Implementasi Neuro-Fuzzy untuk Identifikasi Kanker Paru dari Citra Chest X-Ray

SITA ARI IMAMAH, 081211731039 (2016) Implementasi Neuro-Fuzzy untuk Identifikasi Kanker Paru dari Citra Chest X-Ray. Skripsi thesis, Universitas Airlangga.

[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
ST.T.33-16 Ima i ABSTRAK.pdf

Download (428kB) | Preview
[img] Text (FULLTEXT)
ST.T.33-16 Ima i.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
Official URL: http://lib.unair.ac.id

Abstract

Kanker paru adalah salah satu jenis kanker yang paling berbahaya dan merupakan penyebab utama kematian di berbagai negara di dunia. Pentingnya deteksi dini pada kanker paru menjadi hal utama untuk menekan angka mortalitas akibat penyakit ini. Screening melalui chest X-ray merupakan salah satu cara deteksi dini kanker paru. Menafsirkan rontgen dada (citra X-ray) sangat kompleks bagi ahli radiologi. Struktur anatomi tumpang tindih membuat gambar terlihat rumit, sehingga ahli radiologi yang berpengalaman bahkan mengalami kesulitan membedakan infiltrat dari pola normal percabangan pembuluh darah pada paruparu, atau mendeteksi nodul halus yang mengindikasikan kanker paru-paru. Untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi program screening untuk mendeteksi kanker paru-paru stadium awal, sejumlah proyek penelitian, seperti analisis tekstur dan segmentasi citra, telah dilakukan untuk membantu ahli radiologi dalam mendiagnosis kanker paru-paru. Pada penelitian ini didesain suatu sistem implementasi metode neuro-fuzzy yang mampu mengidentifikasi kanker paru melalui citra digital chest X-ray dengan fuzzy backpropagation sebagai salah satu metode neuro-fuzzy. Masukan pada jaringan pelatihan FBP adalah kombinasi dari ekstraksi fitur berbasis transformasi wavelet dengan mengambil nilai energi, mean, dan standar deviasi hasil dekomposisi transformasi wavelet. Keluaran jaringan pelatihan FBP dibagi menjadi dua kelas yaitu normal dan suspec kanker paru. Tingkat akurasi optimal dari 61 data pengujian yaitu sebesar 72,13%, dengan menggunakan pola masukan fitur mean dan 14 hidden layer pada metode FBP. Kata kunci: kanker paru, digital chest X-ray, transformasi wavelet, neuro-fuzzy, fuzzy backpropagation

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: KKC KK ST.T.33-16 Ima i
Uncontrolled Keywords: kanker paru, digital chest X-ray, transformasi wavelet, neuro-fuzzy, fuzzy backpropagation
Subjects: R Medicine > RC Internal medicine > RC0254 Neoplasms. Tumors. Oncology (including Cancer)
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK7868.D5 Digital electronics and Electronic circuit design
Divisions: 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Tekno Biomedik
Creators:
CreatorsEmail
SITA ARI IMAMAH, 081211731039UNSPECIFIED
Contributors:
ContributionNameEmail
ContributorSoegianto Soelistiono, Dr. Ir., M.SiUNSPECIFIED
ContributorEndah Purwanti, S.Si, M.T,UNSPECIFIED
Depositing User: Tatik Poedjijarti
Date Deposited: 05 Jan 2017 17:31
Last Modified: 08 Jun 2017 22:59
URI: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/50551
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item View Item