Article Sidebar
Download
Main Article Content
Abstract
Dalam pemahaman hasil analisis CT Scan tumor otak masih sulit mengidentifikasi jenis tumor otak. Klasifikasi
jenis tumor otak dari segi klinis dibedakan menjadi primary brain tumor dan metastatic brain tumor. Secara
klinis sukar membedakan antara tumor otak benigna maupun maligna, karena gejala yang timbul ditentukan
pula oleh lokasi tumor, kecepatan tumbuhnya dan efek masa tumor ke jaringan otak. Gambaran CT Scan tumor
otak benigna meliputi Meningioma, Adenoma Pituitari, Kraniofaringioma, Pilocytic Astrositoma dan Akuistik
Neurinoma. Dengan menggunakan Artificial Neural Network (AAN) diharapkan dapat membantu para medis
dibidangnya untuk mengidentifikasi jenis tumor otak. Telah dilakukan identifikasi pola berbasis jaringan syaraf
tiruan terhadap jenis tumor melalui hasil pola citra menggunakan CT Scan maupun MRI. Selanjutnya citra dari
hasil CT Scan ataupun MRI dikonversi kedalam bentuk digital standard menggunakan teknik pengolahan citra.
Hasil konversi digital, menggunakan PCA menghasilkan karakteristik dominan sehingga mewakili pola citra
tersebut. Karakteristik dominan ini digunakan pada jaringan syaraf tiruan, untuk tahap pembelajaran, pelatihan
dan pengujian atau simulasi. Dalam identifikasi pola, pada tahap pembelajaran dengan pengawasan digunakan
metode perceptron. Jenis tumor otak terhadap hasil CT Scan maupun MRI diklasifikasikan sesuai dengan kode
masukan. Sampel untuk keperluan pembelajaran, pelatihan dan simulasi menggunakan basis data hasil CT Scan
ataupun MRI. Sistim perangkat lunak untuk pengenalan pola jenis tumor otak dikembangkan menggunakan
MATLAB. Diperoleh perangkat lunak yang dapat mengidentifikasi pola jenis tumor otak jinak.
Kata kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Pengenalan Pola, Tumor Otak, CT Scan
jenis tumor otak dari segi klinis dibedakan menjadi primary brain tumor dan metastatic brain tumor. Secara
klinis sukar membedakan antara tumor otak benigna maupun maligna, karena gejala yang timbul ditentukan
pula oleh lokasi tumor, kecepatan tumbuhnya dan efek masa tumor ke jaringan otak. Gambaran CT Scan tumor
otak benigna meliputi Meningioma, Adenoma Pituitari, Kraniofaringioma, Pilocytic Astrositoma dan Akuistik
Neurinoma. Dengan menggunakan Artificial Neural Network (AAN) diharapkan dapat membantu para medis
dibidangnya untuk mengidentifikasi jenis tumor otak. Telah dilakukan identifikasi pola berbasis jaringan syaraf
tiruan terhadap jenis tumor melalui hasil pola citra menggunakan CT Scan maupun MRI. Selanjutnya citra dari
hasil CT Scan ataupun MRI dikonversi kedalam bentuk digital standard menggunakan teknik pengolahan citra.
Hasil konversi digital, menggunakan PCA menghasilkan karakteristik dominan sehingga mewakili pola citra
tersebut. Karakteristik dominan ini digunakan pada jaringan syaraf tiruan, untuk tahap pembelajaran, pelatihan
dan pengujian atau simulasi. Dalam identifikasi pola, pada tahap pembelajaran dengan pengawasan digunakan
metode perceptron. Jenis tumor otak terhadap hasil CT Scan maupun MRI diklasifikasikan sesuai dengan kode
masukan. Sampel untuk keperluan pembelajaran, pelatihan dan simulasi menggunakan basis data hasil CT Scan
ataupun MRI. Sistim perangkat lunak untuk pengenalan pola jenis tumor otak dikembangkan menggunakan
MATLAB. Diperoleh perangkat lunak yang dapat mengidentifikasi pola jenis tumor otak jinak.
Kata kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Pengenalan Pola, Tumor Otak, CT Scan