DESAIN SISTEM DETEKSI KERUSAKAN JARINGAN DERMIS DARI CITRA MIKROSKOP DIGITAL MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI FITUR

Ima Kurniastuti, 080810337 (2012) DESAIN SISTEM DETEKSI KERUSAKAN JARINGAN DERMIS DARI CITRA MIKROSKOP DIGITAL MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI FITUR. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

[img]
Preview
Text
1. Sampul.pdf

Download (162kB) | Preview
[img]
Preview
Text
2. Lembar Pengesahan.pdf

Download (131kB) | Preview
[img]
Preview
Text
3. Pedoman Penggunaan.pdf

Download (142kB) | Preview
[img] Text
4. Abstrak.pdf

Download (185kB)
[img] Text
5. Abstract.pdf

Download (186kB)
[img] Text
6. Kata Pengantar.pdf

Download (187kB)
[img] Text
7. Daftar Isi.pdf

Download (193kB)
[img] Text
8. Daftar Tabel.pdf

Download (188kB)
[img] Text
9. Daftar Gambar.pdf

Download (193kB)
[img]
Preview
Text
10. Daftar Lampiran.pdf

Download (187kB) | Preview
[img]
Preview
Text
11. Bab 1.pdf

Download (206kB) | Preview
[img]
Preview
Text
12. Bab 2.pdf

Download (519kB) | Preview
[img] Text
13. Bab 3.pdf

Download (245kB)
[img] Text
14. Bab 4.pdf

Download (515kB)
[img]
Preview
Text
15. Bab 5.pdf

Download (151kB) | Preview
[img]
Preview
Text
16. Daftar Pustaka.pdf

Download (196kB) | Preview
[img]
Preview
Text (lampiran)
25572.pdf

Download (2MB) | Preview
Official URL: http://lib.unair.ac.id

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk mendesain sistem deteksi kerusakan jaringan kulit mencit (mus musculus) akibat paparan laser Nd:YAG dengan dosis energi 18,8 – 53,8 J/cm2 dari citra mikroskop digital. Kerusakan jaringan kulit akibat paparan laser Nd:YAG berupa pendarahan (bleeding) dan lubang. Sampel citra yang digunakan adalah citra jaringan normal dan citra jaringan rusak. Desain sistem menggunakan pemograman Delphi dengan metode ekstraksi fitur warna dan segmentasi warna. Fitur yang digunakan dalam penelitian ini ada tiga buah yaitu fitur jaringan normal, fitur pendarahan (bleeding), dan fitur lubang. Metode ekstraksi fitur warna dilakukan dengan menggunakan histogram untuk mengetahui intensitas dengan nilai frekuensi tertinggi secara teliti. Segmentasi warna menghasilkan daerah-daerah pada citra yang termasuk dalam rentang intensitas fitur. Hasil uji program penentuan jaringan kulit normal dan jaringan kulit rusak pada penelitian ini menunjukkan bahwa 25 citra dari 40 citra yang digunakan berhasil diidentifikasi sehingga tingkat keakuratan program sebesar 62,5%. Sedangkan pada hasil uji program pengukuran diameter, tingkat keakurasian sebesar 38,84% hingga 68,14%.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: KKC KK ST. T 03 / 12 Kur d
Uncontrolled Keywords: LASER; FEATURE EXTRACTION
Subjects: Q Science
R Medicine
T Technology
Creators:
CreatorsEmail
Ima Kurniastuti, 080810337UNSPECIFIED
Contributors:
ContributionNameEmail
ContributorRetna Apsari,, Dr. M.SiUNSPECIFIED
ContributorYhosep Gita Yhun Yhuwana,, S.SiUNSPECIFIED
Depositing User: Unnamed user with username agung
Date Deposited: 07 Dec 2012 12:00
Last Modified: 13 Jun 2017 20:08
URI: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/25572
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item View Item