Klasifikasi penyebaran sel kanker payudara pada kelenjar getah bening dengan metode jaringan saraf konvolusi = Convolution neural network methods to classification of breast cancer metastasis cells in lymph nodes / Agung Iman Santoso
Agung Iman Santoso;
Benyamin Kusumoputro, supervisor; Boy Subirosa Sabarguna, examiner; Basari, examiner; Retno Wigajatri Purnamaningsih, examiner
([Publisher not identified]
, 2017)
|
|
ABSTRAK Kanker payudara merupakan kanker yang umum terjadi pada wanita baikdi Indonesia ataupun di dunia. Pemeriksan tingkat sebaran sel kanker perludilakukan agar pengobatan yang diberikan tepat. Biopsi jaringan getah bening danpemeriksaan ahli patologi adalah salah satu metode untuk menentukan tingkatpenyebaran kanker. Kendala pada pemeriksaan manual membutuhkan waktu untukmemeriksa bagian perbagian dengan kemungkinan ada bagian yang terlewati,kesalahan dalam klasifikasi dan unsur subjektifitas saat memeriksa. Penggunaankecerdasan buatan dalam prapemeriksaan akan membantu dokter dalam memeriksadan menghilangkan unsur subjektifitas. Proses klasifikasi yang didapat diharapkanmembantu ahli patologi memeriksa dengan lebih cepat dan mengurangi tingkatkesalahan pemeriksaan. Proses dimulai dengan terlebih dahulu menentukan antaradaerah kosong dan daerah yang terdapat jaringan. Selanjutnya menentukan tingkatmetastasis berdasarkan hasil klasifikasi. Metode yang digunakan adalah denganmenggunakan teknik ambang gambar dalam menentukan batas gambar yang berisijaringan. Proses klasifikasi menggunakan jaringan saraf konvolusi (ConvolutionNeural Network (CNN)) dengan banyak klasifikasi sebanyak 5 kelompok selnormal dan 1 kelompok tumor. Hasil dari penggunaan metode ambang adaptifdapat memisahkah antara daerah kosong dan daerah berisi sel-sel. Metode jaringansaraf konvolusi ini dapat mengklasifikasikan dengan hasil sampai 86% dan tesdengan validasi data 80% untuk keseluruhan klasifikasi dan mencapai 93% untuksel tumor dan sel kanker. Hasil dari penentuan tingkat ditentukan oleh akurasi dariproses klasifikasi. Metode ambang gambar adaptif dapat menentukan area kosongdan berisi jaringan sesuai dengan yang diharapkan dan mempercepat prosespemeriksaan. Hasil klasifikasi dan menentukan tingkat dapat ditingkatkan denganmemperbaiki pembagian data-data pada dataset dan mengembangkan konfigurasidari jaringan saraf konvolusi dengan merubah struktur atau menambahkan denganmetode lain. ABSTRACT Breast cancer is the most common cancer in women worldwide and the second mostcommon cancer in Indonesia. Metastasis is the medical term for cancer that spreadsto a different part of the body from where it started. Information from the lymphnode biopsy can help doctor that treatment decisions depend on stage of metastases.Normaly pathologist makes a diagnosis of the prepared sample slide from samplebiopsy with manual visual inspection. Manual diagnosis has the possibility to misssome section not checked, classification errors and subjectivity result. Theclassification process with AI will help the pathologist check faster, reduce the errorlevel and eliminate the subjectivity. The proposed Method using adaptivethresholding method in whole slide image is to determine the area to be processed.And Convolution Neural Network (CNN) for image classification. Adaptivethresholding have ability to separating the blank slide area and tissue area. CNN issuperior in image classification . Classification data for this thesis using 6classification, five class normal cell and one tumor. Adaptive thresholding methodin whole slide image can separate empty tissue and tissue with cell area. The resultCNN Method for overall accuracy 86% and accuracy for tumor cell is 93%.Classification and staging result can be improved by improving dataset for trainingand developing, change the configuration of CNN architecture or adding newmethod. |
 T49613-Agung Iman Santoso.pdf :: Unduh
|
| No. Panggil : | T49613 |
| Entri utama-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama badan : | |
| Subjek : | |
| Penerbitan : | [Place of publication not identified]: [Publisher not identified], 2017 |
| Program Studi : |
| Bahasa : | ind |
| Sumber Pengatalogan : | LibUI ind rda |
| Tipe Konten : | text |
| Tipe Media : | unmediated ; computer |
| Tipe Carrier : | volume ; online resource |
| Deskripsi Fisik : | xiv, 63 pages : illustration ; 30 cm + appendix |
| Naskah Ringkas : | |
| Lembaga Pemilik : | Universitas Indonesia |
| Lokasi : | Perpustakaan UI, Lantai 3 |
| No. Panggil | No. Barkod | Ketersediaan |
|---|---|---|
| T49613 | 15-19-982200281 | TERSEDIA |
| Ulasan: |
| Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20467153 |
