VisMoIR, Teknologi Deteksi Kesehatan Dengan Inframerah Buatan Mahasiswa ITS

JAKARTA - Sejumlah mahasiswa dari Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya, yang tergabung dalam tim We CAN , mengembangkan sebuah aplikasi di bidang kesehatan yang bisa digunakan untuk mendeteksi tanda vital tubuh non-kontak, bernama VisMoIR.

Aplikasi ini bekerja memanfaatkan sinar inframerah sebagai sumber informasinya. Sehingga bisa memberikan informasi yang menyeluruh, namun dengan waktu deteksi yang lebih cepat.

Pada dasarnya, VisMoIR merupakan aplikasi yang dilengkapi dengan kamera citra termal yang dapat mendeteksi radiasi inframerah dari suatu objek. Selanjutnya, radiasi tersebut diubah menjadi suhu dan divisualisasikan dalam bentuk citra termal.

Kamera ini dapat mendeteksi perubahan suhu tubuh secara real time. Dan lebih jauh, dapat membantu mendeteksi tanda vital. Seperti detak jantung, laju pernapasan, dan suhu tubuh yang sering kali tidak bisa dilakukan secara menyeluruh akibat keterbatasan sumber daya dan waktu.

Cara kerja VisMoIR memiliki beberapa tahapan, mulai dari akuisisi data, deteksi Region of Interest (ROI), ekstraksi sinyal, dan adaptive spatio-temporal filtering, serta deteksi tanda vital.

Ketua tim We CAN Anadya Ghina Salsabila menjelaskan, proses akuisisi data dilakukan dengan merekam video termal yang terbatas di wajah subjek selama 60 detik di ruangan bersuhu normal. Selanjutnya, data pada video tersebut akan diolah pada proses ROI.

Mahasiswa Departemen Teknik Biomedik ITS itu juga menjelaskan, akan terdapat dua jenis ROI yang dideteksi, yaitu ROI wajah untuk mendeteksi suhu tubuh dan detak jantung, serta ROI hidung untuk mendeteksi laju pernapasan.

ROI wajah dideteksi dengan cara memisahkan area wajah dari background noise yang ada pada citra termal. Setelahnya, dilakukan konversi suhu di setiap piksel untuk mendeteksi suhu tubuh, utamanya pada area dalam mata. Area ini dipilih karena sering dijadikan referensi untuk suhu tubuh.

Sementara deteksi ROI hidung dilakukan dengan bantuan algoritma Haar Cascade. Algoritma ini bekerja dengan memfokuskan deteksi pada area hidung dengan bantuan Region of Measurement (ROM) khususnya lubang hidung.

Setelah area ROM terdeteksi, selanjutnya dilakukan ekstraksi sinyal sesuai dengan nilai parameter pada sistem. Dari hasil ROI hidung dan ROI wajah tersebut akan dikonversikan menjadi sinyal detak jantung yang di-plot terhadap satuan waktu.

Mahasiswa yang akrab disapa Nadya itu juga menjelaskan bahwa untuk memaksimalkan kerja dari kamera VisMoIR, bersama dua rekannya, Nadiya Azka dan Michelle Casey, ia juga mengembangkan algoritma baru yaitu adaptive spatio-temporal filtering.

Algoritma tersebut merupakan suatu metode pengolahan sinyal untuk meningkatkan kualitas gambar dan video dengan cara menghilangkan noise yang tidak diinginkan. Algoritma ini kemudian diintegrasikan dengan machine learning XGBoost dalam memproses data setiap tanda vital.

Berdasarkan hasil uji coba, tingkat keakuratan kamera ini menunjukkan persentase angka yang tinggi. Yakni untuk suhu tubuh mencapai angka 99,57%, laju pernapasan 95,35%, dan detak jantung 98,71%dari indeks Complement of The Absolute Normalized Difference (CAND). Tingginya akurasi ini mengindikasikan potensi besar kamera termal menjadi alat skrining kesehatan yang efektif.

Efektivitas aplikasi dan alat VisMoIR ini juga sudah diakui lewat keberhasilan tim WE CAN meraih medali emas dalam ajang Gemastik XVII tahun 2024 kategori Karya Tulis Ilmiah (KTI), beberapa waktu lalu.

"Harapannya, inovasi ini dapat bermanfaat di bidang kesehatan, terutama dalam meningkatkan efisiensi pelayanan kesehatan," kata Nadya yang merupakan mahasiswa angkatan 2020 ITS itu.