Ditemukan 87 dokumen yang sesuai dengan query
Fadhriz Qadrul Amien
"Visualisasi adalah sebuah tampilan yang dapat membantu atau menciptakan sebuah gambaran dari objek yang ingin ditampilkan secara 3D. Pada kasus ini, Bioimaging adalah salah satu upaya untuk melihat sel-sel yang ada di dalamnya dengan cara sederhana, tetapi diharapkan dengan adanya visualisasi tambahan ini, maka dapat memudahkan dan membantu membaca sel-sel yang ada pada Bioimaging tersebut. Machine learning berperan sebagai penanda otomatis untuk sel-sel yang sudah ditandai atau yang sudah diplot sebelumnya, hal ini akan membantu mengurangi waktu yang akan dimakan ketika akan membaca sel-sel pada bioimaging. Perhitungan jumlah sel pada Bioimaging juga dibutuhkan oleh para dokter sel, karena itu perlu juga adanya pembaca otomatis untuk jumlah sel yang ada pada Bioimaging. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sebuah simulasi dalam rangka proses visualisasi dengan software open source Ilastik, ImageJ dan Vaa3D. Metode yang digunakan adalah metode kombinasi yaitu metode kualitatif dan metode kuantitatif, lebih spesifiknya yaitu model sekuensial atau berurutan. Perangkat lunak yang dikembangkan dapat menghasilkan visualisasi citra yang dipisah menjadi 2 bagian yaitu, bagian kualitatif dan bagian kuantitatif, kualitatif adalah bagian prediksi sel dengan Machine Learning pada Bioimaging, sementara kuantitatif adalah bagian perhitungan sel dari Bioimaging. Metode yang diusulkan memiliki akurasi perhitungan sel sebesar kurang lebih 75 persen, bergantung pada datanya.
Visualization is a display that can help or create a picture of the object you want to display in 3D. In this case, Bioimaging is an effort to see the cells in it in a simple way, but it is hoped that with this additional visualization, it will make it easier and help to read the cells in the Bioimaging. Machine learning acts as an automatic marker for pre-tagged or plotted cells, this will help reduce the time it will take to read cells in bioimaging. Calculation of the number of cells in Bioimaging is also needed by cell doctors, because of that it is also necessary to have an automatic reader for the number of cells in Bioimaging. The purpose of this study is to design a simulation within the framework of the visualization process with the open source software Ilastik, ImageJ and Vaa3D. The method used is a combination method, namely qualitative methods and quantitative methods, more specifically, sequential or sequential models. The developed software can produce image visualization which is divided into 2 parts, namely, the qualitative part and the quantitative part, the qualitative part is the cell prediction part with Machine Learning in Bioimaging, while the quantitative part is the cell calculation part of Bioimaging. The proposed method has a cell counting accuracy of approximately 75 percent, depending on the data."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2022
T-pdf
UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library
Yasmin Salamah
"Tingginya Angka Kematian Bayi di Indonesia dapat dicegah dengan meningkatkan kesadaran keluarga atau penjaga utama untuk mengidentifikasi tanda bahaya seperti bayi sulit bernafas, demam, kejang atau kedinginan dan mencari perawatan medis segera jika perlu. Salah satu cara paling utama untuk menghindari resiko kematian bayi adalah dengan menggunakan alat pemantau tanda vital bayi untuk mengidentifikasi kondisi yang tidak terlihat dan melakukan intervensi sedini mungkin. Solusi untuk alat pemantauan ini dapat berupa perangkat wearable untuk membaca kondisi kesehatan bayi secara kontinu dan real-time. Tingginya serangan siber pada sektor kesehatan menekan kebutuhan untuk sebuah solusi kesehatan digital untuk memperhatikan aspek keamanan dan privasi data. Pada paper ini menjelaskan proses rancang bangun platform berbasis web dan aplikasi mobile untuk antarmuka sistem wearable pemantauan bayi berbasis data blockchain bernama Baio. Penggunaan basis data blockchain pada Baio diharap untuk menunjang permasalahan keamanan data pribadi pasien terutama data kesehatan yang sangat rawan terhadap intrusi digital. Hasil dari pengujian fungsional pada 6 endpoints menunjukkan bahwa seluruh endpoints dapat mengembalikkan response yang sesuai dan menandakan bahwa seluruh fungsi berjalan sesuai dengan desain. Hasil pengujian kinerja platform menggunakan metode load testing menghasilkan bahwa dengan kondisi jumlah pengguna 100 dan swarm senilai 100 maka rerata request per second yang didapatkan adalah senilai 41,7 untuk aggregated requests senilai 103.496 requests. Tidak ada failures per seconds pada platform ketika pengujian dilakukan.
The high infant mortality rate in Indonesia can be prevented by increasing family or primary caregiver awareness to identify danger signs such as infant difficulty breathing, fever, seizures or chills and seek immediate medical care if necessary. One of the most important ways to avoid the risk of infant mortality is to use an infant vital sign monitoring device to identify unseen conditions and intervene as early as possible. The solution for this monitoring tool can be a wearable device to read the baby's health condition continuously and in real-time. The high number of cyber attacks in the health sector emphasizes the need for a digital health solution to pay attention to aspects of data security and privacy. This paper describes the development process of a web-based platform and mobile application for the interface of a blockchain data-based baby monitoring wearable system called Baio. The use of blockchain database in Baio is expected to support the problem of patient's personal data security, especially health data which is very vulnerable to digital intrusion. The results of functional testing on 6 endpoints show that all endpoints can return the appropriate response and indicate that all functions run according to design. The results of testing the performance of the platform using the load testing method show that with a condition of 100 users and a swarm of 100, the average request per second obtained is 41,7 for aggregated requests of 103,496 requests. There were no failures per seconds on the platform when testing was conducted."
Jakarta: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023
T-pdf
UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library
Mufiedah
"Penelitian mengenai klasifikasi emosi manusia sudah berlangsung lama. Pada umumnya yang dikembangkan adalah algoritma pengklasifikasiannya dengan menggunakan dataset EEG laboratory-grade yang sudah tersedia secara bebas. Penelitian ini bertujuan membuat dataset klasifikasi emosi manusia berbasis peranngkat EEG komersil. Responden direkrut secara online dan yang memenuhi kriteria diminta untuk menonton 6 video stimuli emosi sambil direkam aktivitas kelistrikan otaknya menggunakan perangkat EEG komersil. Tiap video stimuli diperuntukkan untuk memancing emosi yang berbeda, yaknik emosi sedih, takut, jijik, marah, tenang, dan senang. Responden juga diminta unutk mengisi kuesioner untuk tiap video stimuli yang ditonton. Dari 27 responden yang direkam data EEG-nya, hasil rekam dari 3 responden harus dieliminasi karena kualitas hasil rekam yang buruk. Hasil analisa kuesioner menunjukkan bahwa sebagian besar video stimuli sudah berhasil memancing emosi responden sesuai dengan tujuannya. Sedangkan hasil rekam signal EEG dibuat dataset untuk melatih algoritma Deep Learning model Recurrent Neural Network (RNN) untuk klasifikasi emosi manusia. Setelah melewati 16 epoch dan tidak ada perbaikan sampai epoch ke-46, nilai akurasi yang dicapai adalah sebesar 33%.
The majority of studies on the classification of human emotions have relied on the analysis of pre-existing datasets. We generated a dataset using consumer-grade EEG devices, which could be a big step forward for EEG research. Respondents were recruited online based on specific criteria and asked to watch a series of six videos while recording their brain's electrical activity using an EEG device and asked to complete a questionnaire for each video they watched. Out of the 27 respondents whose EEG data were recorded, the recordings from 3 respondents had to be eliminated due to the poor quality of the recordings. The results of the questionnaire analysis show that most of the video stimuli have succeeded in evoking the intended respondents’ emotions. Meanwhile, the EEG signal recording results are made into a dataset to train the Deep Learning algorithm using Recurrent Neural Network (RNN) method for the classification of human emotions. After passing 16 epochs and no improvement until the 46th epoch, the accuracy value achieved is 33%."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023
T-pdf
UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library
Silvia Savirawati
"Pemerintah Indonesia melalui Undang-Undang Nomor 44 Tahun 2009 mewajibkan semua alat Kesehatan untuk dikalibrasi. Sebagai implementasi dari peraturan tersebut, Kementerian Kesehatan menerbitkan Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 54 Tahun 2015 yang mengharuskan alat kesehatan untuk dikalibrasi minimal sekali dalam satu tahun. Defibrillator adalah salah satu alat kesehatan yang berfungsi untuk memberikan kejutan listrik kepada pasien yang mengalami gangguan jantung. Untuk memastikan akurasi dan ketertelusuran metrologi, defibrillator harus dikalibrasi minimal satu kali dalam setahun. Dalam melakukan kalibrasi defibrillator, digunakan perangkat bernama defibrillator analyzer. Seperti halnya defibrillator, defibrillator analyzer juga harus dikalibrasi untuk memastikan akurasi dan ketertelusuran metrology. Metode Monte Carlo digunakan dalam kegiatan kalibrasi defibrillator analyzer dengan menggunakan high voltage differential probe untuk melakukan estimasi ketidakpastian pengukuran. Metode Monte Carlo menggunakan propagasi distribusi dan umumnya memberikan hasil yang lebih dekat dengan kenyataan serta menghasilkan nilai ketidakpastian yang lebih baik. Hasil dari kalibrasi defibrillator analyzer adalah nilai pengukuran (measurand) dengan persentase antara 93% hingga 95%, dan perhitungan ketidakpastian menggunakan Metode Monte Carlo menghasilkan ketidakpastian yang valid sebesar 100%.
The Indonesian Government, through Law Number 44 of 2009, mandates calibration for all healthcare equipment. As an implementation of this provision, the Ministry of Health issued Ministerial Regulation Number 54 of 2015 concerning Testing and Calibration of Healthcare Equipment, which requires healthcare equipment to be calibrated at least once a year. A defibrillator is a medical device used to deliver an electric shock to patients with heart problems. To ensure accuracy and metrological traceability, a defibrillator must be calibrated at least once a year. During the calibration of a defibrillator, a device called a defibrillator analyzer is used. Similar to the defibrillator, the defibrillator analyzer also needs to be calibrated to ensure accuracy and metrological traceability. The Monte Carlo method is used in the calibration of the defibrillator analyzer, utilizing a high voltage differential probe to estimate measurement uncertainty. The Monte Carlo method employs distribution propagation and generally yields results closer to reality, producing better uncertainty values. The result of the defibrillator analyzer calibration is a measurand value (measurement value) ranging between 93% and 95%, and the uncertainty calculation using the Monte Carlo method yields a valid uncertainty value of 100%."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023
T-pdf
UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library
Anisa Nur Istiqomah
"Pemeriksaan di instalasi radiologi setiap tahun semakin bertambah jumlahnya yang menyebabkan meningkatnya resiko bahaya radiasi pada petugas yang bekerja di medan radiasi. Pemantauan dosis radiasi telah dilakukan pada setiap petugas menggunakan dosimeter analog akan tetapi alat yang digunakan hanya dapat dibaca dalam 3 bulan sekali dan memiliki efek fading atau hilangnya dosis selama pemakaian. Lamanya waktu pembacaan dosis pada alat dosimeter analog menyebabkan petugas tidak menerima hasil bacaan tepat waktu. Penelitian ini bertujuan untuk membuat dosimeter secara digital yang mampu menampilkan hasil secara real-time dan memiliki penyimpanan yang baik pada website berbasis internet of things. Penelitian dilakukan dengan menggunakan sensor Geiger Muller M4011, rangkaian tegangan tinggi 350-400 Volt DC, rangkaian pembaca sinyal dan mikrokontroler ESP32. Pengujian kemampuan alat dilakukan dengan cara memberikan radiasi gamma pada alat prototipe dan dibandingkan hasilnya dengan alat standar Fluke 481. Analisis data dilihat rata-rata tiap pengujian dan standar deviasinya. Uji statistik menggunakan aplikasi Graphad Prism 9 untuk menyajikan statistik deskriptif dan uji beda menggunakan Mann Whitney test. Hasil perakitan sensor Geiger Muller M4011 dihubungkan dengan rangkaian tegangan tinggi 400 Volt dan mikrokontroler NodeMCU ESP32 DevKit V1 berhasil dirancang. Hasil dosis radiasi yang telah diolah ditampilkan dalam display OLED 128×64 dan aplikasi ThingSpeak melalui jaringan Wi-Fi. Prototipe mampu menangkap radiasi dengan rata-rata dan standar deviasi 0,02±0,01, pada alat standar Fluke 481 yaitu 0,01±0,002 pada jarak 15cm, 0,01±0,01 dan 0,009±0,00 pada jarak 30cm dan 0,008±0,009 dan 0,009±0,00 pada jarak 45cm. Hasil uji beda menggunakan
Mann Whitney test mendapat p-value 0,0015, >0,9999, dan 0,018. Perbaikan dimensi alat dan pemilihan jenis sensor dapat dilakukan meningkatkan kemampuan prototipe serta pengujian alat menggunakan sumber radioaktif berenergi besar atau menggunakan pesawat sinar-X untuk melihat kemampuan alat menangkap energi terendah dan tertinggi.
Examinations at radiology installations are increasing every year which causes an increased risk of radiation hazards for officers working in the radiation field. Radiation dose monitoring has been carried out for each officer using an analog dosimeter, but the tool used can only be read once every 3 months and has a fading effect or loss of dose during use. The length of time it takes to read the dose on the analog dosimeter device causes officers not to receive the readings on time. This study aims to create a digital dosimeter capable of displaying real-time results and having good storage based on internet of things (IoT). The research was conducted using the Geiger Muller M4011 sensor, a high voltage circuit of 350-400 Volt DC, a signal reader circuit and an ESP32 microcontroller. Testing the capability of the device is carried out by giving gamma radiation to the prototype and comparing the results with the standard Fluke 481. Data analysis looks at the average of each test and its standard deviation. The statistical test used the Graphpad Prism 9 application to present descriptive statistics and the different test used the Mann Whitney test. The results of the Geiger Muller M4011 sensor assembly connected to a 400 Volt high voltage circuit and the NodeMCU ESP32 DevKit V1 microcontroller were successfully designed. The processed dose results are displayed on a 128×64 OLED display and the ThingSpeak application via a Wi-Fi network. The prototype captured radiation with a mean and standard deviation of 0.02±0.01, on the standard Fluke 481 0.01±0.002 at 15cm distance, 0.01±0.01 and 0.009±0.00 at 30cm distance and 0.008±0.009 and 0.009±0.00 at a distance of 45cm. The different test results using the Mann Whitney test got p-values of 0.0015, >0.9999, and 0.018. Improvements to the dimensions of the tool and the selection of the type of sensor can be carried out to increase the ability of the prototype as well as testing the device using high-energy radioactive sources or using an X-ray machine to see the ability of the device to capture the lowest and highest energy."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023
T-pdf
UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library
Meby Petraca
"Injektor kontras digunakan untuk memasukkan zat kontras ke dalam tubuh pasien, meningkatkan kontrast gambar medis untuk membantu diagnosis kondisi medis. Salah satu contohnya adalah pada pemeriksaan Pulmonary Embolism (PE), di mana Computed Tomography Pulmonary Angiography (CTPA) dengan menggunakan injektor kontras menjadi gold standard. Pentingnya keamanan pasien diakui sebagai kewajiban fasilitas pelayanan kesehatan. Metode gravimetri merupakan metode kalibrasi umum yang melibatkan pengukuran berat komponen dalam keadaan murni. Namun, metode ini memerlukan waktu yang cukup lama dan stabilisasi lingkungan. Pada penelitian sebelumnya telah membahas berbagai aspek teknis dan ketidakpastian yang terkait dengan metode Doppler ultrasound, memberikan dasar bagi penelitian lebih lanjut. Metode gravimetri (reference) digunakan sebagai standar atau acuan dalam pengukuran laju alir. Metode Doppler ultrasound digunakan sebagai metode alternatif untuk mengukur laju alir. Data diambil pada berbagai tingkat laju alir (3 mL/s, 5 mL/s, dan 10 mL/s). Pengolahan data pada metode gravimetri melibatkan penimbangan massa air, koreksi suhu, dan koreksi kalibrasi timbangan analitik. Pengukuran dengan Doppler ultrasound dilakukan dengan menggunakan mode Doppler pada alat ultrasonography. Pengukuran dengan memanfaatkan Doppler ultrasound pada alat ultrasonography tidak dapat dilakukan pada laju alir di bawah 3 mL/s. Pada titik 3 mL/s, akurasi pengukuran metode gravimetri (reference) sebesar 96%, sedangkan metode Doppler ultrasound mencapai 101%. Pada titik 5 mL/s, akurasi metode gravimetri (reference) sebesar 97%, sedangkan metode Doppler ultrasound mencapai 87%. Pada titik 10 mL/s, akurasi metode gravimetri (reference) sebesar 97%, sedangkan metode Doppler ultrasound mencapai 99%. Metode gravimetri (reference) memerlukan waktu yang cukup lama (± 1 Jam) dengan proses pengambilan data pada dua lokasi berbeda. Metode Doppler ultrasound membutuhkan waktu yang lebih singkat (± 100 detik) dan dapat dilakukan pada lokasi alat injektor kontras berada (insitu). Meskipun perbedaan antara kedua metode tidak selalu signifikan secara statistik, metode Doppler ultrasound menunjukkan keunggulan dalam hal waktu pengukuran yang lebih singkat
Contrast injectors are used to insert a contrast substance into the patient's body, enhancing the contrast of medical images to help diagnose medical conditions. One example is the examination of pulmonary embolism (PE), where computed tomography pulmonary angiography (CTPA) using a contrast injector became the gold standard. The importance of patient safety is recognized as a duty of healthcare facilities. Gravimetric method is a general calibration method that involves measuring the weight of components in pure condition. However, this method takes quite a while and stabilizes the environment. The previous research has addressed various technical aspects and uncertainties associated with the Doppler ultrasound method, providing the basis for further research. The gravimetric reference method is used as a standard or reference in the measurement of the flow rate. The data was taken at different flow rates (3 mL/s, 5 mL/s, and 10 mL/s). Data processing using gravimetric methods involves water mass weighing, temperature correction, and calibration correction of analytical scales. Doppler ultrasound measurements are performed using Doppler mode in ultrasonography. At 3 mL/s, the measurement accuracy of the gravimetric method is 96%, while the Doppler ultrasound method is 101%. At point 5 mL/s, the precision of the Gravimetric method is 97%, whereas the Doppler ultrasount method is 87%. At the point of 10 mL, the gravimetric reference method is 97% compared to 99%. The gravimetric method takes quite a long time (± 1 hour) with the data collection process at two different locations. The Doppler ultrasound technique takes a shorter time (± 100 seconds) and can be performed at the location where the contrast injector device is located. Although the differences between the two methods are not statistically significant, the Doppler ultrasound method shows an advantage in terms of shorter measurement times."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023
T-pdf
UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library
Seni Purnamaningsih
"Ventilator kini memasuki generasi ketiga dengan beragam fitur, mode pemantauan, dan fitur keamanan yang luar biasa. Perbaikan atau perkembangan teknologi ini memfasilitasi bahkan mendorong pengembangan dan pengenalan mode ventilasi tambahan. Metode pengujian yang direkomendasikan oleh manufaktur ke staf teknis di rumah sakit tidak cukup untuk melakukan verifikasi kinerja penggunaan klinis. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh mode pengukuran parameter fisiologis terhadap kinerja ventilator. Dengan cara membandigkan nilai yang dihasilkan saat menggunakan mode pengukuran parameter fisiologi pada pengukuran kinerja ventilator. Terdapat perbedaan nilai yang dihasilkan pada pengukuran kinerja ventilator pada saat menggunakan mode pengukuran parameter fisiologis yang tidak sesuai dengan rekomendasi yang diberikan oleh manufaktur. Mode pengukuran parameter fisiologi yang tidak sesuai akan berpengaruh pada nilai dari tidal volume hasil pengukuran kinerja ventilator tersebut. Rata-rata nilai error pada parameter tidal volume dari penelitian 3 hasil uji ventilator sebesar 11%, hal ini terjadi karena ketidaktepatan penggunaan mode pengukuran parameter fisiologi pada ventilator tester yang digunakan pada saat melakukan pengukuran kinerja Ventilator ICU (Intensive Care Unit) sesuai dengan yang disarankan oleh manufaktur. Pada 8 parameter yang lain diantaranya Minute Volume, Respiration Rate, I : E Ratio, PIP (
Peak Inspiratory Pressure), MAP (
Mean Airway Pressure), PEEP (
Positive End-expiratory Pressure),
Inspiration Time,
Expiration Time tidak mempengaruhi hasil dengan menggunakan mode pengukuran parameter fisiologi BTPS (
Body Temperature Pressure, Saturated), STPD (
Standard Temperature, Pressure, Saturated), ATP (
Ambient Temperature Pressure).
The ventilator is now entering its third generation with an incredible range of features, monitoring modes and safety features. These technological improvements or developments facilitate and even encourange the development and introduction of additional ventilation modes. The test methods recommended by manufacturers to technical staff in hospitals are insufficient to verify performance for clinical use. This study aims to evaluate the influence of physiological parameter measurement modes on ventilator performance. By comparing the values produces when using the physiological parameter measurement modes on ventilator performance. By comparing the values produced when using the physiological parameter measurement mode to measure ventilator performance. There are differences in the values produced when measuring ventilator performance when using the physiological parameter measurements mode which is not in accordance with the recommendations provided by the manufacturer. An inappropriate physiological parameter measurement mode will affect the value of the tidal volume resulting from the ventilator performance measurement. The average error value in the tidal volume parameters from study 3 of the ventilator test results was 11 %, this occurred due to inaccuracy of using the physiological parameter measurement mode on the ventilator tester used when measuring the performance of the ICU (Intensive Care Unit) Ventilator as recommended by manufacturing. The other 8 parameters including Minute Volume, Respiration Rate, I : E Ratio, PIP (Peak Inspiratory Pressure), MAP (Mean Airway Pressure), PEEP (Positive End-expiratory Pressure), Inspiration Time, Expiration Time do not affect the results using physiological parameter measurement mode BTPS (Body Temperature Pressure, Saturated), STPD (Standard Temperature, Pressure, Saturated), ATP (Ambient Temperature Pressure)."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023
T-pdf
UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library
Fitria Ariani
"Magnetic Resonance Imaging (MRI) merupakan salah satu teknologi pencitraan medis yang paling menonjol untuk memeriksa tulang dan jaringan lunak pada tubuh manusia. Namun, MRI memiliki kekurangan pada waktu pemindaian yang lama. Untuk mengatasi masalah ini, pencitraan paralel digunakan untuk mengurangi waktu pemindaian dengan menggunakan beberapa koil penerima dan pengurangan data pada k-space yang menyebabkan munculnya artefak dan noise. Sensitivity Encoding (SENSE) dan Generalized Autocalibrating Partially Parallel Acquisitions (GRAPPA) merupakan algoritma pencitraan paralel yang bekerja pada domain gambar dan domain k-space untuk merekonstruksi citra yang memiliki artefak dan noise. Namun penggunaan kedua algoritma tersebut masih terbatas oleh parameter yang digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pengaruh parameter pada kedua algoritma terhadap citra hasil rekonstruksi pada MRI yang dilakukan melalui simulasi. Selama simulasi, kami menggunakan variasi jumlah kumparan (nc) dan faktor akselerasi (R) untuk kedua algoritma serta jumlah garis ACS (NACS) dan ukuran kernel (nk) untuk algoritma GRAPPA. Untuk menganalisis data, kami menggunakan metode Image Quality Assessment (IQA) yaitu structural similarity index measure (SSIM) dan mean squared error (MSE) sebagai metode kuantitatif untuk menilai kualitas gambar dengan cara membedakan citra asli dan citra hasil rekonstruksi. Berdasarkan analisis kuantitatif, hasil menunjukkan bahwa jumlah koil penerima dan faktor akselerasi saling terkait pada kedua algoritma. Dimana nilai faktor akselerasi yang semakin besar menyebabkan kualitas citra menurun sedangkan lebih banyak jumlah koil penerima yang digunakan dapat membuat citra hasil rekonstruksi menjadi lebih baik. Namun demikian, penggunaan jumlah koil penerima dengan faktor akselerasi yang tepat akan menghasilkan citra yang semakin baik. Pada parameter algoritma GRAPPA, hasil variasi jumlah garis ACS tidak menunjukkan banyak perbedaan. Sedangkan GRAPPA kernel dengan variasi nk = 9 x 4 menunjukkan hasil yang lebih baik pada citra hasil rekonstruksi. Kedua algoritma sama-sama menunjukkan hasil terbaik pada parameter nc = 16. Studi ini menunjukkan bahwa pencitraan paralel menggunakan algoritma SENSE dan GRAPPA mampu menghasilkan citra rekonstruksi yang baik yang dibuktikan dengan nilai MSE 0 dan SSIM 1 pada parameter R = 1 (full-sampled) dan pada data under-sampled dengan menggunakan parameter yang tepat
Magnetic Resonance Imaging (MRI) is one of the most prominent medical imaging technologies for examining human bones and soft tissues. However, it has a shortcoming of long scan time. To overcome this problem, parallel imaging is used to reduce scan time by using multiple coil receivers and under-sampled k-space data which lead to artifact and noise images. Sensitivity Encoding (SENSE) and Generalized Autocalibrating Partially Parallel Acquisitions (GRAPPA) are parallel imaging algorithms that work in the image domain and k-space domain to reconstruct the aliased images. However, the use of both algorithms is still limited by its parameter. This study aims to investigate how parameters in both algorithms influence MRI image reconstruction via simulation. During the simulation, we used the variation of the number of coils (nc) and acceleration factor (R) for both algorithms and the number of ACS lines (NACS) and size of kernel (nk) for the GRAPPA algorithm. In order to analyze the data, we use structural similarity index measure (SSIM) and mean squared error (MSE) as the image quality assessment (IQA) methods to differentiate original and reconstructed images. According to the IQA parameter, the results showed that the number of coils and acceleration factor are correlated for both algorithms. A higher acceleration factor number causes more aliasing and noise while more coils can make the reconstruction image better. Nevertheless, the number of coils with the right number of acceleration factor will result in a good reconstructed image. In GRAPPA parameters, the results of variation of the number of ACS lines did not show many differences. Whereas, GRAPPA kernel with variation of nk = 9 x 4 showed better results in the reconstructed images. Both algorithms showed the same best results in the parameter of nc = 16. This study showed that SENSE and GRAPPA are capable of retrieving good reconstruction images as evidenced by the values of MSE 0 and SSIM 1 at parameter R = 1 (full-sampled) and on under-sampled data by using the right parameters."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2021
T-pdf
UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library
Sakinah Dwiyanti
"Mikroorganisme di udara bebas dapat menyebabkan timbulnya berbagai penyakit pada manusia sehingga harus diperhatikan untuk meminimalisir terjadinya penyebaran infeksi. Ozon dapat digunakan untuk sterilisasi dengan kelebihan dapat menjangkau seluruh area dan tidak menyisakan zat beracun yang berbahaya. Ozon merupakan salah satu gas penyusun atmosfer yang terdiri dari molekul triatom oksigen (O3). Kemampuan ozon sebagai oksidator kuat dapat memusnahkan bakteri melalui proses oksidasi langsung. Berdasarkan hal tersebut maka penelitian ini bertujuan membuat prototipe untuk mensterilisasi ruangan dengan ozon menggunakan sistem kontrol jarak jauh. Rancangan prototipe menggunakan mikrokontroler Arduino Mega, Bluetooth, dan generator ozon sebagai penghasil ozon. Metode pengujian prototipe dilakukan menggunakan sampel Agar BBL Blood yang diletakkan di ruangan untuk disterilisasi dengan sterilisator ozon, kemudian diinkubasi selama 24 jam. Rata-rata bakteri Staphylococcus epidermidis yang tumbuh di ruang A tanpa sterilisasi sebanyak 21 CFU/m3 dan menjadi 11,2 CFU/m3 setelah sterilisasi, sedangkan pada ruang B tanpa sterilisasi sebanyak 193,4 CFU/m3 dan setelah sterilisasi 97,6 CFU/m3 . Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa prototipe sterilisator ozon dapat mengurangi atau membunuh bakteri di udara.
Microorganisms in the air can cause various human diseases, hence it must be controlled to minimize infectious transmissions. Ozone can be used for sterilization with its advantages to reach the entire area and not produce toxic and harmful substances. Ozone is one of the atmospheric gases consisting of triatome oxygen (O3) molecules. The property of ozone as a strong oxidizing agent can destroy bacteria through a direct oxidation reaction. This research aims to create a prototype to sterilize rooms with ozone using a remote control system. The prototype uses an Arduino Mega microcontroller, Bluetooth, and an ozone generator to produce ozone. The testing method was carried out using BBL Blood Agar samples placed in a room to be sterilized by the prototype and incubated for 24 hours. Average growth of Staphylococcus epidermidis in room A was 21 CFU/m3 without sterilization and 11.2 CFU/m3 after sterilization, whereas and in room B was 193,4 CFU/m3 without sterilization and 97.6 CFU/m3 after sterilization. The result of the study indicated that the ozone sterilizer prototype can reduce or exterminated bacteria in the air."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2022
T-pdf
UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library
Arbariyanto Mahmud Wicaksono
"Pemanfaatan teknologi Electrical Impedance Tomography (EIT) dalam pencitraan medis merupakan salah satu upaya dalam bidang teknologi biomedis untuk menyediakan modalitas pencitraan yang cepat, aman, serta murah. Teknologi ini menarik perhatian peneliti dikarenakan kemampuan pencitraan menggunakan komponen yang sederhana tanpa memanfaatkan radiasi mengionisasi. Faktor yang menghambat pengadopsian dari teknologi EIT merupakan biaya perangkat instrumentasi pengukuran impedansi yang mahal dan diperlukannya algoritma yang kompleks dalam melakukan rekonstruksi gambar. Sebagian besar sistem EIT yang tersedia melakukan rekonstruksi gambar setelah keseluruhan pengukuran selesai dilakukan sehingga pencitraan tidak dilakukan dalam waktu nyata. Penulis berharap menyediakan perangkat sistem EIT sederhana yang mudah dikembangkan dan dapat melakukan pengukuran serta rekonstruksi gambar dalam waktu singkat. Penulis melakukan penelitian melalui proses perancangan dan perangkaian sistem EIT yang memanfaatkan Arduino beserta perangkat lunak MATLAB. Seluruh perangkat lunak dari sistem diintegrasikan pada perangkat lunak MATLAB untuk mengeliminasi keterlambatan akibat pemindahan data antar aplikasi. Algoritma EIDORS digunakan untuk membentuk gambar rekonstruksi. Pengukuran impedansi pada sistem dilakukan menggunakan 16 buah elektrode dengan metode pengukuran four-terminal-sensing pada frekuensi 50 kHz. Sistem EIT yang diusulkan berhasil mengintegrasikan algoritma EIDORS-MATLAB dengan Arduino untuk melakukan rekonstruksi pencitraan menggunakan sistem yang sederhana.
The adoption of Electrical Impedance Tomography (EIT) in medical imaging is one of the innovation of biomedical engineering to provide a faster, safer and cheaper imaging modality. This technology garner interest by researcher due to its ability to provide imaging using simple component without the use of ionizing radiation. A barrier that halted the widespread adoption of this technology is the high cost of the impedance measurement instrument as well as the complex algorithm required to employ image reconstruction. The majority of the readily available devices perform image reconstruction after the full measurement of the observation object causing the device not be able to provide imaging in real-time. This research is conducted to provide a simple and easily developed EIT system that is able to perform measurement and image reconstruction with low latency. This research is conducted through the process of designing and assembling an EIT system which utilizes Arduino using MATLAB software. The software portion of the system is integrated into MATLAB to eliminate latency due to data transfer between programs. EIDORS algorithm is used to perform image reconstruction. Impedance measurement within the system is conducted with 16 electrode using four-terminal sensing methods St 50 kHz The resulting EIT system is a simple system that integrate EIDORS-MATLAB with Arduino to perform image reconstruction."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2021
T-Pdf
UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library
