Mahasiswa: Muhimmatul Khoiro 1110100049 Dosen Pembimbing: M. Arief Bustomi, S.Si, M.Si.
Jurusan Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2014
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Metodologi
Pembahasan
Kesimpulan
Diagnosa manual
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
LATAR BELAKANG
Diagnosa dengan bantuan software
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Metodologi
Pembahasan
Kesimpulan
Rumusan Masalah : 1.
2.
Bagaimana pengaruh proses segmentasi citra terhadap perfomasi perangkat lunak untuk mengklasifikasikan citra sinar-X paru-paru ke dalam tipe normal, kanker, dan efusi menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Bagaimana perfomasi tersebut jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.
Tujuan Penelitian : 1. Untuk mengetahui pengaruh proses segmentasi citra terhadap perfomasi perangkat lunak untuk mengklasifikasikan citra sinar-X paru-paru ke dalam tipe normal, kanker, dan efusi menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation 2. Untuk menganalisa perfomasi sistem perangkat lunak yang telah dibuat jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Metodologi
Pembahasan
Kesimpulan
Batasan Masalah : 1. Penelitian Tugas Akhir ini dibatasi hanya pada pengklasifikasian citra sinar-X paru meliputi paru-paru normal, paru-paru yang terkena kanker dan paru-paru yang terkena efusi. 2. Dalam penelitian ini tidak dibahas proses pengambilan data. 3. Metode jaringan syaraf tiruan yang digunakan dalam penelitian ini adalah backpropagation. 4. Sedangkan pengolahan dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Matlab 7.10.0.499 (R2010a).
Manfaat Penelitian : Sebagai referensi penelitian mengenai peningkatan performasi perangkat lunak berbasis metode jaringan syaraf tiruan. untuk mempercepat kinerja dokter dalam menganalisa dan mengklasifikasi citra sinar-X paru-paru
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Metodologi
Pembahasan
Kesimpulan
Komponen alat rontgen
Proses pengambilan citra rontgen
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Metodologi
Pembahasan
Kesimpulan
Hasil Foto Rontgen Paru-paru
Citra Paru-paru Normal
Citra Paru-paru Kanker
Citra Paru-paru Efusi
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Metodologi
Pembahasan
Kesimpulan
Komplemen Citra
Pengolahan Citra suatu sistem di mana proses dilakukan dengan masukan berupa citra, dan menghasilkan citra pula dengan kualitas yang lebih baik
Tapis Median Ekualisasi Histogram Adaptif Deteksi Tepi Canny
Operasi Morfologi Erosi
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Metodologi
Pembahasan
Ciri yang didasarkan pada karakteristik histogram citra Kurtosis tingkat keruncingan histogram citra Skewness ukuran kecondongan histogram citra
Standar Deviasi rata-rata kontras
Mean rata-rata intensitas
Fitur Histogram
Entropy Ukuran keacakan histogram citra
Kesimpulan
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Metodologi
Pembahasan
Kesimpulan
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Metodologi
Pembahasan
Kesimpulan
Arsitektur Jaringan Backpropagation
Flowchart Pemrograman JST Backpropagation
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Metodologi
Pembahasan
Kesimpulan
Obyek yang digunakan sebanyak 150 citra rontgen paru-paru yang terdiri dari 90 citra latih dan 60 citra uji. Sedangkan pengolahan dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Matlab 7.10.0.499 (R2010a).
Citra Paru-paru Normal
Citra Paru-paru Efusi
Citra Paru-paru Kanker
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Metodologi
Pembahasan
Kesimpulan
Studi Pendahuluan
Perancangan Sistem
Pemrosesan Awal Citra
Pelatihan Jaringan
Ekstraksi Fitur
Segmentasi Citra
Pengujian Jaringan
Analisa Kerja
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Metodologi
Citra Asli
Citra hasil Ekualisasi Histogram Adaptif
Pembahasan
Komplemen Citra
Citra hasil Tapis Median
Kesimpulan
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Metodologi
X Citra Hasil Pemrosesan Awal
Pembahasan
Kesimpulan
= Mask Daerah Dada
Hasil Segmentasi Citra
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Metodologi
Pembahasan
Kesimpulan
FITUR HISTOGRAM Mean Standart Deviasi Entropy Kurtosis Skewness
Citra Hasil Segmentasi
Histogram Citra
= = = = =
90,2382 70,9278 89,3901 7,2457 1,9812
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Metodologi
Pembahasan
Kesimpulan
Arsitektur JST Backpropagation pada penelitian
Parameter-parameter jaringan : Jumlah neuron layar tersembunyi 2500, fungsi aktivasi sigmoid bipolar, laju pemahaman jaringan 0,1 dan jumlah epoch 370.
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Proses pelatihan jaringan
Metodologi
Pembahasan
Kesimpulan
Grafik performasi pelatihan jaringan
Tinjauan Pustaka
Pendahuluan
Metodologi
Pembahasan
Hasil Klasifikasi Citra Latih Terdeteksi sebagai
Citra Latih
Efusi
Tingkat Akurasi
Normal
Kanker
Jumlah
Normal
30
0
0
100 %
30
Kanker
0
30
0
100 %
30
Efusi
0
0
30
100 %
30
100 %
90
Jumlah
Rata-rata prosentase
Hasil Klasifikasi Citra Uji Terdeteksi sebagai
Citra Uji
Normal
Kanker
Efusi
Tingkat Akurasi
Normal
13
3
4
65%
20
Kanker
5
10
5
50 %
20
Efusi
0
2
18
90 %
20
68,33 %
60
Rata-rata prosentase
Kesimpulan
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Hasil Penelitian
Metodologi
Pembahasan
Kesimpulan
Hasil Penelitian Sebelumnya (Hasan Bisri, 2013)
Dengan proses segmentasi citra Akurasi pelatihan = 100%
Tanpa proses segmentasi citra Akurasi pelatihan = 98,89%
Akurasi Pengujian = 68,33% Error pelatihan
= 0,00583
Akurasi Pengujian = 65% Error pelatihan
= 0,01
Pendahuluan
Tinjauan Pustaka
Metodologi
Pembahasan
Kesimpulan
Setelah dilakukan proses segmentasi didapatkan tingkat akurasi pada sistem perangkat lunak klasifikasi sebesar 100% pada pelatihan dan 68,33% pada pengujian Pada penelitian ini terjadi peningkatan performasi jaringan dari penelitian sebelumnya Adanya proses segmentasi citra, jaringan lebih mudah mengenali pola masukkan dari citra.
