Blog Archives
Deteksi Kanker Paru Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan pada Citra CT Scan
Kanker paru-paru adalah salah satu jenis kanker yang paling mematikan di seluruh dunia. Deteksi dini kanker paru-paru sangat penting untuk meningkatkan tingkat kelangsungan hidup pasien. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk deteksi kanker paru-paru adalah dengan menggunakan teknologi pengolahan citra medis dengan modalitas CT scan. Dalam penelitian ini, akan dijelaskan bagaimana pengolahan citra, khususnya ekstraksi fitur Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM), dan penggunaan jaringan syaraf tiruan (neural networks) dapat digunakan untuk deteksi kanker paru-paru pada citra CT scan.
Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ)
Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) adalah jenis jaringan syaraf tiruan yang digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam beberapa kategori atau kelas yang telah ditentukan. LVQ adalah metode yang termasuk dalam kelompok algoritma “competitive learning”, yang berarti bahwa neuron-neuron dalam jaringan bersaing untuk memenangkan vektor input yang diberikan dan belajar untuk mewakili kelas tertentu.
Pengolahan Citra untuk Menghitung Volume Tumor Otak pada Modalitas MRI
Penggunaan teknologi citra dalam bidang kedokteran telah membawa revolusi dalam diagnosis dan pengobatan penyakit. Salah satu aplikasi penting adalah deteksi dan pemantauan tumor otak menggunakan modalitas Magnetic Resonance Imaging (MRI). Dalam artikel ini, akan dibahas bagaimana pengolahan citra digunakan untuk menghitung volume tumor otak pada citra MRI.
Tumor otak adalah pertumbuhan sel-sel abnormal di dalam jaringan otak. Deteksi dan pemantauan tumor otak penting dalam penentuan jenis tumor, perencanaan pengobatan, dan evaluasi respons terhadap terapi. Modalitas Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah teknik pencitraan medis yang sangat efektif dalam memvisualisasikan struktur otak dengan tingkat resolusi tinggi.
-read more->
Pengolahan Citra CT Scan Paru-Paru dengan Metode Segmentasi Active Contour
Penelitian mengenai pengolahan citra medis telah banyak dilakukan dengan mengembangkan berbagai macam metode pengolahan citra. Penelitian yang dilakukan di antaranya bertujuan untuk meningkatkan kualitas citra agar citra lebih mudah diinterpretasi dan untuk menganalisis citra secara objektif. Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman MATLAB untuk melakukan pengolahan citra CT Scan Paru-Paru dengan metode segmentasi active contour. Citra diakuisisi dengan modalitas pesawat CT Scan berformat DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine). Pengolahan citra dilakukan untuk menghitung luas dan keliling daerah paru-paru.
Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra asli
clc; clear; close all; warning off all; Img = dicomread('1'); figure,imshow(Img,[]) title('Citra Asli')
Pemrograman Matlab 