Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini mengembangkan Computer Aided Diagnosis CAD radiografi paru anak dengan menggunakan metode segmentasi Particle Swarm Optimization PSO untuk membantu dokter mendeteksi paru yang abnormal. Metode PSO mencari abnormalitas berdasarkan nilai piksel. Metode PSO dikerjakan dengan dua variasi metode yaitu FCM Wienerfilter PSO dan FCM Adaphisteq PSO. Evaluasi dilakukan dengan menghitung ROC Receiver Operating Characteristics citra segmentasi tiap metode terhadap citra acuan evaluasi dokter. Metode FCM Wienerfilter PSO memiliki nilaiROC paling baik. Overall error metode ini yaitu 11.43 1.6 dibanding dengan metode FCM Adapthisteq PSO yaitu 28.57 1,6. Hal ini menggambarkan bahwa banyak kesalahan deteksi yang dilakukan pada metode FCM Adapthisteq PSO. Metode FCM Wienerfilter PSO ini memiliki nilai akurasi 88,57, sensitifitas 90,00, spesifitas 85,00, dan presisi 93,75 lebih tinggi dibanding dengan semua parameter ROC metode FCM Adaphisteq PSO yaitu akurasi 71,43, Sensitivitas 80,00, Spesifitas 50,00, dan Presisi 80.00. Hal ini membuktikan bahwa hasil deteksi metode FCM Wienerfilter PSO lebih banyak memiliki tingkat keberhasilan yang sesuai dengan evaluasi dokter dan lebih baik dalam mendeteksi citra abnormal. Pada citra abnormal nilai piksel metodeFCM wienerfilter PSO memiliki rentang 209-255, dan nilai piksel metodeAdapthisteq PSO memiliki rentang 206-255.

---

The study developed Computer Aided Diagnosis CAD children pulmonary radiography using Particle Swarm Optimization PSO segmentation method to help doctors detect abnormal lung. The PSO method searched abnormalities by value of the image pixel. PSO method used two variations method, namely FCM Wienerfilter PSO and FCM Adaphisteq PSO. The evaluation was done by calculating the ROC Receiver Operating Characteristics segmentation of each image against the reference image evaluation doctors. FCM Wienerfilter PSO method has better ROC value. Overall error of this method is 11.43 1.6 compared with the method of FCM Adapthisteq PSO is 28.57 1.6. This explain that many of the error detection on FCM Adapthisteq PSO method.

ROC FCM Wienerfilter PSO results show the value of accuracy 88,57, sensitivity 90,00, specificity 85,00, and precision 93,75 is relatively higher than all parameter of ROC FCM Adaphisteq PSO method that isaccuracy 71,43, sensitivity 80,00, specificity 50,00, and precision 80.00. This proves that the results of the detection method of FCM Wienerfilter PSO has more success rates in accordance with doctor rsquo s evaluation and better at detecting abnormal image. Abnormal lung pixel values by the method of FCM wienerfilter PSO is 209 255, andAbnormal lung pixel values by the FCM Adapthisteq PSO methodis 206 255."

"Penelitian ini mengembangkan Uji Korelasi Computer Aided Diagnosis CAD radiografi paru anak dengan menggunakan metode segmentasi Markov Random Field MRF untuk membantu mendeteksi abnormalitas paru dengan kecenderungan infeksi. Metode MRF mencari abnormalitas berdasarkan nilai piksel citra. Metode MRF dikerjakan dengan empat variasi yaitu MRF tanpa filter, median filter MRF, wiener filter MRF dan adapthisteq MRF. ROC hasil segmentasi wiener filter relatif lebih tinggi dari tanpa filter. Hasil ROC wiener filter menunjukkan nilai akurasi akurasi akurasi 81,4 , sensitivitas 82,0 , spesifitas 80,0 , presisi 91,1 dan overall error 18,6 . Sedangkan ROC untuk tanpa filter maupun filter yang lain menunjukkan lebih rendah dari nilai ROC wiener filter. Namun perbedaan ROC untuk setiap jenis tingkat keberhasilan tidak lebih dari 5 , artinya keempat metode MRF masih dapat diimplementasikan. Nilai piksel paru abnormal dengan metode MRF tanpa filter, median filter MRF, dan adapthisteq MRF sama yaitu 205-255. Nilai piksel paru abnormal dengan metode wiener filter MRF yaitu 197-255. Citra paru belum dapat menentukan secara definitif penyakit infeksi paru pada anak.

---

This study developed a correlation test Computer Aided Diagnosis CAD radiographic of children pulmonary using segmentation Markov Random Field MRF method to detect lung abnormalities with infection trends. MRF method searched abnormalities by value of the image pixel. MRF method used four variations, namely MRF without a filter, median filter MRF, wiener filter MRF, and adapthisteq MRF. ROC segmentation results wiener filter is relatively higher than without a filter. ROC wiener filter results show the value of accuracy 81.4 , sensitivity 82.0 , specificity 80.0 , precision 91.1 and overall error of 18.6 . While the ROC for unfiltered and filter others show lower than the value of ROC wiener filter. However, differences in ROC for any kind of success rate is not more than 5 , meaning that all four methods MRF can still be implemented. Abnormal lung pixel value with MRF method without filter, median filter MRF, and adapthisteq MRF same namely 205 255. Abnormal lung pixel values by the method of wiener filter MRF is 197 255. Radiographic of children pulmonary can not definitively determine lung infections in children."