Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Mikroalga merupakan solusi alternatif untuk menyelesaikan masalah kekurangan gizi di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kadar protein dan asam amino pada mikroalga Scenedesmus sp dan Coelastrum sp. Kadar protein diukur menggunakan metode Biuret dan kurva standar BSA (Bovine Serum Albumin) yang diukur pada panjang gelombang 540 nm.Hasil pengukuran kadar protein dengan metode Biuret didapatkan persentase proteinnya yaitu 4.16 % untuk mikroalga Scenedesmus sp dan 1.64 % untuk mikroalga Coelastrum sp. Penentuan kandungan asam amino dilakukan menggunakan metode KCKT (Kromatografi Cair Kinerja Tinggi).Hasil analisis kandungan asam amino menunjukkan hasil bahwa asam amino esensial leusin merupakan asam amino esensial yang memiliki kandungan terbanyak pada mikroalga Coelastrum sp dan pada mikroalga Scenedesmus sp asam amino esensial lisin merupakan asam amino yang memiliki kandungan terbanyak. Sedangkan untuk kandungan asam amino non esensial diperoleh hasil bahwa asam amino glutamat merupakan asam amino yang memiliki kandungan terbanyak pada mikroalga Scenedesmus sp dan Coelastrum sp.Pada penelitian ini dilakukan juga perhitungan jumlah sel alga dengan metode kapasitansi dimana hasil perhitungan dibandingkan dengan perhitungan jumlah sel menggunakan Counting chamber dan nilai absorbansi dengan spektrofotometer, dan didapatkan perbandingan yang sama dari besar kapasitansi, jumlah sel, dan absorbansi.

---

Microalgae is an alternative solution to solve the problem of the lack of nutrient in Indonesia. The aims of this research is to determine protein concentration and amino acids in the microalgae Scenedesmus sp. and Coelastrum sp. Measurument of protein concentration using the Biuret method with a standard curve of BSA (Bovine Serum Albumin) is measured at a wavelength of 540 nm.

The results of protein obtained with Biuret method is 4.16% to microalgae Scenedesmus sp. and 1.64% for microalgae Coelastrum sp. Determination of the amino acid is done using HPLC (High Performance Liquid Chromatography).

Results of the analysis of amino acid content shows that the highest essential amino acid of microalgae coelastrum sp is leucine, and lysine is the highest essential amino acid of microalgae scenedesmus sp. And glutamic is the highest non-essential amino acid of microalgae Scenedesmus sp. and Coelastrum sp.

In this research, we also calculate the number of algal cells with a capacitance method in which the calculation results as compared with the calculation of the number of cells using the Counting chamber and absorbance values with a spectrophotometer, and obtained the same proportion of large capacitance, the number of cells, and absorbance."

"Akuisisi citra sistem digital perlu dioptimasi untuk mendapatkan kombinasi parameter fisis paling optimum, sehingga menghasilkan kualitas citra yang cukup dengan dosis radiasi atau mengikuti prinsip ALARA (as low as reasonably achievable). Studi ini dilakukan pada dua anatomi yaitu thoraks dan abdomen dengan fantom in-house yang dibuat khusus sebagai alat kuantisasi kualitas citra. Parameter Figure of Merit (FOM) dikalkulasi sebagai perbandingan antara SDNR kuadrat dan dosis yang aplikasinya diuji pada studi ini. Parameter kualitas citra lainnya direpresentasikan oleh Modulation Transfer Function (MTF) dan Contrast Consistency (CV). Pada pengukuran menggunakan fantom In-house menghasilkan nilai FOM tertinggi pada thoraks ketika kombinasi faktor eksposi di 57 kV, 8 mAs, 1 mm Al + 0.1 mm Cu; 55 kV, 6.3 mAs, 1 mm Al +0.1 mm Cu dan 63 kV, 5 mAs, 1 mm Al +0.1 mm Cu untuk ketebalan 15 cm, 20 cm, dan 24 cm. Pada abdomen, kombinasi faktor eksposi di 102 kV, 12.5 mAs; 96 kV, 12.5 mAs; 81 kV, 8 mAs, dengan 1 mm Al +0.2 mm Cu menghasilkan nilai FOM tertinggi untuk ketebalan 20 cm, 25 cm, dan 30 cm. Studi ini menunjukkan perlunya penelitian lanjutan untuk mendeskripsikan parameter lain untuk keperluan optimasi.

---

Digital image acquisition system needs to be optimized to get the most optimum combination of physical parameters, to produce sufficient image quality with radiation doses following ALARA (as low as reasonably achievable) principles. This study was carried out on two anatomies, namely thorax and abdomen with in-house phantoms specifically constructed as image quality quantization tool. The Figure of Merit (FOM) parameter is calculated as the ratio between squared Signal Different to Noise Ratio (SDNR) and the dose for which the application was tested in this study. Other image quality parameters are represented by Modulation Transfer Function (MTF) and Contrast Consistency (CV).

The measurements using the in-house phantom produced the highest FOM values ​​on the thorax when the combination of exposure factors at 57 kV, 8 mAs, 1 mm Al + 0.1 mm Cu; 55 kV, 6.3 mAs, 1 mm Al + 0.1 mm Cu and 63 kV, 5 mAs, 1 mm Al + 0.1 mm Cu for thicknesses of 15 cm, 20 cm, and 24 cm. On the abdomen, a combination of exposure factors at 102 kV, 12.5 mAs; 96 kV, 12.5 mAs; 81 kV, 8 mAs, with 1 mm Al +0.2 mm Cu was resulting in the highest FOM value for 20 cm, 25 cm, and 30 cm thickness. This study shows the need for further research to describe other parameters for optimization purposes."

"ABSTRAKSalah satu faktor yang mempengaruhi kualitas citra SPECT adalah geometri, seperti posisi dan ukuran obyek deteksi, dan juga geometri obyek-detektor dalam akuisisi SPECT. Kualitas citra SPECT dievaluasi dengan FWHM sebagai parameter resolusi citra, dan kontras. Tujun penelitian adalah menganalisa kemampuan SPECT dalam mengatasi pengaruh geometri obyek deteksi. Penelitian dilakukan pada fantom in-house dengan material penyusun berupa gondorukem, lilin cecek malam dan tepung beras. Variasi geometri yang dilakukan selama penelitian berupa variasi posisi dan ukuran obyek deteksi (vial berdiameter 11, 8, 6, 4 mm) yang berupa vial silinder dari pipa akrilik. Dari variasi tersebut akan terlihat seberapa besar pengaruh letak obyek di dalam fantom pada kualitas citra yang didapatkan, serta seberapa baik SPECT dapat meminimalisir efek geometri posisi obyek deteksi. Hasil penelitian yang dilakukan, didapatkan bahwa ukuran obyek minimum untuk semua variasi posisi ialah 11 mm dengan nilai rerata CF sebesar 1,03 ± 0,08. hasil ini terbukti independen terhadap aktivitas obyek deteksi dengan nilai CF yang cenderung konstan pada ketiga variasi rasio konsentrasi aktivitas obyek yang dilakukan terhadap semua posisi obyek.

---

ABSTRACT

One of the factors that influence SPECT image quality is geometry, such as the position and size of the object of detection, as well as the geometry of the objects in the acquisition of SPECT. SPECT image quality is evaluated by FWHM as an image resolution parameter, and contrast. The aim of this research is to analyze the SPECT ability in overcoming the influence of the geometry of the object of detection. The study was conducted on in-house phantoms with constituent materials in the form of gondorukem, evening cecek candles and rice flour. The geometry variations carried out during the study were variations in the position and size of the object of detection (vials 11, 8, 6, 4 mm) in the form of cylindrical vials of acrylic pipes. From these variations will be seen how much influence the location of the object in the phantom on the quality of the image obtained, and how well SPECT can minimize the geometric effects of the position of the object of detection. The results of the research conducted, it was found that the minimum object size for all position variations was 11 mm with an average value of CF of 1.03 ± 0.08. This result is proven independent of the object detection activity with CF values ​​that tend to be constant in all three variations in the concentration of object activity performed on all object positions."

"ABSTRAK

Model sintetik radial receiver function pada lapisan mantle, kerak, dan sedimen (SCM) dibuat dengan memvariasikan ketebalan sedimen mulai dari 0.4 hingga 1.0 km. Forward modelling dijalankan menggunakan program hrftn pada Computer Program in Sesimology (CPS). Parameter data sintetik yang digunakan adalah Vp, Vs, Vp/Vs, dan densitas yang masing-masing nilainya adalah 1.8 km/s, 0.61 km/s, 2.95 dan 2.33 g/cm³ untuk lapisan sedimen. Untuk lapisan kerak Vp, Vs, Vp/Vs, dan densitasnya masing-masing adalah 6.1 km/s, 3.52 km/s 1.73 dan 2.73 g/cm³. Dengan memvariasikan ketebalan sedimen didapatkan respon sinyal receiver function yang mengandung multiple ditandai dengan adanya waktu tunda yang terjadi pada masing-masing fase. Waktu tunda yang terjadi dipengaruhi oleh ketebalan sedimen dan multiple yang terjadi. Multiple yang ada pada receiver function berhasil dikurangi dengan menerapkan filter prediktif. Filter diaplikasikan pada data sintetik receiver function terlebih dahulu kemudian diaplikasikan pada data real receiver function. Parameter filter yang didapat adalah kekuatan multiple yang berasosiasi dengan koefisien refleksi dan waktu bolak-balik pada setiap event gempa. Filter diterapkan kembali pada data real di stasiun BKNI dan BASI. Filter yang diaplikasikan pada data sintetik dan data real cukup efektif untuk mengurangi multiple pada receiver function.

 

---

A synthetic radial receiver function model has been prepared on mantle, crust, and sedimentary layers (SCM) by varying the thickness of the sediment from 0.4 until 1.0 km. Forward modelling models are executed with the hrftn program in the Computer Program in Sesimology (CPS). Synthetic data parameters for sedimentary layer using Vp, Vs, Vp/Vs, and density which values are 1.8 km/s, 0.61 km/s, 2.95 and 2.33 g/cm³ respectively. Crustal layer using the same parameter with sedimentary layer that are values 6.1 km/s, 3.52 km/s, 1.73, and 2.73 g/cm³ respectively. By varying the thickness of the sediment obtained the respons of reverberations receiver function signals characterized by delay on every phase. The delay of receiver function caused by sediment thickness and multiple/reverberation. Multiple on receiver function have sucsessfully reduced by applying a filter predictive. The Predictive filter applied on synthetic data and then on real data of receiver function. Parameters of filter have obtained by the filter are strong of reverberation that is associated with the reflection koeficient and two way time of reverberation obtained of every event. Then filter applied on real data on BASI and BKNI station. The filter predictive have successfully reducing multiple effect of the receiver function on real and synthetic data. 

 

 

"

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik material organik pengganti fantom polymethyl methacrylate (PMMA) dan fantom air dengan parameter backscatter factor (BSF) dan koefisien atenuasi linear (m). Pengukuran BSF dan m dilakukan menggunakan mobile X-Ray dengan faktor eksposi 40-120 kV dengan dua puluh variasi kualitas berkas pada tiga luas lapangan yang berbeda (untuk pengukuran BSF). Hasilnya, fantom organik memiliki nilai BSF yang mendekati fantom standar dengan deviasi < 8% dan < 10%, berturut-turut untuk fantom ekuivalen air dan PMMA. Sementara nilai m untuk fantom-ekuivalen air pada tegangan > 60 kV memiliki tingkat kesalahan < 15% untuk fantom ekuivalen air dan < 18% untuk fantom ekuivalen PMMA.

---

This research aims to verify physical characteristics of water and polymethyl methacrylate (PMMA)-equivalent phantom made of organic materials in terms of its interaction with diagnostic-range radiation. Backscatter factor (BSF) and linear attenuation coefficient (m) were selected as test parameters. Measurement of BSF and m has been performed using mobile x-ray beam with the exposure factor of 40 to 120 kV. For BSF, measurement has been carried out using twenty different beam qualities in three different field sizes. The final results show similarity between water equivalent-phantom and the literature with the error below 8% and below 10% for the PMMA equivalent-phantom. The results of m measurement for water equivalent phantom in the beam voltage above 60 kV shows error below 15% compared to standard water phantom. On the other hand, PMMA quivalent-phantom shows an error below 18%."

"ABSTRAKPenelitian ini menggunakan Pesawat Angiografi Siemens Artis Zee untuk mengukur prosentase dosis kedalaman (Percentage Depth Dose, PDD) untuk mempelajari dosis di bawah kulit. Pengukuran PDD dilakukan dengan menggunakan film Gafchromic XR-RV3 yang diletakkan di antara fantom akrilik dengan 6 variasi filter pesawat, 5 variasi tegangan tabung, dan 3 variasi fokus berkas. Hasil penelitian menunjukkan karakteristik dosimetri yang didapatkan bersesuaian dengan teori, dimana titik kedalaman maksimum dan titik persentase dosis <10% semakin dalam dengan meningkatnya tegangan tabung dan filter tambahan, sementara ukuran fokus tidak memberikan pengaruh. Penelitian ini juga menunjukan bahwa dosis telah diserap sebesar lebih dari 69% oleh tubuh pada kedalaman 150 mm. Disimpulkan juga bahwa film Gafchromic XR-RV3 tidak dapat digunakan dalam pengukuran PDD angiografi dengan posisi permukaan tegak lurus berkas karena faktor buildup. Karenanya, diperlukan studi tambahan untuk menginvestigasi kedalaman buildup pada film Gafchromic XR-RV3 untuk keperluan pengukuran PDD.

---

ABSTRACTThis study used Siemens Artist Zees Angiography to measure the percentage of depth dose (PDD) to investigate dose behaviour under the skin in angiography. The PDD measurements were carried out using the Gafchromic XR-RV3 film positioned between acrylic phantoms with 6 variations of added filtrations, 5 variations in tube voltage, and 3 variations in beam focal spot sizes. The results showed that the dosimetry characteristics obtained were in accordance with the theory, where the maximum depth point and point of <10% dose went deeper with the increase of tube voltage and additional filters, and with the focal spot size having no effect. Results also shown that dose were absorbed by more than 69% by the body at 150 mm depth. It was also concluded that the Gafchromic XR-RV3 film may not be ideal in measuring PDD for angiography with the position of the film perpendicular to the beam, i.e due to horizontal buildup factor. Therefore, additional studies are required to investigate the buildup depth in Gafchromic XR-RV3 film for PDD measurement purposes."

"Penelitian ini berfokus pada pengaplikasian teknologi deep learning, secara khusus menggunakan Residual Network (ResNet101) dalam prediksi perencanaan dosis untuk pasien kanker paru-paru. Tiga variasi input data diproses untuk dilatih dan diuji menggunakan ResNet, dan kemudian dievaluasi untuk menentukan variasi input yang paling akurat. Tujuan utama penelitian ini adalah memahami mekanisme kerja deep learning dalam prediksi perencanaan dosis, mengevaluasi akurasi prediksi menggunakan ResNet, dan menganalisis kinerja model pada masing-masing variasi input data. Metodologi yang digunakan melibatkan penggunaan model input dan output untuk menghasilkan kurva distribusi-volume dosis (DVH) prediksi dan aktual. DVH merupakan kurva yang digunakan untuk mengukur seberapa besar dosis yang diterima dalam persentase volume pada organ tertentu. Evaluasi dilakukan menggunakan metode Mean Absolute Error (MAE) dari persentase volume prediksi dan referensi masing-masing pasien pada rentang dosis yang ditentukan yaitu 0-60 Gy dengan lebar bin sebesar 0,25 Gy. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa variasi data input A memberikan nilai MAE sebesar 11,24% ± 10,58%, variasi data input B memberikan MAE sebesar 12,79% ± 11,27%, dan variasi data input C memberikan MAE sebesar 12,22% ± 12,13%. Hasil tersebut memperlihatkan bahwa variasi data input A memiliki tingkat akurasi terbaik dengan nilai error dan standar deviasi terendah. Evaluasi juga melibatkan penggunaan train-val loss untuk masing-masing model yang dilatih. Temuan ini menunjukkan bahwa penggunaan citra CT sebagai channel 1, gabungan ROI tanpa ROI target sebagai channel 2, dan ROI target sebagai channel 3 memberikan prediksi perencanaan dosis yang paling akurat untuk pasien kanker paru-paru.

---

This study focuses on the application of deep learning technology, specifically using Residual Network (ResNet101), to predict dosage planning for lung cancer patients. Three variations of input data were processed for training and testing using ResNet, and then evaluated to determine the most accurate input variation. The primary objectives of this research are to understand the mechanism of deep learning in dosage planning prediction, evaluate prediction accuracy using ResNet, and analyze model performance for each input data variation. The methodology involved using input and output models to generate predicted and actual dose-volume histogram (DVH) curves. DVH is a curve used to measure the dose received as a volume percentage in a specific organ. Evaluation was conducted using the Mean Absolute Error (MAE) method from the volume percentage prediction and reference for each patient within a dose range of 0-60 Gy with a bin width of 0,25 Gy. The evaluation results showed that input data variation A yielded an MAE of 11,24% ± 10,58%, input data variation B yielded an MAE of 12,79% ± 11,27%, and input data variation C yielded an MAE of 12,22% ± 12,13%. These results indicate that input data variation A had the best accuracy with the lowest error and standard deviation. Evaluation also included using train-val loss for each trained model. These findings suggest that using CT images as channel 1, a combination of ROIs excluding the target ROI as channel 2, and the target ROI as channel 3 provides the most accurate dosage planning prediction for lung cancer patients."

"Uji praklinis radiofarmaka dilakukan untuk menganalisa keamanan serta keefektifan radiofarmaka yang digunakan. Kedua hal tersebut dapat dicapai dengan mengestimasi dosis radiasi internal yang diterima oleh suatu organ. Skema MIRD menyatakan bahwa perhitungan dosis radiasi internal merupakan perkalian antara Time Integrated Activity Coefficients (TIACs) dan S-value dimana nilai TIACs didapatkan dari penggambaran biodistribusi radiofarmaka di dalam tubuh. Hewan percobaan digunakan dalam uji praklinis untuk menggambarkan biodistribusi radiofarmakanya. Hal ini menyebabkan perlunya suatu metode ekstrapolasi untuk memprediksi biodistribusi radiofarmaka di manusia. Melalui penelitian ini, peneliti ingin menganalisa pengaruh penggunaan radiofarmaka terhadap peta performa metode ekstrapolasi. Hasilnya, dibandingkan dengan penelitian Beykan et al, menunjukkan adanya perbedaan peta performa untuk radiofarmaka yang berbeda. Hasil dari penelitian ini juga menunjukkan bahwa organ juga mempengaruhi peta performa metode ekstrapolasi. Oleh karena itu, analisa metode ekstrapolasi perlu dilakukan sebelum uji praklinis suatu radiofarmaka dikarenakan terdapatnya perbedaan peta performa tersebut.

---

Preclinical testing of radiopharmaceutical is carried out to analyze the safety and effectiveness of the radiopharmaceutical used. It can be achieved by estimating the dose of internal radiation received by an organ. The MIRD scheme states that the calculation of the internal radiation dose is S-values multiplied by Time Integrated Activity Coefficients (TIACs) whose value is obtained from the depiction of radiopharmaceutical biodistribution in the body Experimental animals are used in preclinical testing to depict radiopharmaceutical’s biodistribution. This results in the need for an extrapolation method to predict radiopharmaceutical biodistribution in humans. Through this study, researchers wanted to analyze the effect of the use of radiopharmaceuticals on the map performance of the extrapolation method. It, compared to the Beykan et al. study, shows the differences in performance maps for different radiopharmaceuticals. Therefore, analysis of extrapolation methods needs to be done before preclinical testing of a radiopharmaceutical because there are differences in performance maps."

"Radioterapi merupakan salah satu cara digunakan untuk mengobati kanker pada manusia. Perawatan radioterapi yang ideal memberikan radiasi dosis tinggi ke tumor tetapi dosis minimal ke jaringan normal di sekitarnya. Teknik Intensity Modulated Radiation Therapy (IMRT) dipilih karena dapat memungkinkan untuk menyelamatkan lebih banyak jaringan normal jika dibandingkan dengan teknik lainnya. Treatment Planning System (TPS) merupakan kunci untuk memaksimalkan distribusi dosis pasien dalam pelaksanaan radioterapi. Akan tetapi ketidakpastian geometris selalu ada dalam proses perencanaan dan pelaksanaan radioterapi. ICRU 50 merekomendasikan penerapan margin ke Planning Target Volume (PTV) sebagai kompensasi atas ketidakpastian geometri. Nilai margin untuk PTV akan dihitung dengan menggunakan persamaan yang dirokemendasikan oleh Stroom dan van Herk.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai margin untuk PTV melalui nilai kesalahan sistematik dan acak yang diperoleh dari data pasien yang menjalani perawatan radioterapi kanker payudara. Kriteria yang digunakan adalah pasien yang mendapatkan perawatan untuk kanker payudara, mendapatkan penyinaran dengan teknik IMRT menggunakan pesawat Halcyon di Instalasi Pelayanan Terpadu Onkologi Radiasi RSCM, verifikasi geometridilakukan menggunakan citra EPID, dan memiliki 25 fraksi perawatan. Pengambilan data pergeseran dilakukan melalui perangkat lunak TPS Eclipse. Data yang diperoleh adalah data pergeseran isocenter yang dikoreksi secara online dalam tiga arah yaitu arah vertikal (anterior–posterior), longitudinal (cranial-caudal), dan lateral (left-right). Nilai kesalahan sistematik didapatkan melalui standar deviasi dari rata-rata pergeseran pasien, sedangkan nilai kesalahan acak didapatkan melalui rata-rata dari standar deviasi pergeseran pasien. Nilai-nilai tersebut digunakan untuk mendapatkan nilai margin untuk PTV berdasarkan persamaan margin untukPTV rekomendasi Stroom dan van Herk. Nilai margin untuk PTV yang diperoleh dievaluasi kepada beberapa pasien dengan melakukan planning dan contouring ulang. Hasil dari planning dan contouring ulang akan dibandingkan dengan hasil dari penerapan margin yang disarankan oleh dokter.

---

Radiotherapy is one of the methods used to treat cancer in humans. The ideal radiotherapy

treatment delivers a high dose to the tumor but a minimal dose to the surrounding normal tissue.

The Intensity Modulated Radiation Therapy (IMRT) technique was chosen because it can help save more normal tissue when compared to other techniques. The Treatment Planning System (TPS) is the key to maximizing the patient dose distribution in the implementation of radiotherapy. However, geometric uncertainty always exists in the process of planning and implementing radiotherapy. ICRU 50 recommends applying a margin to the Planning Target

Volume (PTV) as compensation for geometric uncertainty. The margin value for PTV will be

calculated using the equation recommended by Stroom and van Herk. This study aims to determine the margin value for PTV through systematic and random errors obtained from data on patients undergoing radiotherapy treatment for breast cancer. The criteria used were patients who received treatment for breast cancer, received radiation with the IMRT technique using a Halcyon aircraft at the Radiation Oncology Integrated Service Installation of RSCM, geometric levers were carried out using EPID images, and had 25 treatment fractions. data retrieval is done through the TPS Eclipse software. The data obtained is isocenter shift data which is

corrected online in three directions, namely vertical (anterior-posterior), longitudinal (cranial-caudal), and lateral (left-right) directions. The systematic error value is obtained through the standard deviation of the shift mean, while the random error value is obtained through the average of the shift standard deviation. These values are used to obtain the margin value for

PTV based on the margin equation for PTV recommended by Stroom and van Herk. Margin values for PTV obtained by some patients by planning and contouring. The results of the replanning and re-contouring will be compared with the results of applying the margins recommended by the doctor."

"ABSTRAKTelah dilakukan identifikasi terhadap citra USG payudara normal, benign danmalignant. Diperoleh rentang nilai pixel untuk lesi benign 22-26 dan rentang lesimalignant 37-39. Pada citra USG normal diperoleh nilai pixel fat sebagai acuan(isoechoic) pada rentang 49-55. Diperoleh nilai rasio (a/b) dari panjang (a) dantinggi (b) lesi untuk kasus benign >1 dan untuk malignant a/b < 1. Evaluasi citradilakukan dengan menggunakan Software Image-J. Hasil penelitian menunjukkankarakteristik yang berbeda dari beberapa lesi payudara pada citra USG yang sulitdiamati secara visual biasa. Metode ini diharapkan dapat membantu diagnosis lesipayudara sebagai upaya deteksi dini kanker payudara. Telah dilakukan filterisasicitra USG payudara dengan Adobe CS6 Extended untuk mendeteksi kehadiranmikrokalsifikasi, citra USG hasil filterisasi berhasil menujukkan kehadiranmikrokalsifikasi yang sebelumnya tidak tampak secara visual.

---

AbstractIdentification has been done on breast ultrasound image of normal, benign andmalignant. Range of pixel values obtained for benign lesions in ranges 22-26 andmalignant lesions in ranges 37-39. In the normal ultrasound image obtained pixelvalue as the reference fat (isoechoic) in the range 49-55. Obtained value of the ratio(a/b) of the length (a) and high (b) cases of benign lesions for > 1 and formalignant (a/b) < 1. Image evaluation performed using Image-J software. Theresults show different characteristics from multiple breast lesions on ultrasoundimages are difficult to observe visually normal. This method is expected to aid inthe diagnosis of breast lesions as a means of early detection of breast cancer.Filtering has been performed breast ultrasound images with Adobe CS6 Extendedto detect the presence of microcalcifications, ultrasound image filtering resultssuccessfully showed the presence of microcalcifications that were not perceivable."