Klasifikasi Pendarahan Otak Menggunakan Backpropagation Neural Network
| Main Author: | Simanjuntak, Amalia Rahmi |
|---|---|
| Other Authors: | Nababan, Erna Budhiarti, Elveni, Marischa |
| Format: | Bachelors application/pdf |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/4380 |
Daftar Isi:
- 131402072
- Brain hemorrhage is an intracranial haemorrhage occurring within the brain tissue. This hemorrhage may occur suddenly in a hemorrhagic stroke or because of a brain trauma. Non-traumatic brain hemorrhage is a sudden bleeding in the brain tissue due to rupture of blood vessels that can be caused by high blood pressure, structural weakness of blood vessel walls. Subdural brain hemorrhage can be diagnosed using imaging tests, such as Computerized Tomography (CT) Scan or Magnetic resonance imaging (MRI). The CT-Scan image is usually only seen and decided manually visually by doctors and radiologists. . However, an image produced by CT Scan is sometimes difficult to classify by radiologists and physicians, leading to differences of opinion between the two in classifying cerebral hemorrhage. To overcome these problems, it takes a method to classify brain bleeding automatically. In this study, Backpropagation Neural Network was used as a method for classification of cerebral hemorrhage. The steps performed before the classification are image processing (contrast stretching and thresholding), feature extraction using the Principle Component Analysis (PCA) method. The results of this study indicate that the proposed method is able to classify cerebral hemorrhage with an accuracy of 88% with maximum epoch used is 1000.
- Pendarahan otak merupakan pendarahan intrakranial yang terjadi di dalam jaringan otak. Pendarahan ini dapat terjadi secara tiba-tiba pada stroke hemoragik atau karena adanya trauma otak. Pendarahan otak non trauma merupakan pendarahan tiba-tiba di dalam jaringan otak karena pecah pembuluh darah yang dapat disebabkan oleh tekanan darah tinggi, kelemahan struktural dinding pembuluh darah. Perdarahan otak bisa didiagnosis dengan menggunakan tes pencitraan, seperti Computerized Tomography (CT) Scan atau Magnetic resonance imaging (MRI). Citra hasil CT-Scan tersebut biasanya hanya dilihat dan diputuskan secara manual dengan kasat mata oleh dokter dan ahli radiologi. . Namun, suatu citra yang dihasilkan CT Scan terkadang sulit untuk diklasifikasi oleh ahli radiolog dan dokter, sehingga menimbulkan perbedaan pendapat antara keduanya dalam mengklasifikasi pendarahan otak. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka dibutuhkan metode untuk mengklasifikasi pendarahan otak secara otomatis . Pada penelitian ini, Backpropagation Neural Network digunakan sebagai metode untuk klasifikasi pendarahan otak. Tahap – tahap yang dilakukan sebelum klasifikasi adalah pengolahan citra (contrast stretching dan thresholding), ekstraksi fitur menggunakan metode Principle Component Analysis (PCA) . Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode yang diajukan mampu melakukan klasifikasi pendarahan otak dengan akurasi sebesar 88% dengan maksimum epoch yang digunakan adalah 1000.