APLIKASI MODEL PENGENALAN POLA CITRA OTAK STROKE DENGAN ALGORITMA EIGEN IMAGE
APPLICATION OF PATTERN RECOGNITION MODEL OF BRAIN IMAGE IMAGE EIGEN ALGORITHM WITH STROKE
Undergraduate Theses dari STIKOM Surabaya / 16-03-2012 09:58:39 WIB
Posting oleh
liwan • Ditampilkan sebanyak
52493 kali
Share this information :
Author : YOHANES TANJUNG SARWONO (04410100005)
| Subject | : | IMAGE PROCESSING |
| Keyword | : | Pengenalan
Citra Otak
Eigen image |
Abstract in
Bahasa IndonesiaKemajuan dalam bidang teknologi dan informasi bertujuan untuk membantu pencapaian kebutuhan manusia di mana ruang dan waktu tidak lagi menjadi halangan dalam memberikan informasi. Sistem komputer pada saat ini berkembang hingga memiliki kemampuan dapat berpikir mendekati analisa manusia. Artificial Intelligence atau disebut dengan kecerdasan buatan bertujuan memberikan kemampuan kepada sistem komputer secara umum agar dapat membantu manusia dalam pengambilan keputusan.
Pattern Recognition atau pengenalan pola merupakan salah satu bidang dari computer vision di mana sebuah mesin memiliki kecerdasan buatan dengan diberi kemampuan agar dapat memiliki penglihatan layaknya manusia. Pengenalan pola digunakan untuk membedakan objek yang satu dengan yang lainnya. Dalam topik yang diambil oleh penulis, pengenalan pola digunakan untuk membedakan antara citra atau gambar otak normal dengan otak stroke infark. Citra otak sebagai inputan akan diperbaiki melalui teknik pengolahan citra digital. Hasil dari pengolahan citra ini akan digunakan sebagai data training pada proses pengenalan pola dengan menghitung nilai eigen. Kemudian sebuah citra uji akan ditentukan melalui sistem lebih mendekati pola yang mana dari data training.
Penyakit stroke menjadi studi kasus pada pembahasan karena jenis penyakit ini termasuk jenis penyakit yang paling sering ditemui selain kanker pada saat ini. Pada tugas akhir ini akan dibahas mengenai pengolahan citra digital, penggunaan algoritma eigen image sebagai pengenalan pola citra otak sehingga dapat memberi output apakah termasuk ke dalam otak normal atau otak stroke infark.
Abstract
Advances in technology and information aimed at assisting the achievement of human needs where space and time is no longer a hindrance in providing information. The computer system at this time grew up to have the ability to approach the analysis of human thinking. Artificial Intelligence aims to provide the ability for computer systems in general in order to assist humans in decision making.
Pattern recognition is one area of computer vision in which a machine has artificial intelligence by being given the ability to have a vision like humans. Pattern recognition is used to distinguish objects from one another. In a topic that is taken by the author, pattern recognition is used to distinguish between a normal brain image or images with brain infark stroke. Brain as an input image will be corrected by digital image processing techniques. The results of image processing will be used as training data in the process of pattern recognition by computing eigenvalues. Then an image of the test will be determined through the system closer to where the pattern of training data.
Stroke disease became a case study in the discussion because these types of diseases, including type of disease most often encountered at this point other than cancer. At the end of this assignment will be discussed on digital image processing, image as an eigenvalue algorithms use pattern recognition image of the brain that can give the output is included in the normal brain stroke or brain infark.
| Contributor | : | JANUAR WIBOWO, S.T., M.M
ANJIK SUKMAAJI, S.KOM., M.ENG |
| Date Create | : | 16-03-2012 |
| Type | : | Text |
| Format | : | pdf |
| Language | : | Indonesian |
| Identifier | : | STIKOM Surabaya-Undergraduate-4-23295 |
| Collection ID | : | 4-23295 |
| Call Number | : | Perpustakaan STIKOM Surabaya 621.367 Sar A |
Coverage : Terbatas Sivitas Akademika STIKOM Surabaya
Rights : Hak Cipta (c) 2009 oleh STIKOM SURABAYA. Dilarang mengcopy atau mendistribusikan baik sebagian atau seluruh isi koleksi ini dalam bentuk apapun, baik secara elektronis maupun mekanis tanpa izin dari penulis.
Download koleksi - Terbatas untuk Member1. STIKOM Surabaya-Undergraduate-2290-Cover.pdf - 51 KB
2. STIKOM Surabaya-Undergraduate-2290-Abstraksi.pdf - 105 KB
3. STIKOM Surabaya-Undergraduate-2290-Daftar Isi.pdf - 290 KB
4. STIKOM Surabaya-Undergraduate-2290-BAB I.pdf - 450 KB
5. STIKOM Surabaya-Undergraduate-2290-BAB II.pdf - 1872 KB
6. STIKOM Surabaya-Undergraduate-2290-BAB III.pdf - 1512 KB
7. STIKOM Surabaya-Undergraduate-2290-BAB IV.pdf - 2412 KB
8. STIKOM Surabaya-Undergraduate-2290-BAB V.pdf - 130 KB
9. STIKOM Surabaya-Undergraduate-2290-Daftar Pustaka.pdf - 150 KB
.: Kembali ke daftar Undergraduate Theses
