GDL

Simulasi Deteksi Tonsilitis Mengunakan Pengolahan Citra Digital Berdasarkan Warna dan Luasan pada Tonsil

Journal from gdlhub / 2016-11-19 06:26:59
Oleh : Sang Made Lanang Prasetya, Achmad Rizal, I Nyoman Apraz Ramatryana, JNTETI
Dibuat : 2015-02-01, dengan 1 file

Keyword : deteksi, tonsilitis, tonsil, histogram, ROI, k-NN
Url : http://ejnteti.jteti.ugm.ac.id/index.php/JNTETI/article/view/137

Tonsilitis atau yang lebih dikenal dengan amandel merupakan suatu kondisi medis yang ditandai dengan adanya peradangan pada tonsil, yang menyebabkan sakit tenggorokan, kesulitan menelan, demam, dan untuk kasus tertentu dapat memicu terjadinya serangan jantung atau pneumonia. Dokter mendiagnosis tonsilitis dengan cara visual, melihat tonsil dan menilai peradangan yang terjadi secara subjektif. Pada penelitian ini dirancang suatu alat bantu untuk menghitung luasan daerah yang mengalami peradangan sehingga bisa digunakan untuk membantu dokter mendiagnosis tonsilitis. Citra tonsil diolah pada layer merahnya untuk dihitung luasan tonsilitisnya. Selanjutnya dihitung area merah sebagai daerah peradangannya. Pada tahap berikutnya dilakukan ekstraksi ciri menggunakan analisis histogram untuk mencari persebaran level intensitas citra. Kemudian hasilnya diklasifikasi menggunakan k-Nearest Neighbor (k-NN). Dari data sebanyak 64 yang terdiri dari 32 tonsil normal dan 32 tonsil dengan tonsilitis, sistem yang dibangun mempu mencapai tingkat akurasi 90,625%. Nilai inidicapai pada pengukuran jarak cityblock dan k=1.

Deskripsi Alternatif :

Tonsillitis or known as tonsils is a medical condition characterized by inflammation of the tonsils, causing sore throat, difficulty swallowing, fever, and in certain cases canlead to heart attack or pneumonia. Doctors diagnose tonsillitis in a visual way, see tonsil inflammation and assess subjectively. This study designed a tool to calculate the area of inflamed areas that can be used to help doctors diagnose tonsillitis. Tonsils image processed on the red layer to quantify the extent of tonsils. Furthermore, the red area was calculated as area of inflammation. In next stage, find the feature extraction using histogram analysis to find the distribution of image intensity levels. The results were classified using k-Nearest Neighbor (k-NN). From 64 datas which consists of 32 normal and 32 tonsillitis, a system can reach 90,625% accuracy rate. This value is achieved at the cityblock distance measurement and k = 1.

Beri Komentar ?#(0) | Bookmark

Properti	Nilai Properti
ID Publisher	gdlhub
Organisasi	JNTETI
Nama Kontak	Herti Yani, S.Kom
Alamat	Jln. Jenderal Sudirman
Kota	Jambi
Daerah	Jambi
Negara	Indonesia
Telepon	0741-35095
Fax	0741-35093
E-mail Administrator	elibrarystikom@gmail.com
E-mail CKO	elibrarystikom@gmail.com