Implementasi Penghitung Laju Respirasi pada Sistem Polisomnografi menggunakan Mikrofon dan Arduino Nano

Penulis

  • Martin Clinton Tosima Manullang Institut Teknologi Sumatera
  • Nova Resfita Institut Teknologi Sumatera

Kata Kunci:

Sleep Apnea, Polisomnografi, Mikrofon, Arduino, Laju Respirasi

Abstrak

Sleep Apnea merupakan kelainan ketika tidur yang memiliki berbagai dampak berbahaya bagi kesehatan serta dapat mengancam keselamatan seperti serangan jantung, stroke, diabetes, gagal ginjal, hipertensi dan sebagainya. Diagnosa sleep apnea menjadi tantangan di dunia medis, selain karena biaya peralatan yang mahal, keterbatasan alat yang ada, diagnosanya cukup rumit untuk dilakukan secara personal oleh masyarakat awam di rumah masing-masing. Dengan menggunakan mikrofon yang terdapat pada Arduino Nano, dirancanglah suatu sistem pengukuran laju pernapasan sebagai bagian kecil dari sistem diagnosa sleep apnea menggunakan polisomnografi. Pada sistem ini, sistem penapisan berlapis diimplementasikan untuk mengeliminasi derau akibat lingkungan sekitar tempat observasi. Purwarupa ini diuji dengan membandingkan nilai luarannya dengan perhitungan laju pernapasan secara manual. Berdasarkan pengukuran yang dilakukan, hasil akurasi yang dicapai bernilai diatas 93%, yang berarti purwarupa sistem cukup ideal untuk digunakan sebagai metode pengukuran laju pernapasan.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

O. Kadarullah and Y. Annisa, “Pengaruh Obstructive Sleep Apnea (OSA) terhadap Terjadinya Hipertensi di Poli Saraf RSUD Prof. DR. Margono Soekarjo,” Vol. XIII, No. 2, pp. 11–21, 2016.

V. Sterpenich, L. Perogamvros, G. Tononi, and S. Schwartz, “Experiencing Fear in Dreams Relates to Brain Responses to Aversive Stimuli During Wakefulness,” Sleep Med., vol. 40, no. 2017, p. e259, 2017, doi: 10.1016/j.sleep.2017.11.759.

M. A. Ciptaan and T. S. Hariyati, “Kemajuan Teknologi dalam menentukan Test Diagnostic serta Monitoring Terjadinya Sleep Apnea: Studi Literatur,” Carolus J. Nurs., vol. 2, no. 1, pp. 52–62, 2019.

L. Wang, Y. Lin, and J. Wang, “A RR Interval Based Automated Apnea Detection Approach using Residual Network,” Comput. Methods Programs Biomed., vol. 176, pp. 93–104, 2019, doi: 10.1016/j.cmpb.2019.05.002.

W. Daw, “Medical Devices for Measuring Respiratory Rate in Children: a Review,” J. Adv. Biomed. Eng. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 21–27, 2016, doi: 10.15379/2409-3394.2016.03.01.04.

A. S. Grevtseva, K. J. Smirnov, V. V. Davydov, and V. Y. Rud, “Development of Methods for Results Reliability Raise During The Diagnosis of A Person’s Condition by Pulse Oximeter,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1135, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1742-6596/1135/1/012056.

R. Daňová, R. Olejnik, P. Slobodian, and J. Matyas, “The Piezoresistive Highly Elastic Sensor Based on Carbon Nanotubes for The Detection of Breath,” Polymers (Basel)., Vol. 12, No. 3, p. 713, 2020, doi: 10.3390/polym12030713.

H. Purwins, B. Li, T. Virtanen, J. Schlüter, S. Y. Chang, and T. Sainath, “Deep Learning for Audio Signal Processing,” IEEE J. Sel. Top. Signal Process., vol. 13, no. 2, pp. 206–219, 2019, doi: 10.1109/JSTSP.2019.2908700.

S. Das, J. Li, W. Dai, F. Metze, and S. Qu, “A Comparison of Deep Learning Methods for Environmental Sound Detection,” IEEE Int. Conf. Acoust. Speech, Signal Process, 2017, vol. 10, no. 1, pp. 126–130, 2017.

T. Fischer, J. Schneider, and W. Stork, “Classification of Breath and Snore Sounds using Audio Data Recorded with Smartphones in The Home Environment,” IEEE Int. Conf. Acoust. Speech, Signal Process. 2016, pp. 226–230, 2016.

I. K. E. G. Mahardika, T. Hamzah, T. Rahmawati, and L. Soetjiatie, “Measuring Respiration Rate Based Android,” Indones. J. Electron. Electromed. Eng. Med. informatics, Vol. 1, No. 1, pp. 39–44, 2019, doi: 10.35882/ijeeemi.v1i1.7.

S. S. Thomas, A. Saraswat, A. Shashwat, and V. Bharti, “Sensing Heart Beat and Body Temperature Digitally using Arduino,” Int. Conf. Signal Process. Commun. Power Embed. Syst. SCOPES 2016 - Proc., pp. 1721–1724, 2017, doi: 10.1109/SCOPES.2016.7955737.

Diterbitkan

2021-07-16

Cara Mengutip

Manullang, M. C. T., & Resfita, N. (2021). Implementasi Penghitung Laju Respirasi pada Sistem Polisomnografi menggunakan Mikrofon dan Arduino Nano. Jurnal Teknologi Terpadu, 7(1), 59-64. Diambil dari https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt/article/view/295

Terbitan

Bagian

Artikel

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama