Implementasi Recurrent Neural Network Untuk Deteksi Detak Jantung Berdasarkan Video Real Time

Abstract

Detak Jantung merupakan suara debaran jantung yang dihasilkan akibat aliran darah melewati jantung. Jantung merupakan organ vital sehingga, metode untuk mendeteksinya pun beraneka ragam. Mulai dari metode konvensional seperti menggunakan stetoskop, tensimeter digital, aplikasi google fit serta aplikasi dengan media berupa jari telah dibuat guna mendeteksi detak jantung. Walaupun sudah ada beberapa metode pengukuran detak jantung saat ini tetapi alat serta aplikasi tersebut masih memiliki keterbatasan seperti halnya baterai, usia alat, serta membutuhkan media seperti jam tangan dengan sensor detak jantung untuk penerapan aplikasinya, dan detak jantung tidak dapat terbaca apabila ujung jari dalam keadaan basah atau sidik jari rusak. Saat ini, era teknologi multimedia semakin berkembang. Perancangan metode deteksi detak jantung pun dapat diterapkan pada pengolahan citra digital wajah. Pada penelitian tugas akhir ini, akan dilakukan pengembangan lebih lanjut mengenai ekstraksi detak jantung manusia menggunakan pengolahan citra digital wajah. Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi keterbatasan penelitian yang sudah ada sebelumnya. Model deteksi wajah yang digunakan adalah RNN dengan mengamati ROI dari kulit wajah seseorang. Hasil akhirnya berupa detak jantung manusia berbasis aplikasi bahasa python yang memudahkan kita untuk mengukur detak jantung secara rutin. Untuk kedepannya orang dapat mengukur detak jantung hanya dengan merekam wajah selama beberapa detik pada kamera laptop dan secara real time