Pengembangan Sistem Instrumentasi untuk Deteksi Aktifitas Jantung pada Mencit

https://doi.org/10.5614/joki.2017.9.2.4

Penulis

  • Arief Adhi Nugroho
  • Chaerani Chusnia
  • Suprijanto Suprijanto

Kata Kunci:

EKG, Mencit, BCI

Abstrak

Telah dilakukan pengembangan sistem instrumentasi untuk mengidentifikasi aktifitas jantung pada mencit. Mencit (Mus musculus) adalah anggota muridae (tikus-tikusan) yang berukuran kecil. Mencit banyak digunakan oleh dokter , farmasi atau aktifitas praktikum lab pada universitas. Mencit digunakan sebagai hewan percobaan. Hewan mencit sangat berkesan dalam dunia obat-obatan. Yang sering di ketahui bahwa setiap obat yang digunakan dalam dunia kesehatan hari ini pastilah pernah melalui masa pengujian preklinik. Biasanya untuk mengidentifikasi bagaimana pengaruh obat dan reaksi yang terjadi  harus membedah dan membunuh hewan tersebut. Studi yang dilakukan pada penelitian ini adalah bagaimana membuat suatu sistem alat untuk mengamati aktifikas jantung dengan menggunakan Elektrokardiogram (EKG) dengan keluaran diharapkan mengidentifikasi tanpa harus membunuh. Untuk menampilkan aktifitas tersebut yaitu menggunakan alat Open Brain Computer Interface (BCI) dipasang dengan elektroda, kemudian elektroda tersebut dipasang dibagian jantung dari tikus tersebut. Open BCI yang dipakai adalah Open BCI Ganglion dengan 4 channel. Biasanya open BCI ganglion digunakan sebagai pengukuran dengan subjek manusia, tetapi studi ini mengimplementasikan open BCI untuk pengukuran hewan yaitu mencit.  Analisa sinyal dilakukan dengan cara mengamati gelombang EKG dengan fitur interval RR, lebar QRS pada EKG.

 

Referensi

Bickley, L.S and Szilagyi, P.G, Physical Examination and history Taking, 9 th ed. Philadelphia: Lippincot Williams& wilkins, 2006.

Sahoo, J. P., Analysis of ECG signal for Detection of Cardiac Arrhytmias, India: Thesis National Institute of Technology India, 2011.

Jacob, S., Animal Anatomy: A Clinically Orientated Approach, New York : Churchill Livingstone, Inc, 2008.

Manihuruk, A. S., Rancangan Akuisisi Data Frekuensi Detak Jantung Berbasis Mikrokontroller AT 89S51 Sebagai Pengukur Denyut Jantung, 2010.

Vazquez-Seisdedos, C. R., Neto, J. E., Reyes, E. J. M., Klautau, A., & de Oliveira, R. C. L., New approach for T-wave end detection on electrocardiogram: Performance in noisy conditions. Tutorial Praktis Belajar matlab Biomedical engineering online, 10(1), 1-11, 2011.

Germann, W. J. & Standield, C. L., Principles of Human Physiology. San Francisco: Benjamin Cummings, 2002.

Wolpaw J, Wolpaw EW., Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice. 1st ed. Oxford: Oxford University Press, 2011.

Nicolas-Alonso LF, Gomez-Gil J., Brain Computer Interfaces, A Review. Sensors.;12(2):1211-1279. pmid:22438708, 2012.

Muller-Putz, G.R., Scherer, R., Pfurtscheller, G., Rupp, R., EEG-Based Neuroprosthesis Control: A Step Towars Clinical Practice, Neuroscience Letters. 382(1):169-174, 2005.

Nijholt, A.,Tan, D., Allison, B., del R Milan, J., Graimann, B., Brain-computer interfaces for hci and games, In : CHI'08 extended abstractson Human factors in computing systems .ACM. p. 3925-3928, 2008.

Faller, J., M uller-Putz, G., Schmalstieg, D., Pfurtscheller, G.. An Application Framework For Controlling An Avatar In A Desktop-Based Virtual Environment Via A Software Ssvep Brain-Computer Interface. Presence: Teleoperators and Virtual Environments19(1):25-34, 2010.

Diterbitkan

2017-12-29

Cara Mengutip

[1]
A. A. Nugroho, C. Chusnia, dan S. Suprijanto, “Pengembangan Sistem Instrumentasi untuk Deteksi Aktifitas Jantung pada Mencit”, JOKI, vol. 9, no. 2, hlm. 109, Des 2017.

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama