Identifikasi Awal Penyakit TUberculosis Berdasarkan Pengolahan Citra Digital Pada Foto Rontgen Paru Manusia Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan ELM (Extreme Learning Machine)

Danika Trientin

Informasi Dasar

92 kali
111081010
621.382 2
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

ABSTRAKSI: Deteksi penyakit tuberculosis dilakukan melalui beberapa tahap, diantaranya melalui pemeriksaan citra X-ray paru. Namun, ternyata masih terdapat beberapa kesulitan dalam pendeteksian penyakit tuberculosis, terutama dalam menganalisis hasil foto X-ray paru. Analisis yang dilakukan selama ini dapat dikatakan subjektif, karena masih mengandalkan subjek yang menilai, dalam hal ini ahli medis. Dari permasalahan tersebut, maka diperlukan adanya suatu sistem analisis berbasis komputasi, sehingga hasil yang diperoleh lebih akurat dan objektif.

Pada tugas akhir ini dilakukan pre-processing citra, yang terdiri atas operasi morfologi, cropping, dan normalisasi. Proses selanjutnya adalah proses ekstraksi ciri menggunakan metode Transformasi Wavelet, histogram, deteksi tepi, dan Spektrum Fourier, kemudian klasifikasi menggunakan jaringan syaraf tiruan ELM (Extreme Learning Machine).

Dari hasil pengujian diperoleh tingkat akurasi identifikasi adalah 100% untuk data latih dan 100% dengan waktu komputasi 15.418078 detik untuk data ujiKata Kunci : Tuberculosis, citra X-ray paru, pre-proccessing citra, Extreme Learning MachineABSTRACT: Tuberculosis disease is determined by some steps, one of them is from lung‟s X-ray image. However, there are still some difficulties in the detection of tuberculosis disease, especially in analyzing the results of X-ray images. The analysis conducted so far can be said to be subjective, because it still relies on the subject of the judge, in this case is a medical expert. Thus, there is a need for computer vision-based system to get the better result.

This final task through pre-processing which consists of morphological operations, cropping, and normalization. Next step is feature extraction using Wavelet transform, histogram, edge detection, and Spectrum Fourier, and classification using artificial neural network ELM (Extreme Learning Machine).

From the test result, the accuracy rate is 100% for training data and 100% with computation time 15.418078 seconds for test data.Keyword: Tuberculosis, lung‟s X-ray image, image pre-proccessing, Extreme Learning Machine

Subjek

Pengolahan Sinyal Informasi
 

Katalog

Identifikasi Awal Penyakit TUberculosis Berdasarkan Pengolahan Citra Digital Pada Foto Rontgen Paru Manusia Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan ELM (Extreme Learning Machine)
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

Danika Trientin
Perorangan
Achmad Rizal, Suryo Adhi Wibowo
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2012

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini