Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Soft Tissue Tumor atau tumor jaringan lunak adalah suatu benjolan atau pembengkakan abnormal yang disebabkan pertumbuhan sel baru. Tumor jaringan lunak dapat terjadi di seluruh bagian tubuh mulai dari ujung kepala sampai ujung kaki. Penyakit tersebut dapat terjadi disemua kelompok umur. Menurut beberapa dokter setiap benjolan/tumor yang ada haruslah diperiksa sejak dini sehingga pasien dapat mendapatkan pengobatan yang tepat dan tidak terjadinya perkembangan kanker. Pada penelitian ini, metode machine learning yang digunakan untuk mengklasifikasi soft tissue tumor. Dengan data Soft Tissue Tumor yang memiliki beragam fitur, maka akan direduksi dengan seleksi fitur signal to noise ratio. Pada penelitian ini, penyakit Soft Tissue Tumor dideteksi dengan mengklasifikasikan pasien tersebut mengidap Soft Tissue Tumor atau tidak menggunakan Deep Neural Network dengan implementasi metode seleksi fitur signal to noise ratio dan akan dibandingkan nilai akurasi klasifikasi yang dihasilkan dari Deep Neural Network tanpa seleksi fitur dan Deep Neural Network dengan seleksi fitur signal to noise ratio. Data yang diperoleh berjumlah 76 data dengan total 17 fitur. Diperoleh hasil bahwa akurasi menggunakan seleksi fitur lebih tinggi dibandingkan tanpa seleksi fitur. Metode klasifikasi mendapat akurasi tertinggi pada jumlah fitur 14.

---

Soft tissue tumor is an abnormal lump or swelling caused by the growth of new cells. They can occur in all parts of the body from head to toe. Some types of this disease are more common in children, while some others are more common in adults. Though initially benign, this tumor can become aggressive if not treated. The more the tumor has invaded nearby tissues, the harder it is to completely remove. Sometimes, patients underestimate lumps because there are no distinctive clinical signs between malignant and benign tumors. Therefore, doctors suggest patients to immediately examine any existing lump so that it can be treated early and not develop into cancer. The usage of machine learning method to classify the diagnosis is very beneficial. High-dimensional soft tissue tumor data will be reduced using signal to noise ratio feature selection method. In this study, soft tissue tumor disease is detected by classifying soft tissue tumor patients and non-patients data using Deep Neural Network with the implementation of signal-to-noise feature selection. The accuracy will then be compared to Deep Neural Network classification without the implementation of feature selection. The data obtained amounted to 76 data with a total of 17 features. It is found that the accuracy of Deep Neural Network with feature selection is higher compared to the one without feature selection. The highest accuracy result is obtained with the use of 14 features."

"ABSTRAKKanker kolorektal menempati urutan ketiga terbanyak dari kasus kanker pada laki-lakidan menempati urutan kedua pada wanita di seluruh dunia. Karakteristik enzimatikkanker kolorektal menunjukkan adanya peningkatan enzim M2PK tumor. Penelitian inibertujuan untuk mengevaluasi pemeriksaan M2PK tumor pada feses pasien tersangkakeganasan kolorektal dibandingkan dengan pemeriksaan histopatologi sebagai bakuemas, menggunakan nilai titik potong baru dan nilai titik potong berdasarkan manufaktur.Desain penelitian adalah desain potong lintang dengan penyajian data secara deskriptifanalitik. Subjek penelitian terdiri dari 86 pasien dewasa yang menjalankan kolonoskopi.Pemeriksaan M2PK tumor pada feses dilakukan menggunakan kit ScheBo Tumor M2-PK Stool Test dengan metode ELISA. Proporsi M2PK tumor pada feses pasientersangka kanker kolorektal pada penelitian ini didapatkan sebesar 72,09%. Nilai titikpotong baru untuk pemeriksaan M2PK tumor didapatkan sebesar 14,18 U/ml dengansensitivitas 59,26%, spesifisitas 59,32%, NPP 40,00% dan NPN 76,09%. Hasil ujidiagnostik menggunakan nilai titik potong M2PK berdasarkan manufaktur (≥4 U/ml)didapatkan sensitivitas 92,59%, spesifisitas 37,29%, NPP 40,32%, dan NPN 91,67%.Berdasarkan hasil tersebut, maka pemeriksaan M2PK tumor pada feses dengan nilai titikpotong 4 U/ml dapat digunakan, terutama sebagai uji penapisan (screening) kankerkolorektal, sedangkan pemeriksaan M2PK sebagai uji diagnostik kanker kolorektal masihmembutuhkan penelitian lebih lanjut."

"Dalam dekade terakhir ini, kanker menjadi pusat perhatian dunia kesehatan dikarenakan penyakit ini termasuk dalam penyebab utama kematian di seluruh dunia. Menurut statistik GLOBOCAN, International Agency for Research on Cancer IARC pada tahun 2012, terdapat 14.067.894 kasus kanker baru dengan 8.201.575 kematian akibat kanker di seluruh dunia. Oleh sebab itu, dibutuhkan tindakan pencegahan dan pengobatan yang efektif. Salah satunya dengan metode klasifikasi kanker. Metode klasifikasi kanker dapat dijadikan sebagai alat bantu tenaga medis untuk menangani kanker. Dalam tugas akhir ini diusulkan algoritma untuk mengklasifikasikan data kanker dengan menggunakan Fuzzy Possibilistic C-means FPCM dan metode baru yang menggunakan Normed Kernel Function-based Fuzzy Possibilistic C-means NKFPCM. Tujuannya untuk mendapatkan keakuratan terbaik dalam pengklasifikasian data kanker. Untuk meningkatkan keakuratan dua metode tersebut, dilakukan evaluasi kandidat fitur dengan menggunakan pemilihan fitur. Untuk pemilihan fitur digunakan metode Laplacian Score. Hasil yang diperoleh menunjukkan perbandingan keakuratan dan running time dari FPCM dan NKFPCM tanpa dan dengan dilakukan pemilihan fitur. Hasilnya, didapatkan akurasi terbaik saat dengan menggunakan metode NKFPCM dengan dilakukan pemilihan fitur, yaitu 90,91 dengan penggunaan 750 fitur untuk data kanker kandung kemih, 100 dengan penggunaan 250 fitur untuk data kanker darah leukemia , 96,67 dengan penggunaan 3.000 fitur untuk data kanker prostat, dan 100 dengan penggunaan 250 fitur untuk data kanker lambung.

---

Over the past decade, cancer has become the center of attention in the medical field due to its reputation as one of the main causes of death in the worldwide. According to GLOBOCAN statistics, International Agency for Research on Cancer IARC , there were 14,067,894 new cancer cases and 8,201,575 cancer related deaths occurred in 2012. Therefore, preventive actions and effective treatments are required to reduce these threats. One method of handling of cancer using cancer classification. Cancer classification method can be used as aids to handle Cancer. This research proposed an algorithm to classify cancer data using Fuzzy Possibilistic C Means FPCM and a new method, Normed Kernel Function Based Fuzzy Possibilistic C Means NKFPCM. The purpose of this research is to obtain the best accuracy in the classification of cancer data. To improve the accuracy of these two methods, the feature candidate will be evaluated using feature selection. The feature selection was conducted using Laplacian Score. The results obtained show the comparison of the accuracy and running time of FPCM and NKFPCM without and with feature selection. The results show that the best accuracy obtained when using NKFPCM with features selection, with percentage of 90.91 by using 750 features for bladder cancer data, 100 by using 250 features for blood cancer leukemia data, 96.67 by using 3,000 features for prostate cancer data, and 100 by using 250 features for gastric cancer data."

"Kemunculan suatu penyakit merupakan masalah yang tak terhindarkan di seluruh dunia, termasuk di Indonesia. Tumor otak merupakan salah satu penyakit berbahaya yang dapat menyebabkan kematian. Salah satu jenis penyakit tumor otak yang paling umum dan mematikan adalah glioblastoma. Penderita glioblastoma memiliki tingkat kelangsungan hidup yang cukup rendah dan umumnya didiagnosis pada saat tumor sudah berkembang lebih jauh. Oleh karena itu, sangat penting dilakukan diagnosis secara dini dengan hasil yang akurat untuk menentukan apakah seseorang menderita glioblastoma atau tidak. Pada penelitian ini, metode machine learning, yaitu K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine dengan seleksi fitur Genetic Algorithm (KNN-GA dan SVM-GA) diterapkan dan dibandingkan untuk mengklasifikasi glioblastoma. Genetic Algorithm (GA) diimplementasikan sebagai seleksi fitur untuk menentukan fitur-fitur relevan yang terpilih dan kemudian diklasifikasi dengan metode KNN dan SVM. Data yang digunakan adalah data numerik hasil Magnetic Resonance Imaging (MRI) yang didapat dari RSUPN Dr. Cipto Mangunkusumo. Berdasarkan percobaan yang dilakukan, metode SVM-GA menggunakan kernel Radial Basis Function dan 5 fitur dengan 90% data training adalah metode terbaik untuk mengklasifikasi data glioblastoma. Hasil yang didapat untuk nilai akurasi, recall, presisi, dan f1-score secara berturut-turut adalah 92.35%, 93.19%, 92.62%, dan 92.83%.

---

The emergence of a disease is an inevitable problem throughout the world, including in Indonesia. Brain tumor is one of the dangerous diseases that can cause death. One of the most common and deadly types of brain tumor is glioblastoma. Patients with glioblastoma have a fairly low survival rate and are generally diagnosed when the tumor has developed further. Therefore, it is very important to make an early diagnosis with accurate result to determine whether a person has glioblastoma or not. In this study, machine learning methods, namely K-Nearest Neighbor and Support Vector Machine with feature selection Genetic Algorithm (KNN-GA and SVM-GA) were applied and compared to classify glioblastoma. Genetic Algorithm (GA) was implemented as a feature selection to determine the selected relevant features and then classified by KNN and SVM methods. The data used are numerical data obtained from Magnetic Resonance Imaging (MRI) results from Dr. Cipto Mangunkusumo Hospital. Based on the experiments conducted, the SVM-GA method using a Radial Basis Function kernel and 5 features with 90% training data is the best method for classifying glioblastoma. The results obtained for the values of accuracy, recall, precision, and f1-score were 92.35%, 93.19%, 92.62%, and 92.83%, respectively."

"Kematian yang disebabkan oleh kanker diperkirakan akan terus meningkat, padahal jumlah kematian ini dapat dikurangi dengan adanya deteksi dini. Salah satunya adalah dengan klasifikasi data kanker. Data kanker yang digunakan merupakan data kanker berdimensi tinggi dengan ribuan fitur, tetapi tidak semua fitur yang ada merupakan fitur yang relevan. Oleh karena itu, perlu adanya proses seleksi fitur. Untuk meningkatkan tingkat akurasi yang dihasilkan, digunakan sebuah metode seleksi fitur yang meninjau adanya korelasi antar gen, yaitu CSVM-RFE. Pada metode tersebut, data yang ada diproyeksikan dan diubah menjadi sebuah data baru dengan ekstraksi fitur, dan kemudian dilakukan proses seleksi fitur. Penggunaan dua metode tersebut pada klasifikasi tiga data kanker yang ada terbukti menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi, pada data kanker kolon tingkat akurasi yang didapatkan adalah sebesar 96.6, pada kanker prostat sebesar 98.9, dan pada kanker lymphoma sebesar 98,6.

---

The number of death caused by cancer expected to rise over two decades, whereas the number of death can be reduced by early detection. One of them is cancer classification. Cancer dataset is a high dimensional dataset that consist of thousands of features, but not all of these features are relevant. Therefore, it is necessary to remove the redundant features using feature selection. Feature selection can also improve the accuracy of classification. Many feature selection methods do not consider the correlated genes, so we need a new feature selection method that consider the correlated genes. It is CSVM RFE, in this method the existing data is projected and converted into a new data with feature extraction. These two methods are applied to the cancer datasets, and produce the accuracy of 96.6 using colon cancer dataset, 98.9 using prostate cancer dataset, and 98.6 using lymphoma cancer dataset."

"The Second Edition of TNM Staging Atlas with 3D Oncoanatomy has been updated to include all new cancer staging information from the Seventh Edition of the AJCC Cancer Staging Manual. The atlas presents cancer staging in a highly visual rapid-reference format, with clear full-color diagrams and TNM stages by organ site. The illustrations some original and some derived from Grant's Atlas of Anatomy are three-dimensional, three-planar cross-sectional presentations of primary anatomy and regional nodal anatomy. They show the anatomic features identifiable on physical and/​or radiologic examination and the anatomic extent of cancer spread which is the basis for staging. A color code indicates the spectrum of cancer progression at primary sites (T) and lymph node regions (N). The text then rapidly reviews metastatic spread patterns and their incidence. For this edition, CT or MRI images have been added to all site-specific chapters to further detail cancer spread and help plan treatment. Staging charts have been updated to reflect changes in AJCC guidelines, and survival curves from AJCC have been added to site-specific chapters"--Provided by publisher."