BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
|
|
- Harjanti Hermanto
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kanker adalah suatu penyakit dimana terjadi pertumbuhan berlebihan atau perkembangan tidak terkontrol dari sel-sel jaringan pada bagian tubuh tertentu. Kanker payudara merupakan jenis kanker yang sering ditemukan pada wanita. Menurut WHO pada tahun 2008 ada sekitar 1,38 juta kasus terbaru dan wanita meninggal tiap tahunnya diakibatkan oleh kanker payudara, lebih dari setengahnya, yaitu sekitar terdapat di Negara berkembang dengan angka pendapatan perkapita yang rendah [1]. Sedangkan di Indonesia menurut profil kesehatan Departemen Kesehatan Republik Indonesia Tahun 2012 kanker tertinggi yang diderita wanita Indonesia adalah kanker payudara dengan angka kejadian 2,2 % dari 1000 perempuan. Jika hal ini tidak bisa terkendali, maka diperkirakan pada tahun 2030 akan ada 26 juta orang menderita kanker payudara dan 17 juta meninggal dunia [2]. Untuk itu diperlukan adanya deteksi dini kanker payudara melalui mamografi untuk dapat meningkatkan kesempatan bertahan hidup. Hal tersebut terbukti di Amerika dan Inggris dengan deteksi dini dapat menyelamatkan 12 sampai 37 jiwa perhari. Dengan perspektif, di Amerika dari 527 kasus kanker payudara dengan tingkat kematian 110 perhari, jika dilakukan deteksi dini dapat menyelamatkan 37 jiwa perhari. Di Inggris dari 125 kasus kanker payudara dengan tingkat kematian 35 perhari, jika dilakukan deteksi dini dapat menyelamatkan 12 jiwa perhari [3]. Kanker payudara tidak selalu bisa terlihat dengan mata telanjang karena tanda-tanda awal kanker sering kali tersembunyi dibalik jaringan payudara. Meskipun dapat melihat perubahan pada payudara setiap saat namun sangat sulit untuk mengambil kesimpulan bahwa itu adalah suatu kanker payudara. Oleh sebab itu, 1
2 untuk dapat mengetahui secara tepat apakah payudara dalam kondisi normal atau sedang mengalami gejala gejala tumor payudara maka dibutuhkanlah sebuah alat bantu medis yang berfungsi untuk mendiagnosis kelainan pada payudara. Terdapat beberapa alat bantu radiologi konvensional yang umum dipakai untuk dapat melakukan skrining tumor diantaranya adalah Mammografi, Ultrasonografi (USG), Magnetic Resonance Imaging (MRI), PET Scan. Salah satu metode pemeriksaan secara medis yang banyak dilakukan adalah mammografi, mammografi merupakan alat bantu radiologi yang paling banyak digunakan untuk skrining payudara. Karena harganya yang ekonomis dan terbukti dapat menunjang secara efektif dan mudah dalam proses pengklasifikasian kanker payudara [11]. Namun sekitar 5-10% dari hasil mammografi diklasifikasikan sebagai abnormal atau tidak meyakinkan [3]. Jumlah dokter spesialis radiologi Indonesia saat ini mencapai lebih dari 700 orang yang melayani lebih dari 220 juta penduduk Indonesia, jumlah yang masih sangat kurang terutama bila mempertimbangkan perkembangan ilmu dan teknologi yang sangat pesat belakangan ini [5]. Adanya keterbatasan jumlah ahli radiologi ini, terutama di daerah-daerah yang sulit di jangkau, menyebabkan susahnya mendapatkan hasil diagnosis dengan cepat dan tepat untuk pasien penderita kanker payudara. Sehingga dibutuhkan prosedur untuk dirujuk ke rumah sakit yang lebih memadai atau menunggu adanya dokter ahli, dan hal ini menyebabkan penanganan untuk pasien jadi tidak bisa ditangani secara cepat. Umumnya dokter hanya mengandalkan kemampuan penglihatan dalam menganalisa sebuah mammogram untuk menentukan seorang terdapat kanker payudara atau tidak. Namun dengan cara tersebut terdapat kelemahan dalam menganalisa citra mammogram karena ada beberapa kasus yang sulit dibedakan dengan mata telanjang. Kondisi tersebut menyebabkan dibutuhkannya sebuah metode yang mampu membantu dokter dalam diagnosis hasil skrining kanker payudara yang dengan metode itu dokter bisa membuat analisa terhadap citra payudara secara lebih tepat dan juga mendapat masukan dari metode sebagai second opinion dalam melakukan diagnosis [10]. Dengan adanya CAD (Computer-Aid Diagnosis) 2
3 diharapkan dapat membantu dokter dalam melakukan diagnosis terhadap citra mamografi dengan lebih cermat dan teliti dan dalam waktu singkat, sehingga dapat mengurangi tingkat subyektifitas yang diakibatkan oleh kurangnya pengalaman, kelelahan atau faktor human error lainnya dari dokter maupun radiologis. Sistem CAD terdiri atas tiga modul yaitu pra pengolahan, deteksi dan klasifikasi. Pada tahap pra pengolahan, akan dilakukan hal-hal yang bertujuan untuk mempermudah proses selanjutnya. Apabila mammogram belum merupakan mammogram digital, maka akan dikonversi lebih lanjut ke digital agar dapat diproses oleh komputer. Langkah selanjutnya adalah memisahkan antara latar belakang dengan bagian yang merupakan payudara. Pemisahan ini dilakukan karena pada dasarnya sepertiga dari mammogram adalah sebuah latar belakang yang menyimpan informasi yang sangat minim. Tujuan utama dari preprocessing yaitu untuk meningkatkan informasi dari citra yang terdistorsi. Informasi yang seharusnya bisa diekstraksi terkadang terhalang noise sehingga informasi dari citra tidak bsa didapatkan. Beberapa contohnya yaitu contrast yang buruk yang menyebabkan kualitas gambar menurun. Tahap selanjutnya dari modul CAD yaitu tahap deteksi, tujuan utamanya yaitu untuk menemukan wilayah yang dicurigai memiliki kemungkinan sebagai kanker. Area yang dicurigai tersebut adakalanya terhalang noise sehingga diperlukan adanya proses contrast enchanment dan segmentation agar citra menjadi lebih jelas. Langkah terakhir adalah dilakukan ekstraksi fitur untuk menentukan apakah area yang dicurigai tersebut adalah area yang benar atau tidak. Modul terakhir yaitu klasifikasi, fitur-fitur yang telah didapatkan dari hasil ekstraksi fitur digunakan sebagai input untuk menentukan jenis dari gumpalan mencurigakan yang ditemukan yang dibagi kedalam kelas-kelas tertentu yaitu normal, malignant dan benign. Normal berarti gumpalan yang ditemukan tidak merupakan kanker. Benign dapat dikatakan tumor tapi tidak menyebar ke organ lain dan tidak membahayakan. Malignant adalah jenis tumor yang dapat menyebar ke organ tubuh lain dan bisa membahayakan jiwa penderita. Pada tesis ini akan dibangun 3
4 metode pra pengolahan, ekstraksi fitur berbasis tekstur dan klasifikasi yang dapat mengklasifikasikan hasil skrining mammogram payudara ke dalam kelas normal, benign dan malignant, sehingga pasien dapat mengetahui hasil skrining mereka secara tepat untuk deteksi awal dari kanker payudara. 1.2 Perumusan Masalah Masalah yang dirumuskan berdasarkan dari latar belakang diatas yaitu : 1. Kurangnya kualitas citra payudara, seperti kontras yang rendah dan adanya noise, maka dibutuhkan metode pra pengolahan yang baik untuk meningkatkan kualitas citra sehingga mudah dalam proses selanjutnya (ekstraksi fitur dan klasifikasi). 2. Melakukan proses ekstraksi fitur berbasis tekstur pada citra payudara tanpa cropping pada bagian ROI dan tanpa segmentasi untuk menghasilkan fitur yang optimal dan dapat menunjang keakuratan dari proses klasifikasi payudara, baik untuk 2 kelas normal dan abnormal maupun 3 kelas, yaitu normal, benign dan malignant. 3. Dibutuhkan adanya metode klasifikasi yang dapat mendiagnosis keabnormalan pada payudara secara tepat berdasarkan fitur yang didapat pada proses ekstraksi fitur untuk mengurangi tingkat subjektifitas dari dokter atau radiologis. 1.3 Keaslian Penelitian Terdapat berbagai teknik yang dilakukan dalam menganalisis mammogram payudara, mulai dari tahap pra pengolahan, seperti yang dilakukan oleh munoz, dkk [6], pada penelitiannya Nonsubsampled Contourlet Transform (NSCT) digunakan untuk proses peningkatan kontras citra mammogram. Disini koefisien NSCT dimanipulasi dengan koefisien non linier. Sehingga dihasilkan citra rekonstruksi yang lebih baik dari hasil manipulasi koefisien tadi. Untuk mendapatkan ciri yang spesifik dari mammogram ini, citra ditransformasi ke dalam domain NSCT untuk memperoleh 4
5 multiskala dan dekomposisi multi arah pada N level dan M N arah per level dari citra. Penelitian lainnya yaitu, penelitian oleh M. Sundaram, dkk [7], melakukan perbandingan terhadap berbagai macam teknik perbaikan contras diantaranya histogram equalization (HE), CLAHE, Unsharp masking filter dan histogram modified local contrast enhancement (HMLCE). Dari penelitiannya disimpulkan bahwa CLAHE merupakan metode yang baik untuk perbaikan kontras. Pada penelitian yang dilakukan oleh Boss, dkk [8], peneliti menggunakan metode Contrast Streching (CS) untuk tahap pra pengolahan kemudian dilanjutkan dengan median filter dan Connected Component Labeling (CCL) untuk penghilangan label pada citra mammogram dan kemudian dilakukan proses untuk menghilangkan pectoral muscle (otot dada) yang ikut terscan. Sedangkan untuk tahap ekstraksi fitur dan klasifikasi juga banyak penelitian yang telah dilakukan, seperti penelitian oleh Menaka dan Karpagavalli [9], pada penelitiannya, untuk tahap pra pengolahan citra, citra dipangkas dibagian Region of Interest (ROI) untuk selanjutnya dilakukan perataan histogram untuk meningkatkan kontras pada wilayah ROI tersebut. Sedangkan untuk proses ekstraksi fitur berbasis histogram dan GLCM, dilanjutkan dengan proses klasifikasi dengan metode Extreme Learning Machine dan Genetic Programming untuk mengklasifikasi kelas jinak dan ganas. Selanjutnya penelitian oleh Herwanto dan Aniati Murni Arymurthy [12], Proses identifikasi dimulai dengan melakukan perbaikan citra untuk menghilangkan artifak dengan cropping. Selanjutnya dilakukan peningkatan kontras dengan CLAHE. Kemudian dicari daerah kandidat massa dengan 2 cara, yaitu : menandai daerah yang dicurigai massa kanker dengan adaptive tresholding teknik p-tile. Dan menandai dengan connected component. Untuk ekstraksi fitur dengan fitur tekstur GLCM, dengan ciri : kontras, korelasi, energy, homogenity untuk mengetahui apakah itu massa atau bukan dan mendeteksi margin massa tersebut. Viet Dzung Nguyen, dkk [13], pada penelitiannya, untuk tahap preprocessing menggunakan operasi morfologi top hat dan bottom hat, kemudian deteksi ROI 5
6 dengan menggunakan metode berbasis kontur. Tiap ROI yang dideteksi di labeli sebagai TP ROI atau FP ROI. Proporsi dari jumlah TP ROI dan jumlah massa aktual disebut sensitivity. Dilanjutkan dengan ekstraksi fitur memakai GLCM, dengan ciri : energi, entropi, korelasi. Untuk klasifikasi dengan menggunakan ANN dengan 2 layer feed fordward yang ditraining dengan gradient descent learning. Untuk mengevaluasi CAD, Receiver Operating Characteristic (ROC). Kurva ROC merepresentasikan sensitivity dan specificity sistem. Dari berbagai macam penelitian yang telah ada tersebut, maka pada penelitian ini citra yang dipakai adalah citra tanpa cropping pada bagian ROI atau pun citra yang telah disegmentasi pada bagian tertentu, dengan kata lain citra yang dipakai adalah citra yang dipangkas pada bagian payudara saja dengan ekstraksi fitur khusus berbasis tekstur dengan mencobakan metode GLCM, GLRLM dan histogram. Pada penelitian ini kita dapat mengetahui kinerja dari berbagai metode untuk pra pengolahan dengan tujuan peningkatan kontras, ekstraksi fitur berbasis tekstur dan metode klasifikasi dengan melihat dari nilai akurasi, sensitifitas dan spesifisitasnya. Untuk tahap pra pengolahan dengan tujuan meningkatkan kontras citra dipakai metode, yaitu : CLAHE, Non Subsampled Contourlet Transform (NSCT), dan Contras Streching (CS), untuk selanjutnya dilihat kinerja masing-masing algoritma, seberapa baik algoritma tersebut dapat dijadikan inputan untuk tahap ekstraksi fitur dan klasifikasi. Kinerja masing-masing algoritma dengan melihat nilai MSE dan PSNR dari metode tersebut. Selain menggunakan nilai MSE dan PSNR, nilai hasil klasifikasi menjadi penentu metode mana yang paling bagus untuk digunakan. Tahap ekstraksi fitur yaitu berbasis GLCM yang terdiri dari : ASM, IDM, Korelasi, entropi, kontras yang dibandingkan dengan metode ekstraksi berbasis tekstur lainnya, yaitu : Gray Level Run Length Matrix (GLRLM) dan berbasis Histogram. Sedangkan pada tahap klasifikasi digunakan classifier berbasis Multi Layer Perceptron (MLP) dengan metode pembelajaran Back Error Propagation (BEP) yang dibandingkan dengan metode classifier lainnya, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes. 6
7 1.4 Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk membangun metode yang dapat mengklasifikasi hasil skrining citra payudara tanpa cropping pada bagian ROI dan tanpa segmentasi ke dalam kelas normal, benign dan malignant berdasarkan fitur tekstur. 1.5 Manfaat Penelitian Penelitian ini diharapkan dapat memiliki manfaat sebagai berikut : 1. Sebagai bahan pertimbangan bagi dokter radiologi dalam pengambilan keputusan terhadap keabnormalan payudara seseorang. 2. Setelah melakukan skrining diharapkan pasien mendapatkan penanganan yang cepat dan tepat sesuai dengan keabnormalannya. 3. Mendapat rujukan tentang metode yang cocok untuk digunakan untuk proses pra pengolahan, ekstraksi fitur dan klasifikasi. 7
ADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kanker merupakan proses penyakit yang terjadi karena sel abnormal mengalami mutasi genetik dari DNA seluler. Sel abnormal membentuk klon dan berproliferasi secara abnormal
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE UNTUK PERBAIKAN KUALITAS CITRA MAMMOGRAM
PERBANDINGAN METODE UNTUK PERBAIKAN KUALITAS CITRA MAMMOGRAM Hanifah Rahmi Fajrin Program Studi Teknik Elektromedik, Program Vokasi Universitas Muhammadiyah Yogyakarta Email: hanifahfajrin@gmail.com ABSTRAK
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Bab I Pendahuluan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Perkembangan ilmu biomedikal telah mendorong banyak penelitian dilakukan untuk menghasilkan alat bantu diagnosa berbasis komputer. Salah satunya yaitu pendeteksian
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kanker merupakan penyakit penyebab kematian paling tinggi di dunia, berdasarkan data World Health Organization (WHO) pada tahun 2012 terdapat sekitar 14 juta kasus
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pikir Kanker payudara merupakan salah satu penyebab kematian yang sering dialami oleh wanita pada usia lanjut. Tercatat bahwa pada tahun 2011, terdapat lebih
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI. melakukan pengamatan dan analisis dari gambar yang didapat. Untuk bisa mendapatkan
BAB 3 METODOLOGI 3.1 Analisis Kebutuhan dan Masalah 3.1.1 Analisis Kebutuhan Dalam melakukan analisa gambar mammogram, biasanya dokter secara langsung melakukan pengamatan dan analisis dari gambar yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dunia kesehatan dewasa ini tidak bisa dipisahkan dengan teknologi yang terus berkembang. Pengembangan teknologi yang erat kaitannya dengan dunia kesehatan atau dunia
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. terjadi terhadap para wanita semenjak beberapa dekade terakhir ini. Tentunya hal ini
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kanker payudara telah menjadi salah satu penyebab kematian terbesar yang terjadi terhadap para wanita semenjak beberapa dekade terakhir ini. Tentunya hal ini menjadi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pengolahan citra pada masa sekarang mempunyai suatu aplikasi yang sangat luas dalam berbagai bidang antara lain bidang teknologi informasi, arkeologi, astronomi, biomedis,
Lebih terperinciBABI PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BABI PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kanker payudara adalah jenis kanker yang dimulai pada sel-sel payudara sebagai sekelompok sel kanker, yang kemudian dapat menyerang jaringan di sekitarnya atau menyebar
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tuberkulosis merupakan penyakit yang disebabkan oleh infeksi mycobacterium tuberculosis complex (bakteri berbentuk basil lurus, sedikit melengkung, tidak berspora dan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang. Kanker payudara merupakan diagnosis kanker yang paling sering terjadi pada
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Kanker payudara merupakan diagnosis kanker yang paling sering terjadi pada wanita di dunia. Angka kejadian kanker payudara meningkat lebih dari 20% sejak tahun 2008.
Lebih terperinciCucun Very Angkoso ~
Klasifikasi Tumor dan Kista pada Citra Panoramik Gigi Manusia Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) Dosen Pembimbing : Prof. Dr. Ir. Mauridhi Hery Purnomo, M.Eng Dr. I Ketut Eddy Purnama, S.T.,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Malaria merupakan penyakit mematikan yang disebabkan oleh dari genus dengan perantara nyamuk Anopheles betina. Berdasarkan data WHO, pada tahun 2014 sendiri telah terjadi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Data medis manusia adalah salah satu data yang paling bermanfaat
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Data medis manusia adalah salah satu data yang paling bermanfaat namun sulit dari semua data biologis untuk menggali dan menganalisis informasi. Tiga perempat miliaran
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. beberapa dekade ini. Kanker paru merupakan pertumbuhan sel-sel abnormal yang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Kanker paru telah menjadi salah satu kanker yang sering terjadi dalam beberapa dekade ini. Kanker paru merupakan pertumbuhan sel-sel abnormal yang tak terkendali pada
Lebih terperinciKlasifikasi Massa pada Citra Mammogram Berdasarkan Gray Level Cooccurence Matrix (GLCM)
IJCCS, Vol.8, No.1, January 2014, pp. 59~68 ISSN: 1978-1520 59 Klasifikasi Massa pada Citra Mammogram Berdasarkan Gray Level Cooccurence Matrix (GLCM) Refta Listia* 1, Agus Harjoko 2 1 Prodi S2/S3 lmu
Lebih terperinciAplikasi Metode Fractal Lacunarity Untuk Identifikasi Kanker Payudara Kartika Kapuas Sari 1, Nurhasanah 1 Joko Sampurno 1*
Aplikasi Metode Fractal Lacunarity Untuk Identifikasi Kanker Payudara Kartika Kapuas Sari 1, Nurhasanah 1 Joko Sampurno 1* 1 Prodi Fisika, FMIPA Universitas Tanjungpura,, Jalan Prof. Dr. Hadari Nawawi,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. di bidang pendidikan, keamanan, perkantoran, bahkan pada bidan g
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sekarangini dunia berada di era digital. Era dimana hampir setiap aspek dalamkehidupan manusia sangat berhubungan erat dengan teknologi komputasi baik di bidang pendidikan,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jenis kelainan pada tulang punggung manusia bermacam-macam, bergantung pada faktor umur, kebiasaan, dan kecelakaan/virusbakteri. Skoliosis adalah kelainan tulang belakang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Masalah. terbesar penyebab kematian antara lain kanker paru, payudara, kolorektal, prostat,
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Kanker merupakan salah satu penyebab kematian terbesar di seluruh dunia. Pada tahun 2012 sekitar 8,2 juta kematian diakibatkan oleh kanker. Lima jenis kanker
Lebih terperinciBab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang
Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Proses pengolahan citra digital dapat dibagi menjadi beberapa bidang seperti object detection, image analyze, computer vision, dan medical imaging. Medical imaging
Lebih terperinciAPLIKASI DETEKSI MIKROKALSIFIKASI DAN KLASIFIKASI CITRA MAMMOGRAM BERBASIS TEKSTUR SEBAGAI PENDUKUNG DIAGNOSIS KANKER PAYUDARA
APLIKASI DETEKSI MIKROKALSIFIKASI DAN KLASIFIKASI CITRA MAMMOGRAM BERBASIS TEKSTUR SEBAGAI PENDUKUNG DIAGNOSIS KANKER PAYUDARA Yusti Fitriyani Nampira 50408896 Dr. Karmilasari Kanker Latar Belakang Kanker
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penyakit Kanker merupakan suatu peyakit yang paling ditakuti oleh masyakat karena proses penyembuhannya yang sulit, efek yang ditimbulkan dan memerlukan biaya yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. syaraf pusat yang mengkoordinir, mengatur seluruh tubuh dan pemikiran manusia.
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Otak adalah bagian penting dari tubuh manusia karena otak merupakan syaraf pusat yang mengkoordinir, mengatur seluruh tubuh dan pemikiran manusia. Cidera sedikit
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kanker merupakan salah satu penyebab utama mortalitas di dunia (sekitar 13% dari seluruh penyebab mortalitas), diperkirakan angka mortalitas sekitar 7,9 juta kematian
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pendarahan Otak adalah suatu kondisi dimana terdapat darah di jaringan otak baik itu di dalam otak (Intracerebral) maupun diantara lapisan-lapisan pelindung otak (Cranial
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penyakit malaria merupakan penyakit yang disebabkan oleh infeksinya parasit malaria terhadap sel darah merah. Parasit malaria tergolong jenis parasit dari genus Plasmodium,
Lebih terperinciUCAPAN TERIMAKASIH. Denpasar, Agustus Penulis
UCAPAN TERIMAKASIH Pertama-tama perkenankanlah penulis memanjatkan puji syukur ke hadapan Ida Sang Hyang Widhi Wasa karena hanya atas asung wara nugraha-nya, tesis ini dapat diselesaikan. Pada kesempatan
Lebih terperinciBab I. Pendahuluan. dibutuhkan. Tidak hanya untuk memudahkan proses penyimpanan dan
Bab I Pendahuluan I. 1 Latar Belakang Dewasa ini, kebutuhan akan sebuah teknologi yang mampu menganalisis dan mengklasifikasikan berbagai citra ke dalam kelas-kelas yang sesuai sangat dibutuhkan. Tidak
Lebih terperinciDAFTAR ISI HALAMAN PERSETUJUAN... III PERNYATAAN... IV PRAKATA... V DAFTAR ISI... VI DAFTAR GAMBAR... IX DAFTAR TABEL... XII INTISARI...
DAFTAR ISI HALAMAN PERSETUJUAN... III PERNYATAAN... IV PRAKATA... V DAFTAR ISI... VI DAFTAR GAMBAR... IX DAFTAR TABEL... XII INTISARI... XIV ABSTRACT...XV BAB 1 PENDAHULUAN... 1 1.1. Latar Belakang Masalah...
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Eksperimen Pada penelitian ini, eksperimen dilakukan dua kali, dimana setiap eksperimen memiliki perbedaan pada pembagian dari kelas-kelas kanker. Eksperimen pertama
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN IV.1. Implementasi Pengujian dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan MATLAB 29. Citra mammogram yang digunakan dibagi menjadi tiga kelas, yaitu kelas Normal, Benign
Lebih terperinciMetode Segmentasi Paru-Paru dan Jantung Pada Citra X-Ray Thorax
Metode Segmentasi Paru-Paru dan Jantung Pada Citra X-Ray Thorax Abstrak Segmentasi citra merupakan salah satu tahapan dalam pengolahan citra yang penting, terutama dalam dunia medis. Apabila seorang dokter
Lebih terperinciDeteksi Kanker Paru-Paru Dari Citra Foto Rontgen Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Deteksi Kanker Paru-Paru Dari Citra Foto Rontgen Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Tri Deviasari Wulan 1, Endah Purwanti 2, Moh Yasin 3 1,2 Program Studi Fisika Fakultas Sains dan Teknologi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. umum adalah 4-8 %, nodul yang ditemukan pada saat palpasi adalah %,
BAB I PENDAHULUAN Nodul tiroid merupakan permasalahan yang sering dijumpai dalam masyarakat dengan angka kejadian yang semakin meningkat seiring bertambahnya usia. Pada banyak penelitian dikemukan bahwa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. WHO Department of Gender, Women and Health mengatakan dalam. jurnal Gender in lung cancer and smoking research bahwa kematian yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang WHO Department of Gender, Women and Health mengatakan dalam jurnal Gender in lung cancer and smoking research bahwa kematian yang disebabkan oleh kanker paru-paru telah
Lebih terperinciPOSITRON, Vol. III, No. 2 (2013), Hal ISSN :
Analisis Fraktal Citra Mammogram Berbasis Tekstur Sebagai Pendukung Diagnosis Kanker Payudara Muspika Helja 1), Nurhasanah 1), Joko Sampurno 1) 1) Program Studi Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Lebih terperinciBAB I. Pendahuluan. Kanker rahim tergolong penyakit kanker yang terbanyak diderita kaum
1 BAB I Pendahuluan I.1 Latar Belakang Kanker rahim tergolong penyakit kanker yang terbanyak diderita kaum perempuan. Penyakit tersebut bahkan sangat mematikan. Biasanya beragam jenis kanker, termasuk
Lebih terperinciDIAGNOSIS PENYAKIT KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS DESKTOP
1 DIAGNOSIS PENYAKIT KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS DESKTOP Achmad Ramadhan Safutra 1, Dwi Wahyu Prabowo 1 1 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Darwan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. berlebihan atau perkembangan tidak terkontrol dari sel-sel (jaringan)
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Kanker payudara adalah suatu penyakit dimana terjadi pertumbuhan berlebihan atau perkembangan tidak terkontrol dari sel-sel (jaringan) payudara, hal ini bisa terjadi
Lebih terperinciEktraksi Fitur Citra Paru-Paru Menggunakan Gray Level Co-ocurance Matriks
Ektraksi Fitur Citra Paru-Paru Menggunakan Gray Level Co-ocurance Matriks Tri Deviasari Wulan Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Nahdlatul Ulama Surabaya tridevi@unusa.ac.id ABSTRAK Penelitian
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. saluran kelenjar dan jaringan penunjang payudara, tidak termasuk kulit payudara
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Kanker payudara adalah tumor ganas yang berasal dari sel kelenjar, saluran kelenjar dan jaringan penunjang payudara, tidak termasuk kulit payudara (Departemen Kesehatan,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Kanker serviks atau sering disebut dengan kanker leher rahim adalah
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Kanker serviks atau sering disebut dengan kanker leher rahim adalah kanker yang terjadi pada leher rahim, yaitu organ yang menghubungkan rahim dengan vagina. Penyakit
Lebih terperinciPENERAPAN FILTER GABOR UNTUK ANALISIS TEKSTUR CITRA MAMMOGRAM
PENERAPAN FILTER GABOR UNTUK ANALISIS TEKSTUR CITRA MAMMOGRAM Lussiana ETP 1, Suryarini Widodo 2, Di Ajeng Pambayun 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma
Lebih terperinciPenyebab, Gejala, dan Pengobatan Kanker Payudara Thursday, 14 August :15
Kanker payudara adalah penyakit dimana selsel kanker tumbuh di dalam jaringan payudara, biasanya pada ductus (saluran yang mengalirkan ASI ke puting) dan lobulus (kelenjar yang membuat susu). Kanker atau
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Bab ini membahas langkah-langkah dari implementasi dan pembahasan dari hasil penelitian yang telah dilakukan tentang klasifikasi aktivitas menggunakan algoritma k-nearest neighbor
Lebih terperinciImplementasi Intensity Transfer Function(ITF) Untuk Peningkatan Intensitas Citra Medis Hasil Pemeriksaan MRI
Implementasi Intensity Transfer Function(ITF) Untuk Peningkatan Intensitas Citra Medis Hasil Pemeriksaan MRI 1 Desti Riminarsih dan 2 Cut Maisyarah Karyati 1 Pusat Studi Komputasi Matematika(PSKM), Universitas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Selama lebih dari dua puluh tahun terakhir, penelitian tentang tumor otak yang dilakukan oleh National Cancer Institute Statistics (NCIS) menyebutkan penyakit tumor
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Tubuh terdiri dari sel-sel yang selalu tumbuh. Kadang-kadang. pertumbuhan tersebut tidak terkontrol dan membentuk suatu gumpalan.
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Tubuh terdiri dari sel-sel yang selalu tumbuh. Kadang-kadang pertumbuhan tersebut tidak terkontrol dan membentuk suatu gumpalan. Kebanyakan tidak menimbulkan
Lebih terperinciDAFTAR ISI BAB II TINJAUAN PUSTAKA...4
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL...i PERNYATAAN BEBAS PLAGIARISME...ii HALAMAN PENGESAHAN...iii HALAMAN TUGAS...iv HALAMAN MOTTO...vi KATA PENGANTAR...vii DAFTAR ISI...ix DAFTAR TABEL...xiii DAFTAR GAMBAR...xv
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
DAFTAR ISI Halaman HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN... ii PERNYATAAN... iii DAFTAR ISI... iv DAFTAR TABEL...viii DAFTAR GAMBAR... ix DAFTAR SINGKATAN. x INTISARI xi BAB I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI. untuk mengurangi adanya false positive dan false negative. False positive dalam hal ini
34 BAB 3 METODOLOGI 3.1 Analisis Kebutuhan dan Masalah Dalam proses diagnosis kanker payudara dibutuhkan akurasi yang tinggi untuk mengurangi adanya false positive dan false negative. False positive dalam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Citra (image) istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Citra (image) istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik
Lebih terperinciterdapat tiga tahapan pemeriksaan secara dini yaita (1) pemeriksaan sendiri, (2) pemeriksaan yang dilakukan oleh tenaga medis yang bertujuan untuk men
APLIKASI DETEKSI MIKROKALSIFIKASI DAN KLASIFIKASI CITRA MAMMOGRAM BERBASIS TEKSTUR SEBAGAI PENDUKUNG DIAGNOSIS KANKER PAYUDARA Yusti Fitriyani Nampira Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri,
Lebih terperinciEKSTRAKSI FITUR DAN KLASIFIKASI MENGGUNAKAN METODE GLCM DAN SVM PADA CITRA MAMMOGRAM UNTUK IDENTIFIKASI KANKER PAYUDARA
EKSTRAKSI FITUR DAN KLASIFIKASI MENGGUNAKAN METODE GLCM DAN SVM PADA CITRA MAMMOGRAM UNTUK IDENTIFIKASI KANKER PAYUDARA Bebby Dwi Junita Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK DETEKSI BAKTERI E-COLI
PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK DETEKSI BAKTERI E-COLI Laily Hermawanti Program Studi Teknik informatika Fakultas Teknik Universitas Sultan Fatah (UNISFAT) Jl. Diponegoro 1B Jogoloyo Demak Telpon
Lebih terperinci1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kanker merupakan salah satu penyakit yang dapat beresiko pada kematian atau lebih dikenal dengan penyakit pembunuh. Salah satu penyakit pembunuh diantaranya kanker prostat
Lebih terperinciEKSTRAKSI CIRI BERBASIS WAVELET DAN GLCM UNTUK DETEKSI DINI KANKER PAYUDARA PADA CITRA MAMMOGRAM
E.8 EKSTRAKSI CIRI BERBASIS WAVELET AN GLCM UNTUK ETEKSI INI KANKER PAYUARA PAA CITRA MAMMOGRAM Hanifah Rahmi Fajrin 1*, Hanung Adi Nugroho 2, Indah Soesanti 3 Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi informasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Masalah. dunia. Pada tahun 2012 sekitar 8,2 juta kematian diakibatkan oleh kanker. Kanker
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Kanker merupakan salah satu penyebab kematian terbesar di seluruh dunia. Pada tahun 2012 sekitar 8,2 juta kematian diakibatkan oleh kanker. Kanker merupakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. atau yang disebut dengan cardiomegaly. Pemantauan pembesaran jantung
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penyakit jantung merupakan pembunuh yang paling berbahaya saat ini yang menjadikannya sebagai penyebab kematian nomor satu di dunia (WHO, 2012). Salah satu tanda penyakit
Lebih terperinciBAB 4 PENGUJIAN DAN ANALISIS SISTEM
BAB 4 PENGUJIAN DAN ANALISIS SISTEM Bab ini akan membahas mengenai proses pengujian dari sistem yang dirancang terhadap beberapa citra dijital replika kulit. Pengujian terhadap sistem ini dilakukan untuk
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. citra keluaran dengan informasi yang siap digunakan. meningkatkan efisiensi dan akurasi, serta meminimalisasi kesalahan.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi pada bidang kedokteran cukup pesat. Dalam bidang pencitraan biologis, penggunaan kardiologi dan mammografi telah diaplikasikan secara luas di
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. kesengsaraan dan kematian pada manusia. Saat ini kanker menempati. Data World Health Organization (WHO) yang diterbitkan pada 2010
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Kanker merupakan salah satu penyakit yang banyak menimbulkan kesengsaraan dan kematian pada manusia. Saat ini kanker menempati peringkat kedua penyebab kematian
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. terkontrol pada jaringan paru. Munculnya kanker ditandai dengan
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Kanker paru adalah penyakit pertumbuhan jaringan yang tidak dapat terkontrol pada jaringan paru. Munculnya kanker ditandai dengan pertumbuhan sel yang tidak normal,
Lebih terperinciIdentifikasi Abnormalitas Paru-Paru Pada Citra Foto Thorax (Chest X-Ray) menggunakan Metode Wavelet Daubechies dan Jaringan Syaraf Tiruan
Identifikasi Abnormalitas Paru-Paru Pada Citra Foto Thorax (Chest X-Ray) menggunakan Metode Wavelet Daubechies dan Jaringan Syaraf Tiruan Rezkiana Hasanuddin rezkianaaa@gmail.com Deasy Mutiara Putri deasymutiaraputri@gmail.com
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. jaringan ikat pada payudara. Terdapat beberapa jenis kanker payudara antara lain
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Kanker payudara adalah pertumbuhan sel-sel pada jaringan payudara secara abnormal, terus menerus, tidak terkontrol dan tidak terbatas. Kanker bisa mulai tumbuh di dalam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Indonesia merupakan negara berkembang yang memiliki jumlah penduduk yang cukup banyak. Menurut hasil sensus penduduk tahun 2010 yang dikeluarkan
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. kanker payudara apakah tergolong normal atau abnormal (benign atau malignant)
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Sistem Sistem aplikasi yang kami kembangkan adalah sistem pengklasifikasian jenis kanker payudara apakah tergolong normal atau abnormal (benign atau malignant)
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI. 3.1 Rancangan Program Pemilihan Metode. Dalam perancangan program mammogram, telah ditemukan banyak
BAB 3 METODOLOGI 3.1 Rancangan Program 3.1.1 Pemilihan Metode Dalam perancangan program mammogram, telah ditemukan banyak sekali metode yang dapat digunakan. Metode-metode yang ada mencakup program yang
Lebih terperinciANALISIS CONTRAST LIMITED ADAPTIVE HISTOGRAM EQUALIZATION (CLAHE) DAN REGION GROWING DALAM DETEKSI GEJALA KANKER PAYUDARA PADA CITRA MAMMOGRAM
Freyssenita Kanditami P, Deni Saipudin, Achmad Rizal, Analisis Contrast Adaptive Histogram 15 ANALISIS CONTRAST LIMITED ADAPTIVE HISTOGRAM EQUALIZATION (CLAHE) DAN REGION GROWING DALAM DETEKSI GEJALA KANKER
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Produk industri dirancang untuk melakukan fungsi atau tugas tertentu dalam memenuhi kebutuhan pengguna. Seorang pengguna (user) produk industri memiliki harapan
Lebih terperinciLAPORAN SKRIPSI DETEKSI KANKER OTAK PADA DATA MRI MELALUI JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN EKSTRAKSI FITUR DISCRETE WAVELET TRANSFORM
LAPORAN SKRIPSI DETEKSI KANKER OTAK PADA DATA MRI MELALUI JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN EKSTRAKSI FITUR DISCRETE WAVELET TRANSFORM Oleh : Saeful Anwar 2009-51-030 SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH SATU SYARAT
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini akan dibahas tentang latar belakang, perumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, dan kontribusi penelitian. Masalah-masalah yang dihadapi berkaitan dengan melakukan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Padaawalabad 17, René Pada 19, Charles BabbagedanAda yang meletakkanpondasiuntukkecerdasanbuatan.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1KecerdasanBuatan 2.1.1 Sejarah Padaawalabad 17, René Descartesmengemukakanbahwatubuhhewandapatdiaplikasikanpadamesin.Blai se Pascalmenciptakanmesinpenghitung digital mekanispertamapada
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. bedah pada anak yang paling sering ditemukan. Kurang lebih
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Sekitar 5%-10% dari seluruh kunjungan di Instalasi Rawat Darurat bagian pediatri merupakan kasus nyeri akut abdomen, sepertiga kasus yang dicurigai apendisitis didiagnosis
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Meningkatnya perkembangan teknologi juga diikuti dengan berkembangnya penggunaan berbagai situs jejaring sosial. Salah satu jejaring sosial yang sangat marak digunakan
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. arsitektur, prosedur, dan hasil model Radial Basis Function Neural Network untuk
BAB III PEMBAHASAN Bab III merupakan pembahasan yang meliputi proses penelitian yaitu arsitektur, prosedur, dan hasil model Radial Basis Function Neural Network untuk klasifikasi stadium kanker payudara,
Lebih terperinci1. BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
1. BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Diagnosis kanker dapat dilakukan berdasarkan struktur morfologisnya, namun hal tersebut mengalami kesulitan karena perbedaan struktur morfologis yang sangat tipis
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Eksperimen Pada penelitian ini, eksperimen dilakukan terhadap 3 metode NMF, yaitu normal NMF, Local NMF, dan nsnmf.untuk setiap metode NMF, eksperimenakan dilakukan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. menjawab segala permasalahan yang ada dalam penelitian ini.
BAB III METODE PENELITIAN Pada bab ini akan dijelaskan bahan yang digunakan dalam membantu menyelesaikan permasalahan, dan juga langkah-langkah yang dilakukan dalam menjawab segala permasalahan yang ada
Lebih terperinciCARA YANG TEPAT DETEKSI DINI KANKER PAYUDARA
CARA YANG TEPAT DETEKSI DINI KANKER PAYUDARA Oleh : Debby dan Arief Dalam tubuh terdapat berjuta-juta sel. Salah satunya, sel abnormal atau sel metaplasia, yaitu sel yang berubah, tetapi masih dalam batas
Lebih terperinciIDENTIFIKASI KEASLIAN MATA UANG RUPIAH MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN)
IDENTIFIKASI KEASLIAN MATA UANG RUPIAH MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) SKRIPSI Disusun Oleh : THOMI LUTHFIANTO 1203030010 PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS
Lebih terperinciADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA DETEKSI KANKER PAYUDARA PADA CITRA MIKROKALSIFIKASI MAMMOGRAFI DENGAN METODE NAIVE BAYES SKRIPSI
DETEKSI KANKER PAYUDARA PADA CITRA MIKROKALSIFIKASI MAMMOGRAFI DENGAN METODE NAIVE BAYES SKRIPSI MADHANAYU PUTRI TARISTA PROGRAM STUDI S-1 TEKNOBIOMEDIK DEPARTEMEN FISIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kayu merupakan salah satu komoditi yang dapat digunakan untuk beberapa keperluan, seperti bahan bangunan, furniture, dll. Setiap jenis kayu memiliki karakteristik
Lebih terperinciBAB 3 IMPLEMENTASI SISTEM
BAB 3 IMPLEMENTASI SISTEM Bab ini akan membahas mengenai proses implementasi dari metode pendeteksian paranodus yang digunakan dalam penelitian ini. Bab ini terbagai menjadi empat bagian, bagian 3.1 menjelaskan
Lebih terperinciBAB 3 PROSEDUR DAN METODOLOGI. menawarkan pencarian citra dengan menggunakan fitur low level yang terdapat
BAB 3 PROSEDUR DAN METODOLOGI 3.1 Permasalahan CBIR ( Content Based Image Retrieval) akhir-akhir ini merupakan salah satu bidang riset yang sedang berkembang pesat (Carneiro, 2005, p1). CBIR ini menawarkan
Lebih terperinciDIAGNOSIS KANKER PAYUDARA PADA MAMMOGRAM MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI CURVELET DAN CBIR
DIAGNOSIS KANKER PAYUDARA PADA MAMMOGRAM MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI CURVELET DAN CBIR TRI ADHI WIJAYA [5108100510] Surabaya, 19 Juli 2010 / Ruang Sidang S2 Gedung Teknik Informatika ITS Latar Belakang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kanker adalah penyebab utama kematian di seluruh dunia. Berdasarkan data dari World Health Organization (WHO), pada tahun 2012 terdapat sekitar 14 juta kasus kanker
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. A. Arsitektur dan Model Fuzzy Neural Network untuk Klasifikasi Stadium
BAB III PEMBAHASAN A. Arsitektur dan Model Fuzzy Neural Network untuk Klasifikasi Stadium Kanker Payudara Fuzzy Neural Network (FNN) adalah gabungan sistem fuzzy dengan Artificial Neural Network (ANN).
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PULPITIS MENGGUNAKAN METODE WATERSHED
PENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PULPITIS MENGGUNAKAN METODE WATERSHED Imam Abdul Hakim 1), Bambang Hidayat 2), Suhardjo 3) 1),2) Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom Jl. Telekomunikasi
Lebih terperinciPENENTUAN JENIS FRAKTUR BATANG (DIAFISIS) PADA TULANG PIPA BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi pengolahan citra digital terus mengalami kemajuan yang sangat pesat. Teknologi tersebut dapat digunakan untuk memudahkan dan menyelesaikan masalah
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN. Bab IV berisi pembahasan yang meliputi proses penelitian yakni hasil
BAB IV PEMBAHASAN Bab IV berisi pembahasan yang meliputi proses penelitian yakni hasil model Radial Basis Function Neural Network untuk diagnosa kanker otak, hasil klasifikasi, dan ketepatan hasil klasifikasinya.
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Eksperimen Pada penelitian ini dilakukan eksperimen sebanyak dua kali. Eksperimen pertama dilakukan untuk menguji keberhasilan klasifikasi ROI ke dalam jenis keabnormalan,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Perkembangan pengetahuan dibidang kecerdasan buatan sedemikian
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan pengetahuan dibidang kecerdasan buatan sedemikian pesatnya, seperti penelitian segmentasi dokumen. Segmentasi dokumen membuat pengguna menjadi mudah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kesehatan jasmani merupakan aspek penting yang harus dijaga. Sebagai contoh yaitu kesehatan gigi dan mulut. Gigi sangat berperan dalam mencerna secara mekanik
Lebih terperinciREPRESENTASI BENTUK TUMOR PAYUDARA DENGAN KODE RANTAI
Yogyakarta, 22 Juli 2009 REPRESENTASI BENTUK TUMOR PAYUDARA DENGAN KODE RANTAI Aviarini Indrati 1, Sarifuddin Madenda 2, dan Rokia Missaoui 3 1 Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi 2) Teknologi Industri,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sentimen dari pengguna aplikasi android yang memberikan komentarnya pada fasilitas user review
Lebih terperinciSistem Klasifikasi dan Penomoran Posteriror Dental Radiography Menggunakan Support Vector Machine dengan Fitur Mesiodistal Neck
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-5 1 Sistem Klasifikasi dan Penomoran Posteriror Dental Radiography Menggunakan Support Vector Machine dengan Fitur Mesiodistal Neck Ahmad Mustofa Hadi, Agus
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi internet berkembang dengan sangat pesat dan sangat mudah sekali untuk mengaksesnya. Akan tetapi, didalamnya terdapat banyak konten yang
Lebih terperinci