Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tujuan penelitian ini untuk menentukan model terbaik dengan menggunakan fungsi sum of exponential (SOE) untuk menggambarkan biodistribusi dari radiofarmaka 111In-DOTATATE, mengevaluasi pengaruh dataset terhadap seleksi model, dan mengevaluasi pengaruh dari model error intraindividual terhadap perhitungan AUC pada radioterapi molekular. Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa data biokinetik tumor pasien PRRT dari 4 pasien tumor meningioma dan 5 neuroendokrin setelah injeksi pra-terapi 111In-DOTATATE. Dari data tersebut dilakukan digitasi, dan data hasil digitasi di-fitting menggunakan 16 fungsi SOE. Model terbaik ditentukan dengan kriteria goodness of fit dan nilai pembobotan Corrected Akaike Information Criterion (AICc). Kemudian, dilakukan metode jackknife dengan menghilangkan data 1 pasien dan menentukan model terbaiknya. Kemudian, semua data di-fitting menggunakan model terbaik dengan beberapa model error, terdiri dari error konstan, proporsional dan eksponensial. Hasil model terbaik yang dapat menggambarkan biodistribusi radiofarmaka 111In-DOTATATE pada tumor ditunjukkan fungsi dengan pembobotan AICc 94,7%. Perubahan dataset tidak terlalu mempengaruhi seleksi model, sebagian besar hasil jackknife menunjukkan f3b sebagai model terbaik = 77,78% dan bukan model terbaik = 22,22%. Selain itu, Semua model error di-fitting dengan model terbaik menghasilkan nilai AUC yang hampir sama yaitu konstan = (3,09±2,70) nmol·min, proporsional = (3,09±2,69) nmol·min, dan eksponensial = (3,09±2,70) nmol·min. Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh, seleksi model dengan NLME menunjukkan hasil yang cukup stabil dan bentuk error konstan, proporsional dan eksponensial dapat digunakan dengan baik untuk menentukan AUC pada pasien PRRT yang diinjeksi dengan radiofarmaka 111In-DOTATATE.

---

The aim of the study was to determine the best model using the sum of exponential (SOE) function to describe the biodistribution of 111In-DOTATATE radiopharmaceuticals, evaluate the effect of the dataset on model selection, and evaluate the effect of the intraindividual error model on AUC calculations in molecular radiotherapy. This study used secondary data in the form of tumor biokinetic data from PRRT patients from 4 meningioma and 5 neuroendocrine tumor patients after pre-therapy 111In-DOTATATE Injection. The data was digitized, and the digitized data was fitted using 16 SOE functions. The best model was determined by the goodness of fit criteria and the Corrected Akaike Information Criterion (AICc) weighting. Next, the jackknife method was carried out by removing 1 patient's data and the best model was determined. Then, all the data was fitted using the best function with several error models, consisting of constant, proportional, and exponential errors. The result obtained was the best model that can describe the biodistribution of 111In-DOTATATE radiopharmaceuticals in tumors which is shown by the function with an AICc weighting of 94,7%. The results showed that there is an influence of the dataset on model selection. In general, the jackknife results showed f3b as the best function = 77,78% and not the best function = 22,22%. In additional, all error model fitted with the best function tent to be similar in the AUC calculation, i.e. constant = (3,09±2,70) nmol·min, proportional = (3,09±2,69) nmol·min, and exponential = (3,09±2,70) nmol·min. Based on the results of the study, model selection with NLME showed quite stable results and constant, proportional and exponential error forms could be used well to determine AUC in PRRT patients injected with 111In-DOTATATE radiopharmaceutical.

"

"Metode magnetotellurik adalah salah satu metode geofisika yang digunakan untuk memetakan resitivitas batuan di bawah permukaan bumi. Metode ini biasa digunakan pada daerah prospek panas bumi. Di tengah penggunaannya yang massive di Indonesia, keberadaan software pengolahan data MT masih terbatas pada software yang dikeluarkan oleh produsen alat MT itu sendiri. Penulis berupaya mengembangkan software untuk mengolah data MT berbasis MATLAB. Penelitian yang penulis lakukan difokuskan pada metode seleksi data parsial (crosspower) yang merupakan bagian dari metode statistik yang digunakan untuk menghilangkan data yang menyimpang. Untuk mendapatkan pengukuran berulang, data MT pada domain waktu dibagi kedalam sejumlah segmen. Setiap segmen di asumsikan sebagai satu kali pengukuran. Dari sejumlah segmen tersebut, kemudian dilakukan regresi linier sehingga menghasilkan satu nilai impedansi. Data crosspower adalah data parsial yang diperoleh dari pengolahan langsung setiap segmen sehingga menghasilkan satu nilai respon untuk setiap segmen tersebut. Setelah dilakukan seleksi crosspower, penulis melakukan perbandingan antara data yang dihasilkan oleh pengolahan menggunakan program berbasis MATLAB dengan data hasil seleksi program komersil MTEditor. Hasil inversi dari kedua program tersebut memiliki kesesuaian. Nilai kesalahan relatif terhadap kurva yang dihasilkan MTEditor, turun dari 67.04% menjadi 40.35% setelah dilakukan seleksi. Kurva hasil seleksi memiliki trend yang lebih jelas dan bentuk yang lebih baik.

---

Magnetotelluric method is one of geophysical method used to map the subsurface resistivity. This method is often used for geothermal prospecting. Magnetotelluric has been widely used in Indonesia. However, the presence of MT data processing is limited. In this work, we develop software to process MT data base on MATLAB. This research is focused on the method to select partial data (crosspower) involving statistical method to remove the outlier. Time domain MT data is divided in to segments to get a number of measurements. One segment is assumed as one measurement. From these segments, we can perform linear regression that produced one value of impedance.

Crosspower data is the partial MT data obtained by direct process from each segment. Comparison is carry out to the data obtained by this software and MTEditor. Inversion results from both softwares are similar to each other. The relative error compared with MTEditor curve is decrease after selection process. The mean literature error before crosspower selection is 64.04%, and become 40.35 % after selection. Trend and shape of the curve are also getting better. I believe that our finding may be used in science and exploration worlds."

"ABSTRAKMetode Magnetotellurik (MT) merupakan suatu teknik elektromagnetik pasif yang sangat efektif dalam menggambarkan distribusi tahanan jenis batuan bawah permukaan bumi. Namun, metode ini sangat sensitif terhadap noise yang timbul akibat aktivitas mekanik seperti vibrasi dan aktivitas kelistrikan seperti aliran listrik pada powerline yang berada didekat titik pengukuran. Untuk mengeliminasi noise ini digunakan filter digital yang terdiri dari median filter dan notch filter. Median filter digunakan untuk mengeliminasi spike noise yang bersifat irreguler, sedangkan notch filter untuk harmonic powerline noise yang bersifat reguler. Seleksi data time series digunakan untuk mengeliminasi noise yang bersifat iireguler, tetapi tidak dapat dieliminasi oleh median filter. Filter-filter ini dibangun dalam program MTFilter yang dapat mengolah dan memfilter data time series MT hingga didapatkan kurva resistivitas dan fase dalam domain frekuensi. Hasil pengolahan data dan inversi menunjukan bahwa teknik pengeliminasian noise menggunakan filter digital ini dapat meningkatkan kualitas data dan mengurangi resiko kegagalan pemboran.

---

ABSTRACTMagnetotelluric (MT) Method is a very effective techniques to describe the distribution of rock resistivity below the earth's surface. However, this method is very sensitive to noise which is arising from mechanical activity such as vibration and electrical activity such as powerline current. Digital noise filter consisting of median filter and notch filter is used to eliminate those noise. Median filter is used to eliminate spike noise which is irregular, while notch filter is used to eliminate harmonic powerline noise which is regular. The selection of time series data is used to eliminate noise which is irregular, but can not be overcome by the median filter. All these filters are built in MTFilter program which is can prosess MT data from time series data untill provide apparent resistivity and phase data in frequency domain. Based on results of data processing and inversion model, we conclude that these techniques can improve data quality and reduce the risk of drilling failures"

"Sekarang ini metode MT cukup berkembang dan seringkali digunakan sebagai metode geofisika yang mampu memetakan kondisi bawah permukaan dengan baik, khususnya sistem panasbumi. Namun di sisi lain, keberadaan software atau program yang dapat digunakan untuk melakukan pengolahan data MT masih terbatas dan harganya relatif mahal. Dengan demikian penulis berupaya untuk melakukan penelitian dalam pembuatan program pengolahan data MT tersebut, terutama yang dapat mengolah data mentah MT berupa time series sampai menjadi data resistivitas semu dan fase. Dalam penelitian ini, penulis memfokuskan pada pembuatan program menggunakan MATLAB yang dapat melakukan pengolahan data time series menjadi resistivitas semu dan fase. Ada beberapa tahapan penting yang perlu dilakukan dalam melakukan proses pengolahan data time series, yaitu proses transformasi Fourier dengan teknik Fast Fourier Transform (FFT) yang bertujuan untuk mentransformasi data dari domain waktu menjadi domain frekuensi. Selanjutnya dilakukan penentuan interval frekuensi yang nantinya akan diproses pada tahapan selanjutnya. Kemudian dilakukan teknik robust processing yang tujuannya adalah untuk membuat data menjadi lebih smooth. Setelah itu dapat dihitung nilai tensor impedansinya untuk perhitungan resistivitas semu dan fase. Adapun hasil pengolahan data MT dari program yang telah dibuat sangat baik, dimana terdapat adanya kesesuaian antara kurva resistivitas semu dan fase yang dihasilkan dari program yang dibuat dan yang dihasilkan dari software komersial (SSMT2000). Perbandingan dengan menggunakan hasil inversi 2-D dengan input berupa data resistivitas semu dan fase dari kedua program pun menunjukkan adanya kesesuaian.

---

Recently, Magnetotelluric (MT) Method has been developed and often used as geophysical method which has good ability for subsurface mapping, especially geothermal system. However, software and program that could be used to carry out MT data processing is limited and expensive. Accordingly, the author attempted to do research in developing MT data processing program, especially time series data processing to be apparent resistivity and phase data. In this research, the author focuses on developing the computer program using MATLAB to proces the time series data transformation to be apparent resistivity and phase. There are several important steps to do in time series data processing, firstly Fourier transformation using Fast Fourier Transform (FFT) technique to transform the data from time domain to frequency domain. The next step is determination of frequency interval to be used for the next step. After that, a robust processing technique is performed to make the data smoother. Then, further step is calculation of tensor impedance for calculating apparent resistivity and phase. The MT data processing result produced from the computer program is excellent, where there is similarity between the apparent resistivity and phase curve produced from the computer program and those produced from the commersial software (SSMT2000). Comparison using 2-D inversion by inputting the apparent resistivity and phase data produced from both computer programs shows good agreement."

"Penelitian ini membahas mengenai tingkat keberhasilan verifikasi kasus kanker serviks dengan kanker nasofaring. Dalam penelitian ini telah dievaluasi data film verifikasi penyinaran pasien radioterapi untuk jenis kanker serviks dan nasofaring. Jumlah pasien untuk jenis kanker serviks berjumlah 45 pasien dan untuk jenis kanker nasofaring 45 pasien. Peneliti tidak melakukan verifikasi secara langsung dan tidak berhubungan dengan pasien, Data diperoleh dari status pasien yang tersedia di Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo . Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat keberhasilan verifikasi kasus kanker nasofaring lebih tinggi dibandingkan dengan kasus kanker serviks.

---

My research study is focused on evaluating the verification success rates of cervical cancer and nasopharyngeal cancer survivors. 45 patients underwent radiotherapy procedures to identify specific types of the two mentioned cancers followed by data recording, for a total of 90 patients. The experimenter conducted no direct verification and had no direct contact with the patients since the data samples were obtained from Cipto Mangunkusumo Hospital. Research findings proved that the success rates of nasopharyngeal cancer verification were higher than the cervical cancer verification."