# Review Jurnal #1

## Heart Rate Estimation From Wrist-Worn Photoplethysmography

**Penulis**
Philipp V. Rouast
Raymond Chiong
Marc T. P. Adam
David Cornforth

### **Tujuan Penelitian**
- Membuat dan mengembangkan alat dengan metode Remote photoplethysmography (rPPG) untuk pengukuran detak jantung pasien rawat jalan dengan harga murah.
- Untuk platform penelitian mendatang jurnal ini dapat dijadikan sebagai referensi

### **A. Pendahuluan**
Menjelaskan mengenai teknologi terutama pada bidang wireless telah membuka jalan pada bidang fisiologis, sensing yang didasarkan pada pengukuran jarak jauh dan dikembangkan secara komersil sebagai wearable device konvensional diprn bagi kondisi rawat jalan atau keseharian.

### **B. Prinsip Dasar**
Pada jurnal ini Photoplethysmography (PPG) bekerja berdasarkan prinsip oksimetri nadi, di mana sensor memancarkan cahaya ke kulit dan mengukur intensitas cahaya yang dipantulkan kembali atau ditransmisikan melalui kulit.Variasi sinyal PPG disebabkan oleh perubahan volume darah pada arteri. Variasi amplitudonya tergantung pada jumlah darah yang mengalir ke dasar pembuluh darah perifer, penyerapan optik darah, pigmentasi kulit, cahaya sekitar dan panjang gelombang yang digunakan untuk menerangi darah. Sinyal PPG ini sangat rentan terhadap _Motion Artifact_ (MA) yang umumnya disebabkan oleh pergerakan modul sensor relatif terhadap kulit, bersama dengan deformasi sensor akibat penggunaan sehari-hari dalam jangka panjang. Sejumlah penelitian telah berhasil mendeteksi, menghilangkan maupun melemahkan MA, dan mengestimasikan HR menggunakan teknik pemrosesan sinyal domain waktu/frekuensi serta pendekatan berbasis _machine learning._

#### **Akuisisi Sinyal**
Pada jurnal ini digunakan metode dimana sumber cahaya (LED) untuk menerangi jaringan dan fotodetektor (photodiode) untuk merasakan variasi menit dalam intensitas cahaya yang dipantulkan atau ditransmisikan. Panjang gelombang optik yang berbeda akan memberikan efek yang berbeda pula pada darah dan jaringan, proses ini akan melibatkan peristiwa hamburan, penyerapan, refleksi, transmisi dan flouresensi sehingga pemilihan panjang gelombang sumber cahaya yang benar sangat dibutuhkan (biasanya menggunakan cahaya merah, infrared (IR) dan hijau).

#### Estimasi Heart Rate (HR)
Untuk Estimasi Heart Rate ini pada jurnal digunakan pendekatan pendeketan yang berurut yaitu
1. commonly used MA removal techniques
and evaluation metrics.
2. key HR estimation algorithms reportedly evaluated on SPC database.
3. algorithms targeting
reduced computational complexity
4. machine learning based
algorithms
5. brief review on commercial devices using
wrist-PPG.
6. HRV estimation.

### **C. Aplikasi Wrist-PPG Lanjutan**
- **Bidang Identifikasi Biometrik**
1. - Studi terbaru tentang biometrik berfokus pada sinyal fisiologis satu dimensi. Sinyal ini memiliki keuntungan dari memungkinkannya sistem otentifikasi terus menerus karena sinyal ini dapat ditangkap untuk jangka waktu yang lama.
2. - Upaya identifikasi berbasis PPG telah difokuskan pada data yang dikumpulkan dari jari dan dianalisis menggunakan spektrum frekuensi (analsis Fourier) dengan akurasi 90-95%
3. - CorNET mencapai akurasi hingga 96% pada 20 subjek SPC.

Hasil tersebut menjanjikan, sehingga memungkinkan peneliti di masa depan untuk melakukan pembaruan model berdasarkan perubahan fisiologi subjek dan untuk menerapkan keamanan berbasis hardware yang belum dieksplorasi pada tingkat sistem.

- **Bidang Diagnosa Penyakit**
1. - Studi mengenai _Atrial Fibrillation_ (AF) merupakan aritmia jantung yang paling umum dalam praktik klinis yang mempengaruhi jutaan orang sehingga diperlukan pemantauan AF yang terjangkau, berkelanjutan dan portabel sehingga memungkinkan diagnosis dan perawatan dini.
2. - Pengembangan Wrist-PPG menggunakan sensor yang menangkap data PPG dari ujung jari pasien dan secara akurat membedakan AF dari irama sinus normal (SR) dan denyut prematur, dan meningkatkan kepatuhan pasien karena kemudahan penggunaannya.
3. - Penelitian tentang mendeteksi AF menggunakan PPG. Akurasi yang dihasilkan pun cukup memuaskan. Model Markov orde pertama dapat mendeteksi AF sebesar 97% dan studi lainnya yang berfokus pada klasifikasi AF vs. SR dengan cara mengekstraksi interval RR dengan penurunan sistolik dari bentuk gelombang PPG infrared pada pergelangan tangan mencapai akurasi 93,85%

### Kesimpulan
Jurnal ini menyajikan detail pembuatan dan pengembangan metode PPG yang berbentuk wearable device yaitu untuk dipakai dipergelangan tangan, dimana metode ini ditujukan untuk kondisi rawat jalan atau keseharian dan permaslahan pada jurnal ini terdapat pada variabel Motion Artifact (MA) yang belum bisa dan sulit dihilangkan