NOMOR PERMOHONAN

P00201808728

TANGGAL PENERIMAAN 30 Oct 2018
DOWNLOAD Publikasi A Publikasi B

METODE EKSTRAKSI SINYAL ELEKTROENSEPHALOGRAM DARI PASIEN PASCA-STROKE

STATUS (PA) Pelayanan Teknis Rincian status
NOMOR PENGUMUMAN

2019/03049

TANGGAL PENGUMUMAN

03 May 2019

NOMOR PATEN

-

TANGGAL PEMBERIAN

-

TANGGAL DIMULAI PELINDUNGAN

-

TANGGAL BERAKHIR PELINDUNGAN

-

GAMBAR
TANGGAL PENGUMUMAN TANGGAL PEMBERIAN TANGGAL DIMULAI PELINDUNGAN TANGGAL BERAKHIR PELINDUNGAN

May 2019 03

- -

- -

- -

Abstrak

Invensi ini berhubungan dengan suatu metode untuk ekstraksi ciri sinyal Elektroensephalogram (EEG) dari pasien pasca-stroke yang digunakan untuk monitoring dan evaluasi selama rehabilitasi. Ekstraksi diawali dengan perekaman sinyal EEG dari 25 orang pasien pasca-stroke dan 25 orang sehat non-stroke selama durasi 180 detik dimana pada kondisi tersebut terdapat perintah mata terbuka, membayangkan gerakan tangan, dan mata tertutup agar dapat membangkitkan gelombang-gelombang gelombang Delta, Teta, Alfa, Beta, Gamma, dan Mu. Jumlah subyek dari pasien pasca-stroke dan subyek sehat haruslah sama, agar dapat dibandingkan. Setiap sinyal EEG diekstraksi menggunakan transformasi Wavelet dengan empat koefisien Daubechies sejumlah 6 langkah, untuk memisahkan gelombang Delta, Teta, Alfa, Beta, Gamma, dan Mu dari sinyal EEG sehingga diperoleh 25,560 titik dari satu kanal dan 327,600 titik dari 14 kanal. Ekstraksi variabel-variabel signifikan dari pasien pasca-stroke menggunakan Self Organizing Map (SOM) Kohonen untuk mengklaster pasien pasca-stroke dan kelas non-stroke atau sehat berdasarkan kombinasi dari fitur-fitur gelombang Delta, gelombang Teta, gelombang Alfa, gelombang Beta, Gelombang Gamma, gelombang Mu, amplitudo maksimum tiap 1/8 detik, serta selisih antar kanal simetrik dari ketujuh fitur gelombang Delta, gelombang Teta, gelombang Alfa, gelombang Beta, Gelombang Gamma, gelombang Mu, dan amplitudo. Ekstraksi variabel-variabel signifikan dari sinyal EEG pasien pasca-stroke yang dilakukan dengan pemilihan konfigurasi dari 14 fitur lengkap yang memberikan akurasi terbaik berdasarkan kesesuaian hasil klastering dengan klaster sinyal EEG sebenarnya.

Prioritas
  • Nomor
  • Tanggal
  • Kewarganegaraan
  • -

  • -

  • -

IPC
Pemegang Paten
  • Nama
  • Alamat
  • Nationality
  • Universitas Jenderal Achmad Yani

  • Jln . Terusan Jenderal Sudirman Cimahi

  •   ID

Inventor
  • Nama
  • Alamat
  • Kewarganegaraan
    • Dr. Esmeralda Contessa Djamal, S.T., M.T

    • -

    •   ID

    • Deka Panca Gustiawan

    • -

    •   ID

    • dr. Daswara Dajajasasmita, M.Kes., Sp.S

    • -

    •   ID

Pembayaran Pemeliharaan Terakhir
  • Tahun pembayaran Terakhir
  • Tanggal Bayar
  • Nominal
    • -

    • -

    • -

Konsultan
  • Nama
  • Alamat
  • Nationality
  • -

  • -

  • -