Laporkan Masalah

IDENTIFIKASI GANGGUAN NEUROLOGIS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

JANI KUSANTI, Prof.Drs.Sri Hartati,M.Sc.,Ph.D.

2015 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Stroke Iskemik merupakan salah satu gangguan neurologis yang terjadi pada bagian kepala yang menyebabkan aliran darah ke otak sebagian atau keseluruhan terhenti sehingga menyebabkan terjadinya penyumbatan pembuluh darah arteri. CT Scan biasanya tidak sensitive mengidentifikasi infark serebri karena terlihat normal pada > 50% pasien, tetapi cukup sensitive untuk mengidentifikasi pendarahan intracranial akut. Pengolahan citra digunakan untuk mengolah data berupa citra hasil ct scan. Ciri khas citra ct scan dapat dianalisis dengan cara memperbaiki kualitas hasil citra. Langkah-langkah yang dilakukan dalam proses meningkatkan kualitas hasil citra tahap awal menggunakan histogram. Citra hasil proses histogram ditingkatkan intensitas hasil citranya dengan menggunakan threshold otsu sehingga didapatkan hasil pixel yang diberi nilai 1 berkaitan dengan obyek sedangkan pixel yang diberi nilai 0 berkaitan dengan background. Hasil pengukuran digunakan untuk proses clustering image, untuk proses cluster image digunakan fuzzy c-mean (FCM). Ciri yang dihasilkan digunakan dalam proses klasifikasi menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Sistem inferensi fuzzy yang diterapkan adalah inferensi fuzzy model Takagi-Sugeno-Kang. Hasil RMSE yang didapat pada proses pelatihan sebesar 0.0432053 membuktikan bahwa hasil uji dari sistem implementasi menghasilkan tingkat error (kesalahan) sangat kecil, sedangkan pada proses pengujian dihasilkan tingkat akurasi (teridentifikasi benar) sebesar 95%. Kata kunci: Stroke Ischemik, Global threshold, Fuzzy Inference System model Sugeno, ANFIS, RMSE

Ischemic stroke is a neurological disorder that occurs on the head that causes the blood flow to the brain is partially or fully stopped, causing clogging of the arteries. CT scans are usually not sensitive identify cerebral infarction due to appear normal in > 50% of patients, but sensitive enough to identify acute intracranial hemorrhage. Image processing is used to process the image data is a ct scan results. Characteristic of ct scan image can be analyzed by improving the quality of the image. The steps performed in the process of improving the quality of the image of the early stages of using the histogram. Enhanced image of the intensity histogram image results using Otsu threshold to obtain results pixels rated 1 related to the object while pixel rated 0 associated with the background. The measurement results are used for image clustering process, to process image clusters used fuzzy c-means (FCM). The resulting characteristic is used in the classification process using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Fuzzy inference system applied is fuzzy inference model of Takagi-Sugeno-Kang. RMSE results obtained in the training process of 0.0432053 prove that the test results of the implementation of the system generates error rate (errors) are very small, while the testing process resulting level of accuracy (correctly identified) by 95%. Keywords: Stroke Ischemik, Global threshold, Fuzzy Inference System model Sugeno, ANFIS, RMSE

Kata Kunci : Stroke Ischemik, Global threshold, Fuzzy Inference System model Sugeno, ANFIS, RMSE;


    Tidak tersedia file untuk ditampilkan ke publik.