UNIVERSITAS AIRLANGGA



Detail Article

Jurnal Fisika dan Terapannya

ISSN 9 772337 300009

Vol. 4 / No. 1 / Published : 2016-04

Order : 7, and page :81 - 94

Related with : Scholar   Yahoo!   Bing

Original Article :

Deteksi dini kanker payudara dari citra mammografi menggunakan gray level co-occurence matrices (glcm) dan fuzzy backpropagation

Author :

  1. Eki Fitriendi Tunjungsari*1
  2. Retna Apsari*2
  3. Endah Purwanti*3
  1. Mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi
  2. Dosen Fakultas Sains dan Teknologi
  3. Dosen Fakultas Sains dan Teknologi

Abstract :

Kanker payudara merupakan kanker pembunuh nomor satu wanita didunia dengan tingkat kesembuhan cukup tinggi karena adanya deteksi dinisehingga perawatan yang diberikan tidak terlambat. Salah satu metode deteksidini kanker payudara adalah mammografi. Sebuah studi menyatakan bahwakemampuan ahli radiologi dalam menginterpretasi citra mammografi dipengaruhioleh jenis lesi yang yang diamati. Secara umum, performa ahli radiologi dalammenginterpretasi mikrokalsifikasi lebih buruk daripada saat menginterpretasimassa. Maka dari itu dibutuhkan sistem deteksi dini berbasis komputer untukmendeteksi adanya kalsifikasi pada jaringan payudara. Pada penelitian inidilakukan perancangan sistem deteksi dini kanker payudara dalam bentukkalsifikasi menggunakan fitur tekstur Gray Level Co-occurence Matrices danmetode klasifikasi Fuzzy Backpropagation. Masukan pada jaringan pelatihan FBPadalah kombinasi dari 5 fitur GLCM yaitu kontras, dissimilarity, energi, entropi,dan inverse difference moment. Keluaran jaringan pelatihan FBP dibagi menjadi 2kelas yaitu normal dan kalsifikasi. Tingkat akurasi maksimal dari proses pelatihandidapatkan dengan masukan berupa kombinasi fitur dissimilarity-entropi-IDMserta kontras-entropi-IDM yaitu sebesar 81,48%. Tingkat akurasi dari prosespengujian menggunakan pola masukan yang sama adalah sebesar 50%. Tingkatakurasi yang rendah disebabkan oleh data masukan pelatihan yang sedikit dantidak homogen

Keyword :

kanker payudara, mamografi, fitur tekstur, GLCM, fuzzy backpropagation,


References :

Chan, H. P., Sahiner, B. Petrick, N. Helvie, M. A., Lam, K. L., Adler, D. D., dan Goodsitt, M. M. ,(1998) Computerized Analysis of Mammographic Microcalcifications in Morphological and Texture Feature Space Vol. 25, No. 10 : Medical Physics

Cole, E. B., Pisano E. D., Kistner, E. O., Muller, K. E., Brown, M. E., Feig, S. A.,(2003) Diagnostic Accuracy of Digital Mammography in Patients with Dense Breasts Who Underwent Problem-solving Mammography: Effects of Image Processing and Lesion Type vol. 226, no. 1, pp. 153-160 : Radiology

Dougherty G. ,(2010) Image Analysis in Medical Imaging: Recent Advances in Selected Examples - : Biomedical Imaging and Intervention Journal





Archive Article

Cover Media Content

Volume : 4 / No. : 1 / Pub. : 2016-04
  1. Aplikasi Variasi Dosis Energi Laser Nd:yag Q-switch Untuk Fotodinamik Terapi (pdt) Tumor Kulit (malignant Skin Tumor) Secara In Vivo
  2. Sintesis Dan Karakterisasi Biokomposit Kitosan-alginat Sebagai Kandidat Membran Pada Aplikasi Hemodialisa
  3. Pengaruh Penambahan Plasticizer Gliserol Terhadap Karakteristik Hidrogel Kitosan-glutaraldehid Untuk Aplikasi Penutup Luka
  4. Rancang Bangun Sistem Pengukuran Kekentalan Nira Menggunakan Sensor Turbin
  5. Rancang Bangun Spirometer Berbasis Komputer Untuk Pengukuran Volume Cadangan Inspirasi, Ekspirasi, Dan Kapasitas Vital Paru
  6. Pengaruh Suhu Sintering Terhadap Karakteristik Fisis Mekanik Glass – Ceramics Mgo.sio2 Berbasis Silika Sekam Tebu
  7. Deteksi Dini Kanker Payudara Dari Citra Mammografi Menggunakan Gray Level Co-occurence Matrices (glcm) Dan Fuzzy Backpropagation
  8. Perancangan Aplikasi Identifikasi Kista Ovarium Berbasis Sistem Cerdas
  9. Rancang Bangun Sistem Elektro-mekanik Sebagai Alat Terapi Penderita Gangguan Otot Kaki
  10. Rancang Bangun Sistem Pendeteksi Kadar Co2 Hasil Ekspirasi

Information detail_jurnal.php/JFT