRS-complex detection are sensitivity and predictive positivity. Performance measurements for both noise removal and QRS-complex detection are conducted on a MIT-BIH Arrhythmia database and a Noise Stress Test database. Based on the test results, the proposed method outperforms the standard SWT method with higher SNRimp values and lower RMSE and PRD values. In QRS-complex detection, the proposed method surpasses the standard SWT method with a sensitivity of 89.5% and positive predictivity of 86%. This indicates that the proposed method is more effective. The development of this new framework for EKG signal noise removal is expected to serve as an alternative method for researchers to use in addressing noise contamination in EKG signals.

Abstrak :
Penyakit jantung menjadi permasalahan utama di dunia medis. Hal ini dikarenakan sulitnya mendeteksi gejala awal dari penyakit tersebut. Pendeteksian gejala ini dapat dilakukan dengan memonitori sinyal elektrokardiogram pasien untuk mendeteksi jenis aritmia yang diderita. Penelitian klasifikasi aritmia mengunakan pemrosesan komputer telah berhasil mengidentifikasi tipe aritimia satu dengan lainnya. Namun dalam permasalahan dunia nyata, pasien dapat menderita jenis aritmia yang merupakan gabungan dari jenis aritmia lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi aritmia secara multi-label pada data elektrokardiogram. Data yang digunakan adalah data yang berasal dari The China Physiological Signal Challenge 2018. Eksperimen yang dilakukan terbagi menjadi dua proses, yaitu pemilihan dan pemelajaran data. Teknik yang digunakan untuk pemilihan data dengan memotong data berdasarkan letak QRS sinyal menggunakan Combined Adaptive Threshold. Kemudian hasil data segmentasi sinyal dipelajari menggunakan 1DCNN dan LSTM dengan Attention. Penelitian ini berhasil melakukan klasifikasi multi-label pada data aritmia dan memperoleh rata-rata F1-Score sebesar 81.7% berdasarkan hasil evaluasi terbaik menggunakan K-Cross Validation. ......Heart Disease is the main problem in medical world. One of the reasons is because the disease is still hard to detect it earlier. The main method to detect the heart disease is monitoring electrocardiogram signal and try to identify arrhythmia of the patient. The latest research has succeeded to classify the arrhythmia using deep learning. But in the real-world problem, patient can be having a multiple arrhythmia at the same time. This research focus on to classify multiple arrhythmia with electrocardiogram data. The data that had been used for this research is from The China Physiological Signal Challenge 2018. The experiment had two step process, there are sampling step, and learning step. Technique that had been used for sampling is based on slicing the data using QRS detection based on Combined Adaptive Threshold. Then the result of the segmentation is used for training data in 1DCNN and LSTM with attention This research has succeeded to get average of F1- Score 81.7% based on the best evaluation result using K-Cross Validation.

Abstrak :
Defisiensi kobalamin dapat menyebabkan berkurangnya donor metil yang berpotensi menggangu metabolisme jantung. Defisiensi kobalamin dapat terjadi pada pasien dengan malnutrisi, ulkus peptikum, diabetes melitus, dan alkoholisme. Berbagai studi pada defisiensi vitamin B12 masih berfokus pada aterogenesis dan stress oksidatif. Penelitian ini bertujuan mengetahui korelasi defisiensi vitamin B12 dengan penurunan fungsi jantung melalui gambaran EKG, ekspresi protein PGC-1α dan protein BNP. Empat belas tikus Sprague-Dawley jantan usia 24-28 minggu dibagi dalam 2 kelompok (kontrol dan perlakuan). Kelompok kontrol diberikan pakan standar dengan nutrisi lengkap, sementara kelompok perlakuan diberikan pakan AIN-93M termodifikasi defisien vitamin B12. Kedua kelompok diberikan pakan dalam periode yang sama yakni selama 16 minggu. Pada akhir minggu ke-16 dilakukan pemeriksaan EKG, pemeriksaan ELISA vitamin B12 plasma, Hcy plasma, ekspresi PGC-1α dan kadar BNP-45 plasma. Hasil penelitian pada kelompok perlakuan menunjukkan terdapat penurunan kadar vitamin B12 plasma, peningkatan kadar Hcy plasma disertai dengan penurunan ekspresi protein PGC-1α dan peningkatan kadar BNP-45 plasma. Pada kelompok perlakuan didapatkan hasil tebal miokardium lebih besar dari kelompok kontrol. Pada kelompok perlakuan juga didapatkan aritmia pada rekam EKG 2 dari 7 tikus. Terdapat korelasi negatif dengan kekuatan sedang antara penurunan ekspresi PGC-1α dengan peningkatan BNP-45 plasma. Defisiensi kobalamin terbukti menyebabkan gangguan metabolisme energi kardiomiosit yang ditandai dengan penurunan ekspresi protein PGC-1α dan berujung pada aritmia serta hipertrofi/pembesaran ventrikel kiri yang ditandai dengan peningkatan tebal miokardium dan peningkatan kadar BNP-45 plasma. ......Cobalamin deficiency may cause lack of dietary methyl donors which alter heart metabolism. Cobalamin deficiency are common in patients with malnutrition, gastrics ulcers, diabetes mellitus, and alcoholism. Most studies on cobalamin deficiencies are focused on its relationship with oxidative stress and atherogenesis. Therefore, this study aims to find the corelation between cobalamin deficiency and heart function deterioration through analysis of ECG pattern, expression of PGC-1α protein, and plasma BNP-45 level. Fourteen male Sprague-Dawley rats (age 24-28 weeks) were divided into 2 groups: control group and treatment group. The control group was given standard diet while the treatment group received a modified diet type AIN-93M. Both groups are fed with the same 16-weeks period. ECG and ELISA was performed to evaluate plasma vitamin B12, Hcy levels, expression of PGC-1α protein and plasma BNP-45 levels in each group at the end of the treatment period. At the end of study period, higher Hcy level was observed in the treatment group with lower plasma cobalamin followed by two rats has developed arrythmias and decreased expression of PGC-1α protein and also increased in plasma BNP-45 levels. There is a relatively strong correlation between deterioration of PGC-1α protein with the increased in plasma BNP-45 levels. Cobalamin deficiency has proven to alter cardiomyocites energy metabolism which resulted in arrythmia and tendency to developed left ventricular hypertrophy.