digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

ALGORITMA DETEKSI DENYUT JANTUNG JANIN DARI SINYAL ELEKTROKARDIOGRAM JANIN NONINVASIF DENGAN METODE EKSTRAKSI TEMPLATE SUBTRACTION DAN DETEKSI QRS PAN-TOMPKINS

Penulis : Hasna Nadila [18317012]
Kontributor / Dosen Pembimbing :
  • Dr. Hasballah Zakaria, S.T., M.Sc.
  • Donny Danudirdjo, S.T., M.T., Ph.D.
Jenis Koleksi : Tugas Akhir
Penerbit : Teknik Biomedis
Fakultas : Sekolah Teknik Elektro dan Informatika
Subjek :
Kata Kunci : NIFECG, FHR, TS, SNR, deteksi QRS
Sumber :
Staf Input/Edit : karya  
File : 0 file
Tanggal Input : 02 Sep 2021

Salah satu upaya untuk mencegah kondisi gawat janin adalah memantau denyut jantung janin (FHR) secara rutin. Pengukuran elektrokardiogram janin noninvasif (NIFECG) melalui permukaan abdomen ibu hamil menjadi alternatif selain cardiotocography (CTG) dan Doppler ultrasound. Akan tetapi, pengukuran NIFECG menghasilkan signal-to-noise ratio (SNR) yang rendah. Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mengembangkan algortima deteksi FHR dari NIFECG yang umumnya terdiri atas tiga tahap, yaitu preprocessing, ekstraksi sinyal FECG, dan deteksi kompleks QRS janin atau (FQRS). Terdapat berbagai jenis metode untuk mengekstraksi FECG dari NIFECG, salah satunya adalah template subtraction (TS) yang tidak membutuhkan banyak kanal. Akan tetapi, metode tersebut tidak dapat meningkatkan nilai SNR secara signifikan. Sementara algoritma untuk mendeteksi kompleks QRS yang banyak digunakan adalah Pan-Tompkins. Akan tetapi, algoritma ini didesain untuk sinyal ECG orang dewasa. Selain tantangan rendahnya nilai SNR, hingga saat ini NIFECG belum memiliki konfigurasi standar. Sehingga, belum dapat dipastikan di mana penempatan elektroda yang dapat menghasilkan hasil pengukuran NIFECG yang optimal. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi perhitungan FHR dengan metode ekstraksi TS dan modifikasi parameter pada algoritma Pan-Tompkins serta menambahkan proses seleksi kanal berdasarkan nilai SNR. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk mengevaluasi lokasi penempatan elektroda NIFECG yang dapat memberikan SNR FECG yang tinggi. Hasil dari penelitian menunjukkan akurasi perhitungan FHR mencapai mean absolute error (MAE) 1.68 ms dan mean square error (MSE) 8.04 bpm2 . Peningkatan batas SNR untuk menyeleksi kanal dapat menurunkan MAE dan MSE hingga 1.00 ms dan 1.11 bpm2 . Namun, semakin tinggi batas SNR yang digunakan, semakin tinggi pula potensi data FHR yang tidak terdefinisi (NaN). Sementara evaluasi lokasi penempatan elektroda NIFECG dari dataset Matonia menunjukkan kanal 3 menghasilkan rata-rata SNR paling tinggi dibandingkan dengan tiga kanal lainnya, yaitu 20.18 dB.

Artikel Terkait