Anwar, Saeful (2014) DETEKSI KANKER OTAK PADA DATA MRI MELALUI JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN EKSTRAKSI FITUR DISCRETE WAVELET TRANSFORM. Update Test thesis, Universitas Muria Kudus.
Preview |
PDF (Halaman Judul)
HALAMAN_JUDUL.pdf - Accepted Version Download (1MB) |
PDF (Bab 1)
BAB_I.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (33kB) | Request a copy |
|
PDF (Bab 2)
BAB_II.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (535kB) | Request a copy |
|
PDF (Bab 3)
BAB_III.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (150kB) | Request a copy |
|
PDF (Bab 4)
BAB_IV.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (398kB) | Request a copy |
|
PDF (Bab 5)
BAB_V.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
PDF (Bab 6)
BAB_VI.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (19kB) | Request a copy |
|
Preview |
PDF (Daftar Pustaka)
DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Accepted Version Download (184kB) |
PDF (Lampiran)
LAMPIRAN.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (835kB) | Request a copy |
|
Archive (ZIP) (Aplikasi)
Program.zip - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (164MB) | Request a copy |
Abstrak
Secaraumum, kankerotakadalahsebuahpenyakit yang timbuldaripembelahansel-selotak yang tidakwajardandapatmenyebarkeseluruhbagianotak yang lain. Diagnosakankerotakdapatdilakukanmelaluipemeriksaanmagnetic resonance imaging (MRI). Magnetic resonance imaging (MRI) merupakanpemeriksaandenganmenggunakanmedan magnet danresonansigetaranterhadapinti atom hidrogen yang dapatmenghasilkanrekamangambar organ manusia yang biasadigunakandokteruntukmendeteksidanmendiagnosapasiennya. Terkadang, seorangdoktermengalamikesulitandalammendiagnosapasienkankerotakdikarenakanperbedaanpersepsidananalisissaatmelihathasilcitra MRI.Discrete wavelet transform(DWT) merupakanmetodeekstraksifitur yang berfungsiuntukmencaricirikhususatauciriobjek yang terdapatpadasebuahcitra MRI. Padapenelitianiniakandibahasmetodepengolahancitra digital sebagaimetodeperbaikandananalisisctirasertajaringansyaraftiruanbackpropagationyang digunakansebagaimetodepengenalandanklasifikasicitra MRI otakmanusia. Hasilklasifikasiiniadalah MRI normal dan abnormal. Tingkat akurasi yang paling baik pada sistem deteksi kanker otak yang dirancang adalah 100% untuk data training dan 80% untuk data testing.
Item Type: | Skripsi/ Thesis (Update Test) |
---|---|
Dosen Pembimbing: | Pembimbing : Endang Supriyati, M. Kom |
Kata Kunci: | Kata kunci : KankerOtak, MRI, DWT, Backpropagation, Citra Digit |
Subjects: | Teknologi > Teknik elektro, Teknik Nukllir > Elektronika > Teknik komputer. Perangkat keras komputer |
Program Studi: | Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika |
Depositing User: | Mr Firman Al Mubaroq |
Date Deposited: | 09 May 2014 02:01 |
Last Modified: | 09 May 2014 02:01 |
URI: | http://eprints.umk.ac.id/id/eprint/2926 |
Actions (login required)
View Item |