Deteksi dini osteoporosis dengan neuro- fuzzy system melalui anatomic index dari citra dental panoramic radiograph pada area tulang mandible
| Main Author: | Afida, Rismalil Ismi |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
, 2013
|
| Online Access: |
http://etheses.uin-malang.ac.id/7611/1/09650200.pdf http://etheses.uin-malang.ac.id/7611/ |
Daftar Isi:
- INDONESIA: Tulang yang digunakan untuk beraktivitas setiap hari mengalami penyusutan, pada usia muda perbaikan dalam penyusutan tulang dapat dilakukan dengan baik dan cepat sedangkan pada usia yang relatif tua perbaikan penyusutan tulang berlangsung lebih lambat. Keadaan ini dinamakan osteoporosis atau tulang keropos. Area tulang mandibula pada tulang rahang dapat dijadikan obyek yang berhubungan dengan kepadatan massa tulang (korelasi) sehingga dapat digunakan sebagai identifikasi adanya penyakit osteoporosis. Nilai tiap-tiap anatomic index bersifat tidak pasti (uncertain), dikarenakan bentuk wajah (anatomi wajah) yang berbeda. Sehingga diperlukan adanya pembobotan yang dikendalikan oleh Neuro-Fuzzy System. Metode Neuro-Fuzzy System yaitu metode yang menggunakan jaringan syaraf tiruan (neural network) untuk merealisasikan atau mengimplementasikan sistem inferensi fuzzy. Dari penelitian serta pembuatan program perhitungan Neuro Fuzzy System (NFS) dalam aplikasi yang dirancang dapat disimpulkan bahwa perhitungan NFS memberikan keakuratan pendeteksian penyakit osteoporosis pada proses training sebesar berhasil mendesteksi 20 data dari 23 data keseluruhan. Artinya memiliki keakuratan sebesar 86,96%. Sedangkan untuk proses testing data yang terdeksi lebih sedikit, yaitu berhasil 19 data dari 23 data keseluruhan atau sebesar 82,61%. Nilai ini cukup besar untuk mencapai hasil yang diharapkan ENGLISH: Bones are used to move everyday shrinkage, at a young age improvements in bone shrinkage can be done well and quickly, while at the relatively old age of improvement is slower bone loss. This condition is called osteoporosis or brittle bones. Areas of mandibular bone in the jaw bone can be used as objects related to bone mass density (correlation) so it can be used as an identification of the disease osteoporosis. Value of each anatomic index are uncertain (uncertain), due to the shape of the face (facial anatomy) different. So it is necessary to weighting is controlled by the Neuro-Fuzzy System. Neuro-Fuzzy System method is a method that uses artificial neural networks (neural network) to realize or implement the fuzzy inference system. Of the research and manufacture of the calculation program Neuro Fuzzy System (NFS)in the application that is designed it can be concluded that the calculation of NFS provides osteoporosis detection accuracy on the training process of the data managed mendesteksi 20 of 23 overall data. Means to have the accuracy of 86.96%. As for the testing process less terdeksi data, ie data from 23 managed 19 overall data or by 82.61%. This value is large enough to achieve the desired results