PREDIKSI PENYUSUTAN TUMOR OTAK MELALUI PENGOLAHAN DATA CITRA CT-SCAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE CELLULAR AUTOMATA
| Main Author: | Alim, Khaidir |
|---|---|
| Format: | Article |
| Terbitan: |
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.unhas.ac.id/handle/123456789/26537 |
Daftar Isi:
- Penyakit umor otak telah banyak menyebabkan kematian bagi masyarakat/pasien. Olehnya itu segala upaya dilakukan agar dapat mengurangi penderita tumor otak maupun membantu dalam penanganan penyembuhannya. Sehingga pengolahan citra berbasis komputasi dipandang perlu untuk membantu dalam meningkatkan keakuratan diagnosa yang dilakukan oleh para dokter, termasuk dalam mendiagnosa tumor otak. Salah satu metode berbasis komputasi yang bisa digunakan adalah metode Cellular Automata. Model Cellular Automata mensimulasikan pola perubahan luasan yang terjadi secara time-series. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perubahan luasan tumor pada otak setelah proses radioterapi. Penelitian ini menggunakan data citra CT-Scan yang diperoleh dari ruang Radiologi Rumah Sakit Universitas Hasanuddin dengan 3 varian waktu, yaitu Citra t-1, Citra t-2 dan Citra t-3 serta menggunakan data pendukung simulasi. Citra CT-Scan kemudian diolah sehingga diperoleh data citra dengan klasifikasi berupa kelas off-head, kelas Bone, kelas Brain dan kelas CTV (Clinical Target Volume). Citra t-1 dan t-2 diproses dengan analisis probabilitas transisi Markov Chain sehinngga menghasilkan model yang kemudian divalidasilan menggunakan Kappa Accuracy dengan Citra t-3. Model yang telah tervalidasi diproses dengan simulasi Cellular Automata yang diberikan faktor pemicu dan faktor pembatas, sehingga diperolehlah simulasi model Citra t-4. Model simulasi menunjukkan bahwa luasan tumor otak mengalami penyusutan pada varian waktu t-4 sebesar 5.350x104??m2