SISTEM CERDAS

SISTEM CERDAS

• MRI
PENGERTIAN
(MRI) atau pencitraan resonansi magnetik adalah alat pemindai yang memanfaatkan medan magnet yang besar dan gelombang frekuensi radio, tanpa operasi, penggunaan sinar X, ataupun bahan radioaktif, yang menghasilkan rekaman gambar potongan penampang tubuh / organ manusia dengan meng-gunakan medan magnet berkekuatan antara 0,064 – 1,5 tesla (1 tesla = 1000 Gauss) dan resonansi getaran terhadap inti atom hidrogen, untuk  menampilkan gambar struktur dan organ dalam tubuh. MRI dapat memberikan informasi struktur tubuh yang tidak dapat ditemukan pada tes lain, seperti X-ray,ultrasound, atau CT scan.
Tehnik penggambaran MRI relatif komplek karena gambaran yang dihasilkan tergantung pada banyak parameter. Alat tersebut memiliki kemampuan membuat gambaran potongan coronal, sagital, aksial dan oblik tanpa banyak memanipulasi tubuh pasien Bila pemilihan parameternya tepat, kualitas gambaran detil tubuh manusia akan tampak jelas , sehingga anatomi dan patologi jaringan tubuh dapat dievaluasi secara teliti. Untuk itu perlu dipahami hal-hal yang berkaitan dengan prosedur tehnik MRI dan tindakan penyelamatan bila terjadi keadaan darurat.


PERKEMBANGAN MRI
Pada tahun 1946, Felix Bloch dan Purcell mengemukakan teori, bahwa inti atom bersifat sebagai magnet kecil, dan inti atom membuat spinning dan precessing. Dari hasil penemuan kedua orang diatas kemudian lahirlah alat Nuclear Magnetic Resonance (NMR) Spectrometer, yang penggunaannya terbatas pada kimia saja.
Setelah lebih dari sepuluh tahun Raymond Damadian bekerja dengan alat NMR Spectometer, maka pada tahun 1971 ia menggunakan alat tersebut untuk pemeriksaan pasien. Pada tahun 1979, The University of Nottingham Group memproduksi gambaran potongan coronal dan sagittal (disamping potongan aksial) dengan NMR. Selanjutnya karena kekaburan istilah yang digunakan untuk alat NMR dan di bagian apa sebaiknya NMR diletakkan, maka atas saran dari AMERICAN COLLEGE of RADIO-LOGI (1984), NMR dirubah menjadi Magnetic Resonance Imaging (MRI) dan diletakkan di bagian Radiologi.





CARA KERJA MRI
Alat MRI berupa suatu tabung berbentuk bulat dari magnet yang besar. Penderita berbaring di tempat tidur yang dapat digerakkan ke dalam (medan) magnet. Magnet akan menciptakan medan magnetik yang kuat lewat penggabungan proton-proton atom hidrogen dan dipaparkan pada gelombang radio. Ini akan menggerakkan proton-proton dalam tubuh dan menghasilkan sinyal yang diterima akan diproses oleh komputer guna menghasilkan gambaran struktur tubuh yang diperiksa.
Untuk menghasilkan gambaran MRI dengan kualitas yang optimal sebagai alat diagnostik, maka harus memperhitungkan hal-hal yang berkaitan dengan teknik penggambaran MRI, antara lain :
a.       Persiapan pasien serta teknik pemeriksaan pasien yang baik.
b.      Kontras yang sesuai dengan tujuan pemeriksaanya.
c.       Artefak pada gambar, dan cara mengatasinya.
d.      Tindakan penyelamatan terhadap keadaan darurat.


KELEBIHAN MRI
Ada beberapa kelebihan MRI dibandingkan dengan pemeriksaan CT Scan yaitu :
1.      MRI lebih unggul untuk mendeteksi beberapa kelainan pada jaringan lunak seperti otak, sumsum tulang sertamuskuloskeletal.
2.      Mampu memberi gambaran detail anatomi dengan lebih jelas.
3.      Mampu melakukan pemeriksaan fungsional seperti pemeriksaan difusi, perfusi dan spektroskopi yang tidak dapat dilakukan dengan CT Scan.
4.      Mampu membuat gambaran potongan melintang, tegak, dan miring tanpa merubah posisi pasien.
5.      MRI tidak menggunakan radiasi pengion.
MACAM-MACAM MRI
Macam – macam MRI bila ditinjau dari tipenya terdiri dari :
a.       MRI yang memiliki kerangka terbuka (open gantry) dengan ruang luas.
b.      MRI yang memiliki kerangka (gantry) biasa yang berlorong sempit.
Macam – macam MRI bila ditinjau dari kekuatan magnetnya terdiri dari :
a.       MRI Tesla tinggi ( High Field Tesla ) memiliki kekuatan di atas 1 – 1,5 T.
b.      MRI Tesla sedang (Medium Field Tesla) memiliki kekuatan 0,5 – T.
c.       MRI Tesla rendah (Low Field Tesla) memiliki kekuatan di bawah 0,5 T
Sebaiknya suatu rumah sakit memilih MRI yang memiliki tesla tinggi karena alat tersebut dapat digunakan untuk teknik Fast Scan yaitu suatu teknik yang memungkinkan 1 gambar irisan penampang dibuat dalam hitungan detik, sehingga kita dapat membuat banyak irisan penampang yang bervariasi dalam waktu yang sangat singkat. Dengan banyaknya variasi gambar membuat suatu lesi menjadi menjadi lebih spesifik.









Aplikasi Klinik Pemeriksaan MRI
Pemeriksaan MRI bertujuan mengetahui karakteristik morpologik (lokasi, ukuran, bentuk, perluasan dan lain lain dari keadaan patologis. Tujuan tersebut dapat diperoleh dengan menilai salah satu atau kombinasi gambar penampang tubuh akial, sagittal, koronal atau oblik tergantung pada letak organ dan kemungkinan patologinya. Adapun jenis pemeriksaan MRI sesuai dengan organ yang akan dilihat, misalnya :
1.      Pemeriksaan kepala untuk melihat kelainan pada : kelenjar pituitary, lobang telinga dalam , rongga mata , sinus.
2.      Pemeriksaan otak untuk mendeteksi : stroke / infark, gambaran fungsi otak, pendarahan, infeksi; tumor, kelainan bawaan, kelainan pembuluh darah seperti aneurisma, angioma, proses degenerasi, atrofi.
3.      Pemeriksaan tulang belakang untuk melihat proses Degenerasi (HNP), tumor, infeksi, trauma, kelainan bawaan.
4.      Pemeriksaan Musculo-skeletal untuk organ : lutut, bahu , siku, pergelangan tangan, pergelangan kaki , kaki , untuk mendeteksi robekan tulang rawan, tendon, ligamen, tumor, infeksi/abses dan lain lain
5.      Pemeriksaan Abdomen untuk melihat hati , ginjal, kantong dan saluran empedu, pakreas, limpa, organ ginekologis, prostat, buli-buli.
6.      Pemeriksaan Thorax untuk melihat : paru –paru, jantung.
7.      Pemeriksaan Jantung untuk melihat kelainan pada : pada serambi jantung, ketebalan dan gerakan dinding jantung dan tingkat kerusakan akibat serangan jantung, mendeteksi masalah struktural pada urat nadi, seperti dinding pembuluh darah yang melemah atau sobek, maupun radang dan penyumbatan pada pembuluh darah.
8.      Pemeriksaan Payudara untuk  wanita yang berisiko tinggi terkena kanker payudara atau bagi mereka yang memiliki jaringan payudara yang padat. Langkah ini efektif untuk memberikan informasi tambahan dalam mendeteksi keberadaan sel kanker payudara selain menggunakan mamografi.




• EKG

PENGERTIAN

Elektrokardiogram (EKG) atau electrocardiogram (ECG) adalah tes medis untuk mendeteksi kelainan jantung dengan mengukur aktivitas listrik yang dihasilkan oleh jantung, sebagaimana jantung berkontraksi. EKG dapat membantu mendiagnosis berbagai kondisi kesehatan seperti aritmia jantung, pembesaran jantung, peradangan jantung (perikarditis atau miokarditis), dan penyakit jantung koroner.

Mesin yang mencatat EKG disebut dengan elektrokardiograf. Elektrokardiograf akan mencatat aktivitas listrik otot jantung dan menampilkan data ini pada layar visual atau pada kertas print. Data ini kemudian ditafsirkan oleh dokter yang ahli.

Hasil EKG yang normal dari jantung memiliki karakteristik yang khas. Irama jantung yang tidak teratur atau kerusakan pada otot jantung dapat berdampak pada aktivitas listrik jantung sehingga mengubah bentuk EKG. Seorang dokter mungkin akan merekomendasikan tes EKG pada pasien yang mungkin berisiko mengalami penyakit jantung karena adanya riwayat keluarga penyakit jantung, atau karena kebiasaan merokok, obesitas, diabetes, kolesterol tinggi, atau tekanan darah tinggi.

MASALAH-MASALAH yang DISIAGNOSIS DENGAN EKG

Berbagai masalah jantung yang dapat didiagnosis dengan EKG, antara lain:

·                     Pembesaran jantung

·                     Cacat jantung bawaan yang melibatkan sistem kelistrikan jantung

·                     Aritmia (irama jantung abnormal - cepat, lambat atau denyutnya tidak teratur)

·                     Kerusakan jantung seperti ketika salah satu arteri jantung tersumbat (oklusi koroner)

·                     Suplai darah yang buruk ke jantung

·                     Posisi normal dari jantung

·                     Peradangan jantung - perikarditis atau miokarditis

·                     Serangan jantung selama di ruang gawat darurat atau pemantauan di ruang ICU (intensive care unit)

·                     Gangguan sistem konduksi jantung

·                     Ketidakseimbangan kimia darah (elektrolit) yang mengontrol aktivitas jantung.

Seseorang dengan penyakit jantung bisa jadi menunjukkan hasil EKG yang normal jika kondisi penyakit jantungnya itu tidak melibatkan gangguan dalam aktivitas kelistrikan jantung. Untuk kondisi ini disarankan untuk melakukan metode diagnostik lain.

MASALAH MEDIS yang PERLU DIPERTIMBANGKAN DENGAN EKG

Dokter mungkin akan merekomendasikan tes EKG jika pasien mengalami gejala, seperti nyeri dada, sesak napas, pusing, pingsan, napas cepat atau detak jantung tidak teratur (palpitasi). EKG sering dilakukan untuk memantau kesehatan pasien yang telah didiagnosis dengan masalah jantung, untuk membantu menilai alat pacu jantung buatan atau untuk memonitor efek dari obat tertentu pada jantung.

Tidak ada persiapan khusus untuk melakukan EKG, jadi pasien tidak perlu berpuasa sebelum tes. Tapi Anda harus memberitahukan dokter jika Anda tengah mengonsumsi suatu obat sebelum melakukan tes EKG, dan juga beritahukan dokter jika Anda memiliki alergi terhadap pita perekat (adhesive tapes) yang mungkin digunakan untuk menempelkan elektroda dalam pemeriksaan EKG.

PROSEDUR EKG

Elektroda EKG akan ditempelkan pada dada, pergelangan tangan dan kaki, jadi sebaiknya Anda (terutama wanita) menggunakan pakaian dengan atasan dan bawahan yang terpisah. Ini untuk mempermudah pemasangan elektroda EKG. Jika lokasi penempelan elektroda EKG didapati banyak bulu, bisa saja dokter memerintahkan untuk mencukurnya terlebih dahulu. Sensor yang disebut dengan elektroda akan dilekatkan pada dada, pergelangan tangan dan kaki, baik dengan menggunakan semacam cangkir hisap atau gel lengket. Elektroda ini selanjutnya akan mendeteksi arus listrik yang dihasilkan jantung yang diukur dan dicatat oleh mesin elektrokardiograf.


JENIS EKG

  

a.                  EKG istirahat (resting ECG) - pasien berbaring. Selama tes pasien tidak diperbolehkan bergerak, karena impuls listrik lain dapat dihasilkan oleh otot-otot lain selain jantung yang dapat mengganggu pemeriksaan jantung Anda. Jenis EKG ini biasanya memakan waktu lima sampai sepuluh menit.

b.                  EKG ambulatory (ambulatory ECG) - EKG ambulatory atau Holter dilakukan dengan menggunakan alat perekam portabel yang dipakai setidaknya selama 24 jam. Pasien bebas untuk bergerak secara normal sementara monitor terpasang. Jenis EKG ini digunakan untuk pasien yang gejalanya intermiten dan mungkin tidak muncul selama tes EKG istirahat. Orang yang sembuh dari serangan jantung dapat dimonitor dengan cara ini untuk memastikan ketepatan fungsi jantungnya.              

c.                  Test stres jantung - tes ini digunakan untuk merekam EKG pasien sementara pasien menggunakan alat seperti sepeda atau berjalan diatas treadmill.  Jenis EKG ini membutuhkan waktu sekitar 15-30 menit.

• SPEECH RECOGNITION

Pengertian Speech Recognition (ASR)

Dikenal juga dengan pengenal suara otomatis (automatic speech recognition) atau pengenal suara komputer (computer speech recognition). Merupakan salah satu fitur antarmuka telematika yang merubah suara menjadi tulisan (hebat, padahal kalo lagi di dikte sama dosen juga kita bisa ngubah suara jadi tulisan). Istilah ‘voice recognition’ terkadang digunakan untuk menunjuk ke speech recognition dimana sistem pengenal dilatih untuk menjadi pembicara istimewa, seperti pada kasus perangkat lunak untuk komputer pribadi, oleh karena itu disana terdapat aspek dari pengenal pembicara, dimana digunakan untuk mengenali siapa orang yang berbicara, untuk mengenali lebih baik apa yang orang itu bicarakan. Speech recognition merupakan istilah masukan yang berarti dapat mengartikan pembicaraan siapa saja.

Speech recognition atau pengenalan pembicaraan (juga dikenal sebagai pengenalan suara otomatis atau pengakuan komputer pidato) mengkonversi diucapkan kata-kata untuk teks. The "pengenalan suara" istilah kadang-kadang digunakan untuk merujuk kepada sistem pengakuan yang harus dilatih untuk kasus-speaker tertentu seperti untuk perangkat lunak pengenal yang paling desktop.Menyadari pembicara dapat menyederhanakan tugas menerjemahkan pidato. Pengenalan pembicaraan adalah solusi yang lebih luas yang mengacu pada teknologi yang dapat mengenali pidato tanpa ditargetkan pada pembicara tunggal seperti sistem call center yang dapat mengenali suara sewenang-wenang.

Aplikasi pengenalan pembicaraan termasuk user interface seperti suara panggilan suara (misalnya, "Call home"), call routing (misalnya, "Saya ingin membuat collect call"), kontrol alat domotic, pencarian (misalnya, menemukan podcast di mana tertentu Kata-kata itu diucapkan), sederhana entri data (misalnya, memasukkan nomor kartu kredit), persiapan dokumen terstruktur (misalnya, sebuah laporan radiologi), pengolahan pidato-ke-teks (misalnya, kata prosesor atau email), dan pesawat udara (biasanya disebutInput langsung suara).

Secara umum, speech recognizer memproses sinyal suara yang masuk dan menyimpannya dalam bentuk digital. Hasil proses digitalisasi tersebut kemudian dikonversi dalam bentuk spektrum suara yang akan dianalisa dengan membandingkan dengan template suara pada database sistem. Sebelumnya, data suara masukan dipilah-pilah dan diproses satu per satu berdasarkan urutannya. Pemilahan ini dilakukan agar proses analisis dapat dilakukan secara paralel.

Fungsi Automatic Speech Recognation (ASR)

Voice Recognition adalah suatu sistem yang dapat mengidentifikasi seseorang melalui suaranya, pada saat saya mencari pengertiaan dari voice recognition terdapat juga pengertian Speech Recognition yang hampir sama secara fungsinya. Tapi terdapat perbedaan antara keduanya, Voice Recognition mengidentifikasi siapa yang berbicara, tetapi Speech Recognition mengidentifikasi apa yang diucapkan.

Voice recognition dibagi menjadi dua jenis, yaitu

a.       Speech recognition : merupakan proses yang dilakukan computer untuk identifikasi suara yang diucapkan oleh seseorang tanpa mempedulikan identitas orang terkait. Implementasi speech recognition misalnya perintah suara untuk menjalankan aplikasi komputer. Parameter yang dibandingkan ialah tingkat penekanan suara yang kemudian akan dicocokkan dengan template database yang tersedia.

b.      Speaker recognition : Merupakan sistem pengenalan identitas yang diklaim oleh seseorang dari suaranya atau berdasarkan orang yang berbicara. Misalnya berupa intonasi suara, tingkat kedalaman suara, dan sebagainya. Speech recognition juga dikenal sebagai automatic speech recognition atau computer speech recognition yaitu penerjemah perkataan yang diucapkan menjadi text. Teknologi speech recognition ini sudah ada sejak lama dan sekarang banyak sekali jenis aplikasi yang dikembangkan menggunakan teknologi ini.

Perkembangan alat pengenal ucapan

Speech recognition pertama kali muncul di tahun 1952 dan terdiri dari device untuk pengenalan satu digit kata yang diucapkan. Kemudian pada tahun 1964, muncul IBM Shoebox, salah satu teknologi yang cukup terkenal di Amerika dalam bidang kesehatan adalah Medical Transcriptionist (MT) merupakan aplikasi komersial yang menggunakan speech recognition. Dan sampai sekarang banyak aplikasi yang dikembangkan menggunakan speech recognizer, antara lain di bidang kesehatan terdapat MT, di bidang militer terdapat High-performance fighter aircraft, Training air traffic controllers, sampai pada alat yang membantu orang-orang yang memiliki kesulitan dalam menggunakan tangan, maka diciptakannya komputer yang dapat dioperasikan menggunakan deteksi pengucapan user.

Sebenarnya ada dua pemodelan dasar untuk speech recognition ini yaitu :

a.       Hidden Markov model (HMM)-based speech recognition

b.      Dynamic time warping (DTW)- based speech recognition.

Modern general-purpose speech recognition system umumnya menggunakan model Hidden Markov. Model ini merupakan model yang statistikal dimana output adalah sekuens dari simbol atau kuantitas. Alasan menggunakan model Hidden Markov karena sebuah sinyal dari pengucapan bisa dilihat seperti piecewise stationary signal atau short-time stationary signal. Metode ini sangat populer, sederhana dan secara komputasional bisa digunakan.pada Dynamic time warping yang merupakan pendekatan yang pernah digunakan untuk speech recognition yang sekarang sudah digantikan oleh model Hidden Markov.

Pada pengembangannya, speech recognizer diimplementasikan menggunakan Dynamic Time Wraping Algorithm (DTW) yang digunakan untuk menerjemahkan perkataan yang membutuhkan perbandingan antara sinyal masuk dari kata dan bermacam-macam kata yang ada di dalam kamus dengan mengukur kesamaan antara dua sekuensial pada waktu yang berbeda baik dari segi kecepatannya. Algoritma DTW diimplementasikan pada video, audio, dan grafik dan tentu saja data-data bisa diubah ke dalam bentuk representasi linear yang bisa dianalisis oleh DTW.DTW pertama kali dikenalkan pada tahun 1960an dan dieksplorasi sampai tahun 70an yang menghasilkan alat speech recognizer.

DTW sering digunakan dalam area :

a.       handwriting and online signature matching,

b.      sign language recognition and gestures recognition,

c.       mining and time series clustering,

d.      computer vision and computer animation,

e.       surveillance,

f.        protein sequence alignment and chemical engineering,

g.       music and signal processing.

Automatic Speech Recognition

Automatic Speech Recognition (ASR) sekarang ini telah banyak dikembangkan dalam berbagai penelitian. Terdapat bermacam-macam metode yang dapat digunakan untuk mengenali ucapan manusia. Penelitian ini akan membahas penggunaan metode Hidden Markov Model (HMM) untuk pengenalan ucapan berbahasa Indonesia. Dalam penelitian ini, digunakan HMM diskrit untuk proses pelatihan dan pengujiannya. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan metode tersebut, kemudian dianalisa faktor keberhasilannya (tingkat ketelitiannya dalam %) berdasarkan parameter-parameter Linear Predictive Coding (LPC), parameter pitch (Fo) dan parameter energi (Eo) dalam proses mengenali suatu ucapan dalam bahasa Indonesia.

Prinsip kerja sistem pengenalan ucapan adalah dengan membandingkan informasi ucapan yang ada pada referensi dengan informasi ucapan yang menjadi masukan sistem pengenal ucapan tersebut.

Blok pengenalan ucapan dengan HMM dapat dibagi menjadi tiga tahap yaitu bagian depan, tahap feature extraction dan tahap sistem pengenalan HMM. Pada tahap yang pertama dilakukan pemfilteran sinyal suara dan mengubah sinyal suara analog ke digital. Tahap feature extraction adalah untuk mendapatkan parameter-parameter yang dapat merepresentasikan sinyal suara tersebut dan dilakukan analisis serta kuantisasi vektor. Tahap yang ketiga, dapat dibagi menjadi dua tugas yaitu tugas pemodelan dan tugas pengenalan . Untuk tugas pemodelan dibuatkan suatu model HMM dari data-data yang berupa sampel ucapan dari sebuah kata. HMM yang dipakai adalah densitas diskrit.

DAFTAR PUSTAKA

Rsmitraplumbon. 2010. MRI.( file:///E:/D/berita-24-mri.html)
Admin. 2009.Magnetic Resonance Imaging (MRI).( file:///E:/D/index.php.htm)

Hari. 2009. Istilah Komputer Magnetic Resonance Imaging (MRI)( file:///E:/D/Istilah%20Komputer%20Magnetic%20Resonance%20Imaging%20%28MRI%29.htm)
Arie.2009.Biomedis Untuk Pemula. (file:///E:/D/sekilas-tentang-magnetic-resonance.html)

https://pamujiandri.wordpress.com/2011/07/25/makalah-mri/

http://www.alodokter.com/mri-dapat-membantu-identifikasi-penyakit

http://www.medkes.com/2015/09/pengertian-fungsi-prosedur-elektrokardiogram-ekg.html

http://rikyta.blogspot.co.id/2016/03/pengertian-automatic-speech-recognition.html