DETEKSI GLEASON PATTERN PADA HISTOPATOLOGI KANKER PROSTAT BERBASIS ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
| Main Author: | YUKIKO IRLIYANI, 081411731024 |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.unair.ac.id/73807/1/KKC%20KK%20ST.T.29-18%20Irl%20d%20ABSTRAK.pdf http://repository.unair.ac.id/73807/2/KKC%20KK%20ST.T.29-18%20Irl%20d%20SKRIPSI.pdf http://repository.unair.ac.id/73807/ http://lib.unair.ac.id |
Daftar Isi:
- Kanker prostat merupakan salah satu kanker yang sering terjadi pada pria. Hasil klasifikasi secara cepat dan tepat dapat menjadi sebuah referensi obyektif yang sangat penting. Penilaian histologi sangat berharga bagi dokter. Penilaian yang paling umum untuk penilaian histologi kanker prostat adalah Gleason grading system. Deteksi gleason pattern dilakukan dengan ekstraksi fitur bentuk berupa: Line Length, Area Fraction, dan perbandingan antara Line Length dengan Area Fraction. Semua fitur bentuk menjadi masukkan Backpropagation. Citra data histopatologi kanker prostat yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 120 data, 40 data citra gleason pattern 3, 40 data citra gleason pattern 4, serta 40 data citra gleason pattern 5. Berdasarkan hasil pengujian, metode dapat mengklasifikasikan citra gleason pattern dengan akurasi 91,67%.