IDENTIFIKASI ISYARAT ELEKTROKARDIOGRAM SEGMEN ST DAN KONTRAKSI VENTRIKEL PREMATUR BERBASIS GELOMBANG SINGKAT

I DEWA GEDE HARI WISANA, Prof. Dr. Ir. Thomas Sri Widodo, DEA (alm).

2013 | Disertasi | S3 Teknik Elektro

Penyakit jantung merupakan masalah kesehatan masyarakat karena morbiditas dan mortalitas yang tinggi. Pada penyakit jantung, identifikasi kemunculan (Premature Ventricular Contraction) PVC dan Segmen ST sangat penting diketahui, untuk menentukan strategi terapi dan prognosis. PVC mengindikasikan peningkatan resiko mengalami kematian yang tiba-tiba dan kemunculan Segmen ST sering menjadi tanda awal dari serangan jantung. PVC dan Segmen ST ini seringkali tidak terdeteksi jika pemeriksaan dilakukan secara manual, hal ini disebabkan karena bentuk PVC dan Segmen ST bervariasi amplitudo,fase dan sudut kemiringannya dan seringkali muncul hanya beberapa saat diantara isyarat elektrokardiogram normal. Pendeteksian PVC dan Segmen ST secara tepat inilah yang melatarbelakangi penelitian ini. Penelitian ini bertujuan utk mengidentifikasi kelainan PVC dan Segmen ST menggunakan deteksi gelombang singkat. Metode ini digunakan untuk mengoptimalkan fungsi komponen frekuensi terhadap waktu dibandingkan metode STFT. Gelombang singkat baru dibentuk dengan mencari nilai korelasi tertinggi pada setiap skala gelombang singkat sampai didapat persamaan gelombang singkat baru. Analisis statistik menggunakan uji area under curve (AUC) untuk menilai sensitivitas desain gelombang singkat baru.Keaslian penelitian ini diaplikasikan pada tiga gelombang singkat baru. DeGeNorm, DeGePVC dan DeGeSTSeg. Penelitian ini telah divalidasi menggunakan sampling rate dan isyarat derau yang berbeda serta beragam morfologi isyarat yang diambil dari enam buah sadapan. Hasil dari penelitian ini juga telah dibandingkan dengan gelombang singkat morlet dan mexican hat. Hasil penelitian menunjukkan keberhasilan gelombang singkat baru ini. DeGeNorm bernilai auc=0,998. DeGePVC bernilai auc=0,988 dan DeGeSTSeg bernilai auc=0,994. Nilai-nilai ini lebih tinggi dibandingkan dengan Mexican hat dan Morlet yang memiliki nilai auc=0,753. Keuntungan menggunakan deteksi gelombang singkat baru ini mengurangi kepekaan terhadap derau dengan penentuan masing-masing komponen elektrokardiogram secara akurat dan cepat. Hal ini disebabkan karena gelombang singkat yang ada digunakan secara umum dan tidak dikhususkan untuk identifikasi PVC dan Segmen ST.

Heart disease is an important public health problem because of its high morbidity and mortality. On heart disease, identification of PVC and ST segment is very important to know to define therapy strategy and prognosis. PVC indicate an increased risk of sudden death and emergence of ST segment are the earliest sign of a heart attack. PVC and ST segment is often not detected if the examination is done manually, this is because the shape of PVC and ST segment varies the amplitude, phase and angle of tilt and often appeared only a few moments between normal electrocardiogram signal. PVC and ST Segment Detection accurately is the background of this research. This study aimed to identify abnormalities PVC and ST segment using Wavelet detection. This method is used to optimize the time-frequency components more appropriate than the STFT method. New wavelet formed by finding the highest correlation value at each different wavelet scale until get a new wavelet equation. Area under curve (AUC) methods were done for Statistical analysis to evaluate sensitivity new wavelet design.The originality of this study was applied to a new wavelet design DeGeNorm, DeGePVC and DeGeSTSeg. This study has been validated using a different sampling rate, different noise signals and diverse morphology from the six leads electrocardiogram. This study have also been compared with morlet and mexican hat. The results show the effectiveness of new wavelet algorithm. DeGeNorm with the value of auc=0.998. DeGePVC with the value of auc=0.988 and DeGeSTSeg with the value of auc=0.994. Higher than Mexican hat and Morlet with the value of auc=0.753. The advantage of using this new wavelet detection is reducing the sensitivity to noise compared to other techniques, with the determination of each component of the electrocardiogram accurately and quickly. That is because mother wavelet uses generaly and not specific to PVC and ST segment identification

Kata Kunci : Elektrokardiogram, Deteksi Gelombang Singkat, PVC, Segmen ST