Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK

Pada saat ini metode pengukuran tekanan darah secara non-invasive paling banyak digunakan baik didalam maupun diluar fasilitas kesehatan. Namun metode tersebut masih membuat pengguna tidak nyaman karena adanya tekanan manset pada saat pengukurannya. Beberapa metode non-invasive tanpa manset telah dikembangkan salah satunya adalah metode pulse wave analysis (PWA). Photoplethysmograpy (PPG) merupakan satu-satunya masukan dan dasar bagi perhitungan pengukuran tekanan darah pada metode PWA. Tantangan utama dalam menggunakan metode PWA berbasis PPG adalah akurasinya sangat dipengaruhi oleh noise. Selain itu, karakteristik PPG bervariasi tergantung pada kondisi fisiologis, karenanya sistem harus melakukan kalibrasi untuk menyesuaikan perubahan tersebut. Kami berupaya mengatasi keterbatasan tersebut dan mengusulkan pengembangan metode pulse wave analysis untuk klasifikasi tekanan darah secara non-invasive berbasis PPG menggunakan kombinasi algoritma Bidirectional Long Term Memory (BSLTM) dengan Time Frequency Analysis (TFA). Kami menggunakan 121 subyek untuk pengujian model yang bersumber dari figshare database dan mengklasifikasikannya ke dalam tiga tingkatan klasifikasi: normotension (NT), prehypertension (PHT), hypertension (HT) sesuai dengan standar klinis Join National Commitee. Pelatihan jaringan BLSTM menggunakan fitur TFA, secara signifikan meningkatkan efisiensi dengan mengurangi waktu pelatihan sekaligus meningkatkan akurasi klasifikasi. Metode yang diusulkan berhasil mengklasifikasikan tekanan darah dengan rata-rata nilai accuracy pada NT, PHT, dan HT masing-masing 92.43%, 94.83%, dan 94.01%. 

---

ABSTRACT

---

The blood pressure measurement non-invasive methods that are presently implemented using a cuff cause discomfort, particularly for injured people, overweight people, and infants. Several non-invasive cuff-less methods have been developed, one of which is the pulse wave analysis (PWA) method. Photoplethysography (PPG) is the only input and basis for the calculation of blood pressure measurements in the PWA method.The main challenge in using the PPG method is that its accuracy is greatly influenced by motion artifacts. In addition, the characteristics of PPG vary depending on physiological conditions; hence, the system must be calibrated to adjust for such changes. We attempt to address these limitations and propose a novel method for the classification of BP using a bidirectional long short-term memory (BLSTM) network with time-frequency analysis (TFA) based on PPG signals. We used 121 subjects from the figshare database for model testing and classify into three classification levels: normotension (NT), prehypertension (PHT), and hypertension (HT) according to the Join National Committee. BLSTM network training uses the TFA feature, significantly increasing efficiency by reducing training time while increasing classification accuracy. The proposed method is successful in the classification of BP with accuracy values of NT, PHT, and HT; 92.43%, 94.83%, and 94.01% respectively. 

Abstrak :
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.

Abstrak :
This book compiles recent research in the field of nonlinear dynamics, vibrations and damping applied to engineering structures. It addresses the modeling of nonlinear vibrations in beams, frames and complex mechanical systems, as well as the modeling of damping systems and viscoelastic materials applied to structural dynamics. The book includes several chapters related to solution techniques and signal analysis techniques. Last but not least, it deals with the identification of nonlinear responses applied to condition monitoring systems.