Dewi Ari Nirmawaty, 080810726 (2012) DETEKSI KANKER SERVIKS (CARSINOMA SERVIKS UTERI) PADA CITRA HASIL REKAMAN CT-SCAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.
![[img]](https://repository.unair.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
1. Sampul.pdf Download (134kB) |
|
|
Text
2. Lembar Pengesahan.pdf Download (134kB) |
|
|
Text
3. Pedoman Penggunaan Skripsi.pdf Download (95kB) |
|
|
Text
4. Abstrak.pdf Download (99kB) | Preview |
|
|
Text
5. Abstract.pdf Download (97kB) | Preview |
|
|
Text
6. Kata Pengantar.pdf Download (98kB) | Preview |
|
|
Text
7. Daftar Isi.pdf Download (93kB) | Preview |
|
|
Text
8. Daftar Gambar.pdf Download (93kB) |
|
|
Text
9. Daftar Tabel.pdf Download (89kB) |
|
|
Text
10. Daftar Lampiran.pdf Download (88kB) | Preview |
|
|
Text
11. Bab 1.pdf Download (109kB) | Preview |
|
|
Text
12. Bab 2.pdf Download (269kB) | Preview |
|
|
Text
13. Bab 3.pdf Download (168kB) | Preview |
|
|
Text
15. Bab 5.pdf Download (97kB) | Preview |
|
|
Text
16. Daftar Pustaka.pdf Download (102kB) | Preview |
|
|
Text
17. Lampiran.pdf Download (531kB) | Preview |
|
|
Text (bab 4)
25570.pdf Download (1MB) | Preview |
Abstract
Daerah organ dengan kelainan kanker serviks pada citra hasil rekaman CT-Scan secara klinis sukar dibedakan, karena intensitas warna citra organ dan kanker yang hampir sama. Gambaran CT-Scan kanker serviks meliputi tiga objek utama, yakni tulang, organ serviks, dan daerah organ dengan adanya kanker. Dengan menggunakan Artificial Neural Network (ANN) diharapkan dapat membantu para medis di bidangnya untuk mendeteksi daerah letak kanker. Telah dilakukan deteksi kanker serviks menggunakan jaringan syaraf tiruan terhadap citra hasil rekaman CT-Scan. Citra hasil rekaman CT-Scan dikonversi ke dalam bentuk digital menggunakan teknik image processing. Hasil konversi digital, menggunakan ekstraksi ciri segmentasi warna akan menghasilkan karakteristik dominan, sehingga mewakili daerah citra kanker tersebut. Karakteristik dominan ini digunakan sebagai inputan pada jaringan syaraf tiruan untuk tahap pelatihan, dan pengujian. Dalam deteksi kanker serviks, pada tahap pembelajaran dengan pengawasan digunakan metode perceptron. Sistem perangkat lunak untuk deteksi kanker serviks dikembangkan menggunakan Delphi. Dapat disimpulakan, pada penelitian ini telah diperoleh perangkat lunak yang dapat mendeteksi daerah organ dengan kelainan kanker serviks secara otomatis dengan keakuratan sebesar 90%.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Additional Information: | KKC KK ST. T 06 / 12 Nir d | |||||||||
| Uncontrolled Keywords: | CANCER; NEURAL NETWORK | |||||||||
| Subjects: | Q Science R Medicine T Technology > T Technology (General) |
|||||||||
| Divisions: | 08. Fakultas Sains dan Teknologi | |||||||||
| Creators: |
|
|||||||||
| Contributors: |
|
|||||||||
| Depositing User: | Agung BK | |||||||||
| Date Deposited: | 07 Dec 2012 12:00 | |||||||||
| Last Modified: | 13 Jun 2017 20:08 | |||||||||
| URI: | http://repository.unair.ac.id/id/eprint/25570 | |||||||||
| Sosial Share: | ||||||||||
Actions (login required)
 |
View Item |