## PENDETEKSIAN GELOMBANG ABNORMAL PADA HASIL REKAMAN ELEKTROENSEFALOGRAFI KASUS EPILEPSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE SPECTROGRAM
Siswandari Noertjahjani 1)
1) Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Semarang

## ABSTRACT
The  application  of  a  digital  signal  processing  to  EEG  waves  is  to  acquire  the shapes  of  the respective  autocorrelation  and  power  spectral  density  functions,  as  well  as to  find  the  parameters values of the associated specific waves understood as “spikes” and “sharps”.
Based on a sufficiently large number of patients with a variety of symptoms, we expect to draw some consistent and distinct relations between the specific forms of the autocorrelations as well as the power spectral densities and their associated diagnostic aspects.
The  acquired  parameters  values  of  the  “spikes”  and  “sharps”  are  intended  to  establish  a procedure to determine or classify the respective phenomena, automatically with a computer.
The research carried out so far was to find the prospect of this digital signal processing on EEG waves to support the doctors’ work in this field.
Keywords : EEG, spikes, sharps.

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu cara untuk menginterpretasikan  isi  informasi  atau pesan  yang  disampaikan  isyarat  suara (termasuk  isyarat  natural)  adalah  dengan mengukur  amplitude,  frekuensi,  dan  fase yang  terdapat  dalam  segmen  waktu  isyarat yang pendek (Oppenheim et.al,1994).
Salah  satu  isyarat  natural  lainnya adalah    Elektroensefalogram  (EEG)  yang menyediakan  informasi  tentang  aktivitas otak  yang  merupakan  contoh  isyarat pembawa  informasi  yang  tersusun  sebagai fungsi  variabel  bebas,  sebut  saja  waktu. Pada  umumnya  untuk  menganalisis  suatu
bentuk gelombang atau sebuah isyarat yang mempunyai persamaan waktu selalu dirujuk metode  Fourier  Transform  sebagai  metode analisis,  tetapi  dengan  metode  ini  bentuk gelombang  yang  akan  dianalisis  haruslah stabil  dan  idealnya  diketahui  dari  waktu takterhingga  lampau  sampai  takterhingga kelak. Oleh  karena  itu,  terhadap    konsep running  spectrum akan  menjadi  tidak sempurna  jika  diterapkan  dan  memerlukan asas windowing untuk  analisis  gelombang pendek. Untuk itu perlu dipakai autokorelasi  sebelum  signal  EEG  di Fast Fourier  Transform (FFT).  Autokorelasi dimaksudkan  untuk  melihat  keterhubungan dalam  suatu  runtun  data  dan    antara  suatu
data dengan data tetangganya baik sebelum maupun  setelahnya.  Keterhubungan  itu dieksploitasi dengan menggunakan autokorelasi, karena keluaran dari autokorelasi itu menggambarkan bagaimana keterhubungan  antar  data  atau  seberapa dekat data itu berhubungan yaitu bagaimana relasi  antara  data  dengan  data  sebelumnya dan  suatu  data  dengan  sesudahnya.  Hal  ini sangat  cocok  untuk  pendeteksian  gejala epilepsi.
Bila  terdapat  gelombang  paku (spike)  dengan frekuensi  tinggi  dan beramplitude  lebih  dari  100  V,  maka  ini merupakan  gelombang  abnormal    dan didapatkan  pada  gejala  epilepsi.  Beberapa kelainan  EEG  tampak  khas untuk  epilepsi, selain  gelombang  paku  atau  kombinasi gelombang paku lambat (spike-wave complex)  beramplitude  tinggi  yang  timbul secara paroksismal yang merupakan gambaran  khas  EEG  pada  waktu interictal (Hui Lim Shih , 2003). Sayang sekali jarang diperoleh EEG  yang  direkam  selama berlangsungnya  serangan.  Untung  diantara serangan  juga  dapat  ditemukan  kelainan – kelainan  tersebut  diatas,  sehingga  EEG diharapkan  merupakan  pemeriksaan  yang sangat membantu dalam menentukan diagnosis  epilepsi,  terutama  dalam  kasus- kasus yang meragukan.
Sedangkan  alat EEG yang berada di rumah-sakit  belum    menafsirkan spike, sharp,  dan  polifase  secara  otomatis,  hanya secara subjektif dan hitungan manual. Maka perlu dibuat suatu program secara otomatis untuk  membedakan  gelombang spike, sharp,  dan  polifase  serta  membedakan gelombang  EEG  normal  dan  abnormal. Bentuk  gelombang spike,  sharp,  polifase EEG  epilepsi  merupakan  dasar  dalam pendekteksian  macam  gejala  epilepsi  dan dengan pengenalan pola gelombang tersebut  dapat  dikembangkan  ke patterns dan genetic.
Walaupun  demikian,  perlu  diingat bahwa  sejumlah  kecil  EEG  antar  serangan epilepsi tidak menunjukkan kelainan, dengan  signal  EEG  yang  diautokorelasikan kemudian FFT mungkin mampu menunjukkan eksplorasi signal yang sebelumnya  tidak  diketahui.  Hal  ini  akan dikembangkan lebih lanjut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Ktonas  tahun  1987  mencoba  suatu format  pendeteksian  yang  serupa  dengan isyarat  EEG    digital.  Metodanya,  untuk mengatakan  bahwa  itu  disebut  sebagai transient yang  tajam  (untuk  memenuhi persyaratannya  sebagai  “ spike” )  yang terjadi dalam waktu minimum,
Chatrian tahun 1974 sebelum terjadinya  transient  harus  dilihat  latar
belakang  aktivitas.Waktu  terjadinya spike 20  sampai  70  msec, sharp 70  sampai  200 msec,  Polifase  mempunyai  lebih  dari  satu puncak  (Hui  Lim  Shih,  2003,  Hamid et.al,2004, Bolviken Erik, 2004) Data  yang keluar  dari Bio-logic  System sudah  melalui HF(High  Filter), LF(Low  Filter), Notch filter, dan pengatur Sensitivitas.

## 2.1 EEG
EEG (Electroencephalogram) merupakan  rekaman  otak  yang  dapat melalui  elektrode  yang  ditempatkan  pada kulit  kepala  ( Neidermeyer,1982  ,  Barreto A et al, 1992, Gunadarma, 2003 ).
Gambar 1 Elektroensepalogram
2.2 Metode False  Position (Shoichiro,
1993)
Jika  dua  persamaan  [a,  f(a)]  dan  [c,f(c)] ditulis sebagai
 y        a x a c a f c f a f             a f y a f c f a c a x     
0  dx dy maka       a f a f c f a c a b           ) (a f c f a cf c af b   

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Bahan Penelitian
Bahan  penelitian  adalah  data  digital  EEG yang  diperoleh  dari file EEG dump diagnostic dari  pasien  pada  program biologic system, dengan cara mengubah file EEG dump diagnostik  menjadi  bentuk format .txt.
B. Menentukan gelombang EEG normal dan abnormal dengan spektrogram:
Perangkat-lunak  yang  digunakan untuk menentukan gelombang EEG normal dan  abnormal    adalah  Matlab  2010  dengan spektrogram pada Toolbox Signal
Processing. Dengan diskripsi:

## B=specgram (a,f,fs,window,numoverlap)
Specgram menghitung transformasi Fourier waktu-diskret  terjendela  untuk  mengurangi distorsi  hasilnya.  Spektrogram    merupakan magnitude dari fungsi ini.
Nfft = min(256,length(a))
4. HASIL PENELITIAN DAN
PEMBAHASAN
Penelitian diawali dengan
mengambil  data  digital  pasien  dari Bio- logic  System – Ceegraph  PTI  Utilities – EEG  File  Utility – EEG  File diagnostic Program.
Terdapat  empat  antarmuka  yang dikembangkan sebagai modifikasi/ tampilan:

## a. Tampilan sinyal
Tampilan  dalam Bio-logic  System ada 32 display  montage  Selection,  tetapi tidak  semua  digunakan  dokter,  salah satu diantaranya yang digunakan sebagai  penegakan  diagnosis  adalah Bipolar 19 Ch, seperti Gambar dibawah ini:
Gambar 2. Bipolar 19 Ch.
Pada  gambar ini diperlihatkan   Bipolar 19 Ch  pada  sumbu-x time  elapsed 0  sampai 379 detik, sumbu-y merupakan pengurangan  dua channel pada  data tabular  yang  diambil  dari  program Bio- logic system, dengan label channel berikut:

## FP1 – FP2,  F7 – F3, F3 – FZ, FZ – F4,
F4 – F8, A1 – T3, T3 – C3, C3 – CZ, C3 –
C4, C4 – T4, T4 – A2, T5 – P3, P3 – PZ,
PZ – P4, P4 – T8, O1 – O2, EKG.
Pada pasien  ‘1’ EEG direkam selama 6 menit  19  detik  dengan  data  tabular bejumlah 97024. Pada perekaman 0 sampai 379  detik  terlihat  adanya  gelombang abnormal menurut dokter neurolog berdasarkan  subjektif    pada time  elapsed dapat dilihat pada Gambar 3 dan 4
1. 00 : 01 : 05  sampai 00 : 01 : 09 atau detik ke 65 sampai detik ke 69 dengan data 16640 sampai 17664
2. 00 : 03 : 48 sampai 00 : 03 : 51 atau
detik ke 228 sampai detik ke 231 dengan data 58368 sampai  59136
3. 00 : 04 : 16 sampai 00 : 04 : 21 atau
detik ke 256 sampai detik ke 261 dengan data 65536 sampai  66816
4. 00 : 04 : 54 sampai 00 : 04 : 58 atau detik ke 294 sampai detik ke 298 dengan data 75264 sampai 76288
b. Tampilan sinyal dengan mengunakan spectrogram :
Tujuan  estimasi  spektral  adalah menjelaskan  distribusi  power  (daya)  yang terkandung  dalam  sinyal  pada range frekuensi tertentu, berdasarkan pada jumlah cuplikan  data  yang  terbatas.    Estimasi spektrum  daya  ini  dapat  digunakan  untuk menganalisis  spektrum  daya  sinyal  EEG untuk melihat adanya gejala
ketidaknormalan yang terjadi pada aktivitas syaraf otak manusia.
Spektrum  daya  atas  suatu  proses  acak stasioner x n , secara matematis berhubungan dengan  transformasi  Fourier  atas  deret korelasinya, dalam bentuk frekuensi ternormalisasi; hubungan ini dapat dituliskan sebagai berikut:
      m m j xx xx e m R S   ) ( ) (
S xx adalah  spektrum  daya,  R xx adalah autokorelasi,  persamaan  di  atas  dapat dinyatakan  sebagai  fungsi  frekuensi  f (dalam  satuan  hertz)  dengan  menggunakan hubungan  =  2  f/fs,    dengan  fs  adalah frekuensi cuplikan.
      m fs m f j xx xx e m R f S / 2 ) ( ) ( 
PSD atau Power Spektral Density, didefinisikan sebagai spektrum daya per frekuensi cuplik.
   2 ) ( ) ( xx xx S P  dan fs f S f P xx xx ) ( ) ( 
Sinyal  EEG  pada  manusia  memiliki komponen  frekuensi  antra  0 - 100Hz, dengan  pola  gelombang  yang  sangat tergantung  pada  kondisi  tertentu.  Pola gelombang EEG  pada  orang  yang  sedang tidur sangat berbeda dengan pola gelombang  EEG  pada  orang  yang  terjaga.
Secara  umum  pola  gelombang  EEG  untuk orang  normal  dapat  dikategorikan  menjadi empat jenis pola gelombang:
1. Alpha,  pola  gelombang EEG  yang memiliki frekuensi antara 8 Hz – 13 Hz, dengan  amplitude  antara  20 – 200  V. Pola  gelombang  ini  banyak  ditemukan pada  hampir  semua  orang  normal  yang berada dalam kondisi terjaga tapi dalam keadaan diam.
2. Beta, pola gelombang yang memiliki  frekuensi  antara  14 – 30  Hz  , terkadang  pada  kondisi  tertentu  dapat mencapai 50 Hz.
3. Theta, pola gelombang yang memiliki  frekuensi  antara  4 – 7  Hz. Gelombang  ini  banyak  muncul  pada anak-anak,  tetapi  kadang  muncul  pada orang  dewasa  yang  sedang  dalam kondisi frustasi.
4. Delta, pola gelombang yang memiliki  frekuensi  di  bawah  3.5  Hz, terkadang  hanya  muncul  sekali  dalam waktu  dua  atau  tiga  detik.  Gelombang ini terjadi pada orang yang sedang tidur lelap.
Contoh  sinyal  EEG  dari  seorang  pasien bernama ‘1’ dengan diagnosis e pilepsi petit mal, diambil pada elektrode FP1 – FP2,
Untuk melihat spektrum daya sebuah  sinyal  secara  lebih  detail  dapat
dilakukan pembagian sinyal menjadi beberapa  bagian,  kemudian  pada  tiap bagian  sinyal  tersebut  dicari  PSD-nya. Misal  pada  sinyal  FP1-FP2  yang  direkam selama  6  menit,19  detik  dengan  frekuensi cuplik  256,  akan  dipisah  menjadi  beberapa bagian, dengan setiap bagiannya terdiri atas 256  cuplikan  data,  dengan  data overlaping sebesar  200  data.  Dengan  menggunakan representasi citra 2D (spectogram) hasilnya akan terlihat seperti pada Gambar 4.
Kotak Gambar paling besar merupakan  representasi  spektrum  daya dalam  bentuk  citra  2D,  dengan  sumbu mendatar  menyatakan  waktu  cuplikan  dan sumbu  vertikal  menyatakan  kandungan frekuensi  dengan  warna  yang  mewakili daya  tiap  satuan  frekuensi  pada  waktu tertentu.  Pada  Gambar  tersebut  terlihat, bahwa,  kandungan  frekuensi  dengan  daya yang  besar  terjadi  antara  frekuensi  0 – 30
Hz (warna merah). Pada saat muncul gejala epilepsi petit  mal spektrum  daya  pada daerah  frekuensi  tersebut  menjadi  semakin tinggi  (merah  merata).  Pada  Gambar  juga terlihat  adanya  sinyal  gangguan  yang muncul  dari  sumber  daya (power  supply) dengan  frekuensi  50  Hz  dan  100  Hz  (pita warna  orange)  yang  muncul  di  seluruh sinyal.
Gambar 3 : Spektogram dari sinyal FP1 – FP2 yang direkam selama 379 detik.
Gambar 4 : Spektogram dari sinyal FP1 – FP2 pada time elapsed 00:04:51 –
00:05:00
Gambar 5 : Detail sinyal pada time elapsed 00:04:51 – 00:05:00
Pada  Gambar  3,  terlihat  adanya peningkatan  daya  pada  daerah  frekuensi antara  0 – 30Hz,  saat  muncul  gelombang petit  mal.  Daya  paling  tinggi  (warna HITAM)  terjadi  pada  daerah  frekuensi  di bawah  6  Hz  mencapai  109  dB  ini  terjadi pada time  elapsed sekitar  00:03:48 – 00:03:49,  didaerah  ini  merupakan  daerah ciri  khas petit  mal yang  banyak  muncul
spike (dapat  dilihat  dengan zerocrossing), sedangkan  pada  ciri  khas  waktu  00:  01:  05 – 00:01:09  mencapi 99 dB,  waktu 00 : 04 :
16  sampai  00  :  04  :  21  mencapai  100  dB, waktu  00  :  04  :  54  sampai  00  :  04  :  58 mencapai  103  dB,  yang  pada  kondisi normal hanya 75 – 90 dB.
Pada frekuensi 20 Hz daya tertinggi mencapai  98  dB  terjadi  pada time  elapsed sekitar  00:03:48 – 00:03:49,  sedangkan pada  ciri    khas  lain  waktu  00:  01:  05 – 00:01:09  mencapi 90 dB,  waktu 00 : 04 : 16  sampai  00  :  04  :  21  mencapai  97  dB, waktu  00  :  04  :  54  sampai  00  :  04  :  58 mencapai 98 dB, yang pada kondisi normal hanya  55-71  dB.
Pada frekuensi 30 Hz daya tertinggi mencapai  81dB  terjadi  pada time  elapsed sekitar  00:03:48 – 00:03:49,  sedangkan pada  ciri    khas  lain  waktu  00:  01:  05 – 00:01:09  mencapi 81 dB,  waktu 00 : 04 : 16  sampai  00  :  04  :  21  mencapai  85  dB, waktu  00  :  04  :  54  sampai  00  :  04  :  58 mencapai 81 dB, yang pada kondisi normal hanya  35 -40  dB.
Pada  frekuensi  50  Hz  daya    pada gelombang  EEG petit  mal dengan  normal dan  abnormal  sama  antara  62-63dB,di  sini terlihat  adanya  artefak-artefak,  yang  tidak diinginkan  .Pada  Gambar  5  gelombang normal pada menit 4.83 sampai  menit 4.9,
sedangkan abnormal pada menit 4,9 sampai menit 5,0.

## 5. KESIMPULAN
1. Gambaran gelombang EEG yang dihasilkan dengan alat EEG yang  telah ada  bisa  dipandang  dari  aspek  lain, diantaranya  dengan  autokorelasi  dan rapat spektral daya.
2. Gambaran spike,    sharp, maupun polifase, dapat dipilah lebih rinci dengan zeroscrossing secara  otomatis  dengan perangkat  lunak,  sehingga  mungkin berbagai  pengenalan  pola  berdasar spike,  sharp, maupun polifase ini.
3. Studi  bisa  mengarah  pada  prediksi timbulnya  gelombang  spike  dan sharp meski  tak  terlihat  dengan  rekaman  EEG biasa.

## DAFTAR PUSTAKA
Neidermeyer  Ernst,  M.D  and  Fernando Lopes Da Silva, M.D, February 1982, “ Electroencephalography Basic Principles,  Clinical  Applications,  and Related  Fields” ,    Williams  and Wilkins, Baltimore USA.
Barreto A et al., October.1993, “Intraoperative Fokus localization System  based Spatio-Temporal  EcoG Analysis” , Proc. XV Amnual Intl.Conf
of  the  IEEE  Engineering  in  Medicine and Biology Society.
Gunadharma  Suryani,  Desembar  2003,
Workshop  on Electroencephalograpy , Padjadjaran Medical Faculty, Bandung. Hui  Lim Shih , 2003,  “ Interictal and Ictal Epileptiform  Discharges” ,  National Neuroscience Institute, Singapore.
Childers  D.  G,  1999,  “ Speech  Processing and  Synthesis  Toolboxes” ,  John  Wiley
& Sons,Inc, USA.
Hassanpour  Hamid,  Moestefa  Mesbah  and
Boualem  Boashash,  2004,” EEG  Spike detection Using Time-Frequency
Signal Analysis”, 2004 IEEE.
Bolviken  Erik,  Geir  Storvik,  Gutorm Hogasen  and  Pal  G.  Larsson,  2004,
“ Spike  detection  in  EEG  through random line  segments”, The  project has  been  performed  at  the  Norwegian Computing  Center  supported  by  Royal Norwegian  Council  for  Scientific  and Industrial Research.
Nakamura Shoichiro, 1993, “Applied
Numerical  methods  ” ,  Prentice-Hall
International, Inc USA
Oppenheim  Alan  V.  and  Ronald  W.
Schafer, 1994, “Digital Signal
Processing ”,  Prentice  Hall  of  India,
New Delhi.
Oppenheim  Alan  V.  and  Alan  S.  Willsky, 2001,  ”Sinyal    &  Sistem”,  S.  Hamid Nawab, Penerbit Erlangga, Jakarta.
P.Y.  Ktonas,  1987, “Automatic  spike  and sharp  wave  (SSW)  detection,” in Methods of Analysis of Brain Electrical  and  Magnetic  Signals,  A. Gevins and A. Remond, Eds., Vol.1,pp. 211-241, Elseiver, Amsterdam.
Chatrian  G.  .,  1974 ,    “A  glossary  of  terms most  commonly  used  by  clinical electroencephalog raphers”,
Elektroenceph.
And clin.
Neurophysiol, 37:538 – 548.