Pemanfaatan sistem Brain-Computer Interface (BCI) sebagai penghubung pikiran manusia dengan peralatan eksternal sangat bergantung pada keakuratan pengklasifikasian dan pengidentifikasian sinyal EEG khususnya gerak motor imagery. Kesuksesan deep learning, sebagai contoh Convolutional Neural Network (CNN), dalam proses klasifikasi pada berbagai bidang berpeluang untuk diimplementasikan pada klasifikasi gerak motor imagery. Pengimplementasian CNN untuk klasifikasi sinyal EEG motor imagery (MI-EEG) gerakan jari tangan diperkenalkan dalam tulisan ini. Rancangan sistem klasifikasi terdiri dari dua bagian yaitu convolution layer dan multilayer perceptron yang diimplementasikan menggunakan Python 3.7 dengan library TensorFlow 2.0 (Keras). Pengujian rancangan sistem dilakukan terhadap lima subjek dari data MI-EEG 5F dengan frekuensi pencuplikan 200 Hz. Pengujian melibatkan Kfold-cross validation dan analisis pada confusion matrix. Berdasarkan hasil pengujian, peningkatan ukuran kernel menghasilkan peningkatan rata-rata akurasi sistem. Sistem dengan akurasi terbaik diperoleh pada rancangan dengan jumlah kernel 50 sebesar 51,711%. Rancangan sistem menghasilkan kinerja yang melebihi hasil penelitian yang menjadi rujukan utama.
One of the respiratory disorders is obstructive sleep apnea (OSA). OSA occurs when a person sleeps. OSA causes breathing to stop momentarily due to obstruction in the airways. In this condition, people with OSA will be deprived of oxygen, sleep awake and short of breath. Diagnosis of OSA by a doctor can be done by confirming the patient's complaints during sleep, sleep patterns, and other symptoms that point to OSA. Another way of diagnosing OSA is a polysomnography (PSG) examination in the laboratory to analyze apnea and hypopnea. However, this examination tends to be high cost and time consuming. An alternative diagnostic tool is an electrocardiogram (ECG) examination referring to changes in the mechanism of ECG-derived respiration (EDR). So digital ECG signal analysis is a potential tool for OSA detection. Therefore, in this study, it is proposed to classify OSA based on ECG signals using wavelets and statistical parameters. Statistical parameters include mean, variance, skewness kurtosis entropy calculated on the signal decomposition results. The validation performance of the proposed method is carried out using a support vector machine, k-nearest neighbor (k-NN), and ensemble classifier. The proposed method produces the highest accuracy of 89.2% using a bagged tree where all features are used as predictors. From this study, it is hoped that ECG signal analysis can be used to complete clinical diagnosis in detecting OSA.
Denyut jantung dan suhu tubuh merupakan parameter kesehatan yang sering digunakan pada manusia. Jumlah kasus kematian akibat penyakit jantung meningkat selama masa pandemi, kurangnya infrastruktur dan layanan telemedika juga menjadi faktor. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem monitoring terintegrasi smartphone dengan prinsip health from home. Sistem memantau denyut jantung menggunakan pulse heart rate sensor dan suhu tubuh menggunakan DS18B20 temperature sensor. Hasil penelitian didapatkan sistem dapat digunakan sebagai telemonitoring kesehatan dengan nilai akurasi pembacaan denyut jantung pulse heart rate sensor sebesar 98.57% dan pembacaan suhu tubuh DS18B20 temperature sensor sebesar 98.55%. Hasil pengukuran QoS sistem diperoleh nilai throughput 9.93 Kbit/s, delay 0.25 s, dan packet loss 0%.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.