Sebuah konverter DAC dengan input-input BCD seperti gambar dibawah, apabila diketahui bobot dari Bo = 0,2 volt, hitunglah :

MAGNETOENCEPHALOGRAM

MakalahDigunakan Untuk Memenuhi Persyaratan Mata Kuliah Instrumentasi MedikaInstitut Teknologi Nasional Malang

Oleh :

LUTFI ROZAQI: 1412902

KONSENTRASI TEKNIK ELEKTRONIKAJURUSAN TEKNIK ELEKTRO S-1FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRIINSTITUT TEKNOLOGI NASIONAL MALANG2015

ii

KATA PENGANTARPuji syukur dipanjatkan kehadirat Allah SWT, yang telah melimpahkan rahmat dan hidayah-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan makalah ini yang diberi judul Magnetoencephalogram.Makalah ini disusun sebagai salah satu syarat untuk memenuhi persyaratan kelulusan pada mata kuliah Instrumentasi Medika di Institut Teknologi Nasional Malang.Makalah ini dapat diselesaikan dengan dukungan dari berbagai pihak, oleh karena itu pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan terima kasih kepada semua pihak yang telah mendukung dalam penyusunan makalah ini. Penulis menyadari bahwa pada penyusunan makalah ini masih terdapat banyak kekurangan, untuk itu saran dan kritik yang bersifat membangun sangat diharapkan demi perbaikan masa yang akan datang.

Malang, April 2015

Penulis

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDULiKATA PENGANTARiiDAFTAR ISIiiiDAFTAR GAMBARivBAB I. PENDAHULUAN11.1 Latar Belakang Masalah11.2 Rumusan Masalah21.3 Tujuan dan Manfaat21.4 Batasan Masalah21.5 Sistematika Penulisan2BAB II. PEMBAHASAN32.1 Magnetoencephalogram (MEG)32.1.1. Definisi Magnetoencephalogram (MEG)32.1.2. Sejarah MEG42.1.3. Sumber Sinyal MEG5 2.1.4. Perlindungan Magnet Eksternal62.1.5. Pencitraan Sumber Sinyal72.1.6. Penggunaan MEG92.2 Perbedaan MEG dan EEG10BAB III. PENUTUP11Kesimpulan11DAFTAR PUSTAKA12

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Penggunaan MEG3Gambar 2.2 Sinyal Magnetik Otak5Gambar 2.3 Gambar MSR6

iv

iii

BAB IPENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang MasalahOtak merupakan salah satu karunia Tuhan Yang Maha Esa yang diberikan kepada manusia. Otak merupakan organ yang luar biasa. Organ ini mengatur dan mengkordinir sebagian besar, gerakan, perilaku dan fungsi tubuh homeostasis seperti detak jantung, tekanan darah, keseimbangan cairan tubuh dan suhu tubuh. Otak juga bertanggung jawab atas fungsi seperti pengenalan, emosi. ingatan, pembelajaran motorik dan segala bentuk pembelajaran lainnya. Kelainan kecil pada otak akan mempengaruhi aktifitas tubuh. Untuk mengetahui adanya kelainan tersebut, diperlukan suatu alat untuk melacak bagian yang terdapat kelainan pada otak.Seiring berkembangnya jaman, muncul berbagai macam alat untuk mendeteksi aktifitas otak. Salah satunya adalah magnetoencephalogram (MEG). MEG adalah alat neuroimaging fungsional untuk memetakan aktivitas otak dengan merekam medan magnet yang dihasilkan oleh arus listrik yang terjadi secara alami di otak, menggunakan magnetometer yang sangat sensitif. Dengan mendeteksi aktifitas dari otak maka dapat terlacak bagian otak yang terdapat kelainan.Diperlukan penyampaian informasi yang jelas agar dapat memahami mengenai magnetoencephalogram (MEG). Hal ini diharapkan agar ketika mengoperasikan alat MEG ini, dapat dilakukan dengan baik. Dengan disusunnya makalah ini diharapkan dapat menginformasikan apa itu magnetoencephalogram (MEG).

1.2 Rumusan Masalah Rumusan masalah yang akan dibahas pada makalah adalah :1. Apakah magnetoencephalogram (MEG)?2. Apa pebedaan MEG dan EEG?1.3 Tujuan dan ManfaatTujuan dari pembahasan makalah ini adalah :1. Mengetahui apa itu magnetoencephalogram (MEG) dan pebedaan MEG dan EEG.Manfaat dari makalah adalah:1. Dapat menginformasikan apa itu magnetoencephalogram.1.4Batasan MasalahMasalah yang akan dibatasi pada pembahasan dari makalah ini adalah :1. Hanya membahas magnetoencephalogram.1.5Sistematika PenulisanSistematika penulisan makalah meliputi :Bab. 1 : PendahuluanYang meliputi latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan dan manfaat pembahasan, batasan masalah, dan sistematika penulisan dari makalah.Bab. 2 : PembahasanDalam bab ini memuat tentang kajian teori dan data-data referensi yang dibahas di dalam makalah.Bab. 3 : PenutupBab ini berisikan kesimpulan dari yang dihasilkan dari bahasan pada makalah.

2

3

3

BAB IIPEMBAHASAN

2.1 Magnetoencephalogram (MEG)2.1.1. Definisi Magnetoencephalogram (MEG)Magnetoencephalograpm (MEG) adalah alat neuroimaging fungsional untuk memetakan aktivitas otak dengan merekam medan magnet yang dihasilkan oleh arus listrik yang terjadi secara alami di otak, menggunakan magnetometer yang sangat sensitif. Deretan dari SQUID (Superconducting Quantum Interference Devices) merupakan jenis magnetometer yang paling umum digunakan untuk saat ini, dan SERF (Spin Exchange Relaxation-Free) merupakan jenis magnetometer sedang dikembangkan untuk mesin MEG di masa yang akan datang. Pengaplikasian MEG termasuk untuk penelitian dasar dalam proses persepsi dan kognitif dari otak, pembatasan daerah yang terkena penyakit sebelum operasi pengangkatan, menentukan fungsi berbagai bagian dari otak, dan juga neurofeedback dari otak. MEG dapat diterapkan dalam pengaturan klinis untuk menemukan lokasi kelainan serta dalam pengaturan eksperimental untuk mengukur aktivitas otak (Para Kontributor Wikipedia, 2015).

Gambar 2.1 Penggunaan MEG (Para Kontributor Wikipedia, 2015)2.1.2. Sejarah MEGSinyal MEG pertama kali diukur oleh fisikawan David Cohen dari University of Illinois pada tahun 1968, sebelum adanya SQUID, dengan menggunakan kumparan induksi tembaga sebagai detektor. Untuk mengurangi noise magnetik, pengukuran dilakukan di ruang yang terlindung dari magnet. Kumparan detektor tidak cukup sensitif, menghasilkan pengukuran MEG yang buruk dan ber-noise yang sulit untuk digunakan. Kemudian, Cohen membangun ruangan terlindung magnet yang lebih baik di MIT untuk kembali mengukur sinyal MEG, dengan menggunakan salah satu dari detektor SQUID pertama yang dikembangkan oleh James E. Zimmerman, seorang peneliti di Ford Motor Company. Kali ini sinyal hampir sejelas seperti EEG..Pada awalnya, sebuah detektor SQUID digunakan secara berturut-turut mengukur medan magnet di sejumlah titik di sekitar kepala subyek. Cara ini cukup rumit, sehingga pada 1980-an, produsen MEG mulai menempatkan beberapa sensor ke dalam suatu susunan untuk menjangkau area yang lebih besar pada kepala pasien. Sususan sensor dari MEG masa kini diatur dalam helm berbentuk dewar yang biasanya terdiri dari 300 sensor dan meliputi sebagian besar kepala. Dengan cara ini, sinyal MEG dari pasien sekarang dapat diambil dengan cepat dan efisien (Para Kontributor Wikipedia, 2015).

2.1.3. Sumber Sinyal MEGArus dari neuron yang tersinkron dapat menginduksi medan magnet yang lemah. Yaitu, pada 10 femtotesla (fT) untuk kegiatan kortikal dan 103 fT untuk irama alfa dari manusia, medan magnet otak jauh lebih kecil dari noise magnetik di lingkungan, yaitu antara 108 fT atau 0,1 T. Masalah penting dari biomagnetis adalah kelemahan sinyal tergnatung terhadap sensitivitas detektor dan juga noise dari lingkungan.

Gambar 2.2 Sinyal Magnetik Otak(Para Kontributor Wikipedia, 2015)Sinyal MEG berasal dari net effect dari arus ion yang mengalir di dendrit neuron selama transmisi sinaptik. Sesuai dengan persamaan Maxwell, setiap arus listrik akan menghasilkan medan magnet yang berorientasi ortogonal. Ini adalah medan yang diukur. Arus net dapat dianggap sebagai arus dipol, yaitu arus dengan posisi, arah, dan magnitude, tetapi tidak ada batas spasial. Menurut aturan tangan kanan, arus dipol menimbulkan medan magnet yang mengalir di sekitar sumbu komponen vektornya.Untuk menghasilkan sinyal yang dapat dideteksi, diperlukan sekitar 50.000 neuron yang aktif. Karena arus dipol perlu memiliki arah yang sama untuk menghasilkan medan magnet yang saling menguatkan yang menimbulkan medan magnet yang terukur, yang sering terjadi pada sering lapisan sel piramidal, yang terletak tegak lurus terhadap permukaan kortikal. Kumpulan neuron ini yang arahnya bersinggungan dengan permukaan kulit kepala ini, memproyeksi bagian yang dapat terukur medan magnet-nya dari luar kepala, dan kumpulan neuron biasanya terletak di sulci (Para Kontributor Wikipedia, 2015). 2.1.4. Perlindungan Magnet EksternalKarena sinyal magnetik yang dipancarkan oleh otak berorde femtotesla, perindungan dari sinyal magnet eksternal (termasuk medan magnet bumi) amat diperlukan. Perisai magnetik yang tepat dapat diperoleh dengan membangun kamar yang terbuat dari aluminium dan mu-metal untuk mengurangi noise frekuensi tinggi dan frekuensi rendah.1. Magnetically shielded room (MSR)Model MSR terdiri dari tiga tumpukan lapisan utama. Masing-masing lapisan ini terbuat dari lapisan aluminium murni yang ditambah lapisan feromagnetik dengan permeabilitas tinggi, komposisinya sama dengan molibdenum permalloy. Tebal lapisan lembar feromagnetik adalah 1mm, sedangkan lapisan terdalam terdiri dari empat lembar feromagnetik dengan jarak berdekatan, dan dua lapisan luar masing-masing terdiri dari tiga lembar. Kontinuitas magnetik dikelola oleh lapisan lembaran. Insulating washer digunakan pada pemasangan sekrup untuk memastikan bahwa setiap lapisan utama terisolasi dari elektrik. Hal ini membantu menghilangkan radiasi frekuensi radio, yang akan menurunkan kinerja SQUID. Kontinuitas listrik dari aluminium ini juga dikelola oleh lapisan lembaran aluminium untuk memastikan perlindungan dari arus AC eddy. Hal ini penting jika frekuensi lebih besar dari 1 Hz. Percabangan dari lapisan terdalam biasanya dilapisi dengan perak atau emas untuk meningkatkan konduktivitas lapisan aluminium (Para Kontributor Wikipedia, 2015).

Gambar 2.3 Gambar MSR(Para Kontributor Wikipedia, 2015)2. Active shielding systemActive shielding system dirancang untuk peredaman noise tiga dimensi. Untuk menerapkan sistem ini, low-noise fluxgate magnetometer dipasang di titik tengah setiap permukaan dan mengarah secara tepat. Hal ini memberikan tegangan negatif pada penguat DC melalui low-pass dengan falloff yang lambat untuk meminimalkan umpan balik positif dan osilasi. Yang diberikan ke dalam sistem adalah kawat shaking dan kawat degaussing. Kawat shaking meningkatkan permeabilitas magnetik, sedangkan kawat degaussing permanen diletakkan pada seluruh permukaan lapisan utama untuk menghilangkan magnet yang takdiinginkan permukaan. Selain itu, algoritma perdaman noise dapat mengurangi baik noise frekuensi rendah dan frekuensi tinggi (Para Kontributor Wikipedia, 2015).2.1.5. Pencitraan Sumber Sinyal1. Masalah InverseTantangan dari MEG adalah untuk menentukan lokasi aktifitas listrik dalam otak dari induksi medan magnet dari luar kepala. Masalah di mana lokasi aktifitas listrik harus diperkirakan dari data yang diukur (sinyal SQUID) disebut sebagai masalah inverse (berbeda untuk masalah forward di mana misalnya lokasi sumber dikenal dan data harus diperkirakan) Kesulitan utama adalah bahwa masalah inverse tidak memiliki solusi yang baku (kemungkinan jawaban "benar" yang tak terbatas), dan mendefinisikan solusi "terbaik" itu sendiri adalah subjek dari penelitian. Kemungkinan solusi dapat diperoleh dengan menggunakan model yang melibatkan pengetahuan tentang aktivitas otak.Sumber model dapat ditentukan secara over-determined atau under-determined. Model over-determined dapat terdiri dari beberapa sumber titik-seperti ("dipol setara"), yang lokasinya diperkirakan dari data. Model under-determined dapat digunakan dalam kasus-kasus di mana banyak daerah yang berbeda pendistribusiannya diaktifkan ("Distributed Source Models"), di mana terdapat kemungkinan tak terhingga dari distribusi yang menjelaskan hasil pengukuran, namun kemungkinan terbanyak yang dipilih. Algoritma pembatasan memanfaatkan sumber yang diberikan dan juga kepala model untuk menemukan lokasi yang mungkin untuk menentukkan pembangkit medan.Algoritma pembatasan menggunakan model over-determined beroperasi dengan expectation-maximization, yaitu sistem yang diinisialisasi dengan tebakan pertama. Sebuah loop dimulai, di mana forward model digunakan untuk mensimulasikan medan magnet yang akan dihasilkan dari tebakan saat ini. Tebakan disesuaikan untuk mengurangi perbedaan antara medan dari simulasi dan medan yang diukur. Proses ini dilakukan sampai terjadi konvergensi (Para Kontributor Wikipedia, 2015).2. Pencitraan sumber magnetikLokasi sumber yang diperkirakan dapat dikombinasikan dengan citra dari magnetic resonance imaging (MRI) untuk menghasilkan magnetic source images (MSI). Dua jenis data tersebut digabungkan dengan mengukur lokasi common set dari titik acuan ketika MRI dengan lipid marker dan ditandai ketika MEG dengan menggunakan kabel kumparan listrik yang mengeluarkan medan magnet. Lokasi titik acuan dalam setiap jenis data yang kemudian digunakan untuk mendefinisikan sistem koordinat umum sehingga dimungkinkan untuk menambahkan data MEG yang fungsional ke data MRI yang struktural (Para Kontributor Wikipedia, 2015).3. Pencitraan sumber dengan dipole modelTeknik source-modeling untuk MEG termasuk penghitungan satu set equivalent current dipoles (ECD. Prosedur penyesuaian dipol ini tidak linier dan over-determined, karena jumlah parameter dipol yang tidak diketahui lebih kecil dari jumlah pengukuran MEG. Otomatis beberapa algoritma dipole model seperti pemodelan multiple signal classification (MUSIC) dan MSST (MultiStart Spatial and Temporal) yang diterapkan pada analisis MEG memberi respon. Keterbatasan dipole model untuk meng-karakterisasi respon saraf adalah :(1) Kesulitan dalam membatasi sumber yang lebih luas dengan ECD.(2) Masalah dengan tingkat akurasi memperkirakan jumlah dipol.(3) Ketergantungan pada lokasi dipol, terutama di dalam otak.(Para Kontributor Wikipedia, 2015).

4. Distributed source modelsTidak seperti model multiple-dipole, distributed source models membagi ruang sumber ke dalam jaringank yang berisi banyak dipol. Masalah inverse adalah untuk mendapatkan momen dipol untuk node jaringan. Karena jumlah momen dipol yang tidak diketahui jauh lebih besar dari jumlah sensor MEG, solusi inverse sangat kurang, sehingga penambahan batasan diperlukan untuk mengurangi ambiguitas dari solusi. Keuntungan utama dari pendekatan ini adalah bahwa tidak ada spesifikasi dari source model yang diperlukan. Namun, distribusi yang dihasilkan mungkin sulit untuk ditafsirkan, karena mereka hanya memberikan citra "blurred" dari distribusi sumber neuronal yang benar. Masalah ini dipersulit oleh fakta bahwa resolusi spasial sangat tergantung pada beberapa parameter seperti daerah otak, kedalaman, orientasi, jumlah sensor, dll (Para Kontributor Wikipedia, 2015).5. Independent component analysisIndependent component analysis (ICA) adalah solusi pemrosesan sinyal lain yang memisahkan sinyal yang berbeda yang secara statistik independen dalam tiap waktu. Hal ini digunakan untuk menghapus artefak seperti kedipan, gerakan otot mata, artefak otot wajah, artefak jantung, dll dari sinyal MEG dan EEG yang mungkin terkontaminasi dengan noise luar (Para Kontributor Wikipedia, 2015).2.1.6. Penggunaan MEGPada penelitian, penggunaan utama MEG adalah pengukuran dari waktu aktifitas. MEG dapat melacak kejadian dengan ketepatan 10 milidetik atau lebih cepat, sementara functional MRI (fMRI), yang tergantung pada perubahan dalam aliran darah, di mana yang ketepatan terbaik melacak kejadian adalah beberapa ratus milidetik. MEG juga secara akurat menunjukkan sumber di auditori primer, somatosensori, dan daerah motorik. Untuk membuat peta yang fungsional dari korteks manusia ketika melakukan tugas-tugas kognitif yang kompleks, MEG sering dikombinasikan dengan fMRI, untuk saling melengkapi. Data hemodinamik dari fMRI dan data neuronal dari MEG dan tidak harus selalu sama, meskipun eratnya hubungan antara local field potential (LFP) dengan sinyal blood oxygenation level-dependent (BOLD). MEG dan sinyal BOLD mungkin berasal dari sumber yang sama (meskipun sinyal BOLD disaring melalui respon hemodinamik).MEG juga digunakan untuk lebih mencitrakan respon yang terjadi di otak. Keterbukaan pengaturan MEG memungkinkan auditori eksternal dan rangsangan visual untuk dapat dengan mudah diperlihatkan. Beberapa gerakan oleh subjek juga mungkin diperlihatkan. Tanggapan di otak ketika sebelum, selama, dan setelah adanya rangsangan atau gerakan dapat dipetakan dengan resolusi spasial yang lebih besar dari EEG (Para Kontributor Wikipedia, 2015).2.2 Perbedaan MEG dan EEGMeskipun EEG dan MEG sinyal berasal dari proses neurofisiologis yang sama, terdapat perbedaan-perbedaan yang penting. Medan magnet memiliki distorsi yang lebih sedikit dibandingkan medan listrik pada tengkorak dan kulit kepala, maka resolusi spasial yang dihasilkan yang lebih baik pada MEG. EEG sensitif terhadap komponen tangensial dan radial dari sebuah sumber arus dalam konduktor bervolume bola, sedangkan MEG mendeteksi hanya komponen tangensial-nya saja. EEG dapat mendeteksi aktivitas baik di sulci dan di atas cortical gyri, sedangkan MEG paling sensitif terhadap kegiatan yang berasal sulci. EEG peka terhadap aktivitas di daerah otak yang lebih luas, tetapi aktivitas yang terlihat di MEG juga dapat dicitrakan dengan lebih akurat.EEG sensitif terhadap arus volume ekstraseluler yang dihasilkan oleh potensial post-sinaptik. MEG mendeteksi arus intraseluler terkait terutama dengan ini potensial sinaptik karena komponen medan yang dihasilkan oleh arus volume yang cenderung meredam pada konduktor bervolume bola. Penghilangan medan magnet sebagai fungsi jarak akan muncul daripada medan listrik. Oleh karena itu, MEG lebih sensitif terhadap aktivitas superfisial kortikal, yang membuatnya berguna untuk studi epilepsi neokorteks. Akhirnya, MEG adalah tidak menggunakan referensi, sementara EEG membutuhkan referensi yang membuat interpretasi data sulit (Para Kontributor Wikipedia, 2015).

10

9

BAB IIIPENUTUP

3.1 KesimpulanDari pembahasan makalah di atas dapat disimpulkan bahwa :1. MEG adalah alat pencitraan otak yang menggunakan medan magnet yang dihasilkan oleh arus listrik dari otak untuk memetakan aktifitas otak.2. Perbedaan antara MEG dan EEG adalah pendeteksiannya yaitu apabila MEG mendeteksi medan magnet dari otak, sedangkan EEG mendetksi medan listrik dari otak.

DAFTAR PUSTAKA

Para kontributor Wikipedia. (2015). Magnetoencephalography. URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Magnetoencephalography

11

12

13