YUNI WIDAYANTI PRIBADI

Berpacu menjadi yang terbaik

Jawaban Soal UAS Nomor 2.

02 July 2012 - dalam Komputasi Biomedis Oleh yuni-w-p-fst09

Dosen: Dr. Ir.H. Anas Soegianto Soelistiono M.Si

 

Bismillahirrahmaanirrahiim,

"Atas Nama Sang Pemilik Ilmu, saya jujur mengerjakan soal UAS ini"

 

Soal :

Analisa grafis dari data kesehatan

a. Bagaimana mengubah data image tersebut menjadi numerik ?

b. Analisa apa yang dapat dilakukan dari data tersebut ?

c. Informasi fisi apa yang dapat di ambil dari data dan fungsinya ?

 

Jawaban :

 

Data kesehatan bisa dalam bentuk image/gambar. Misalnya image yang di dapatkan dari mammography sebagai deteksi kanker payudara.

 

1. Cara mengubah data image ke numerik

 Pada proses ini menggunakan aplikasi dari GUI (Graphical User Interface) untuk mengolah data image. GUI akan memilih gambar yang akan di deteksi dengan berbagai faktor sebagai pertimbangan, antara lain faktor skala, bandwith, indeks awal, dan baris awal. Berikut ini merupakan tampilan dari GUI.

  

Gambar1 Tampilan GUI

 

Tahap selanjutnya adalah melakukan image scaling yaitu membuat skala gambar. Karena gambar ini masih full colour maka gambar akan diwakilkan dengan array 3-dimensi. Terdapat dua parameter yaitu lebar (jumlah kolom dari array) dan tinggi (jumlah baris dalam array). Titik yang terbentuk disebut dengan pixel.

Kemudian melakukan Histogram Ekualisasi Adaptif (AHE) yaitu teknik dalam dalam pengolahan citra komputer untuk meningkatkan kontras dalam gambar. Berikut ini adalah hasil dari histogram :

 

Gambar2.  Sebelum dilakukan Histogram Ekualisasi Adaptif (AHE)

 

Gambar3. Setelah dilakukan Histogram Ekualisasi Adaptif (AHE)

 

Tahap selanjutnya adalah melakukan ekstraksi setiap objek gambar sebagai suatu area dan dilakukan smoothing terhadap area tersebut. Kemudian dilakukan identifikasi terhadap keberadaaan kanker, yang dilihat dari intensitas warna yang terbentuk pada image. Selanjutnya dilakukan penetapan fitur batas-batas obyek untuk diambil nomor baris dan kolom yang mendefinisikan sebuah titik pada gambar tersebut.

 

Gambar4. Identifikasi Kanker

 

 

Gambar5. Identifikasi Kanker Berdasarkan Hasil Ekstraksi

 

Tahap terakhir adalah menggunakan fitur-fitur yang telah didapatkan tadi sebagai input pada pemrograman Neural Network untuk dilakukan diagnosa lebih lanjut.

 

 2. Analisa yang bisa dilakukan pada data tersebut

Dari data image yang tersedia dapat di analisis mengenai besarnya wilayah kanker payudara yang terjadi. Sedangkan jika terdapat penambahan aplikasi pemrograman Neural Network maka dapat diketahui tingkat keganasan kanker payudara tersebut.

 

3. Informasi fisis yang bisa diambil dan fungsinya

Informasi fisis yang dapat diambil adalah warna yang terbentuk pada image yang menunjukkan ada atau tidaknya keberadaaan kanker payudara tersebut dan besarnya ukuran kanker yang terjadi.

 

 

Selain dalam bentuk image, data kesehatan juga terdapat dalam bentuk grafik seperti pada contoh dibawah ini :

Data Audiogram :

 

 

Audiometri adalah subuah alat yang digunakan untuk mengtahui level pendengaran seseorang. Dengan bantuan sebuah alat yang disebut dengan audiometri, maka derajat ketajaman pendengaran seseorang dapat dinilai.

 

a. Cara mengubah data image ke numerik

Pada pemeriksaan audiometri di atas hanya dilakukan pemeriksaan pada telinga kanan dengan berbagai frekuensi suara. Dari grafik tersebut, maka dapat diketahui ambang batas pendengaran telinga kanan dari pasien, yaitu :

 

 

b. Analisa yang bisa dilakukan pada data tersebut

Dari data tersebut dapat di analisis mengenai derajat ketajaman pendengaran seseorang. Telinga manusia normal mampu mendengar suara dengan kisaran frekwuensi 20-20.000 Hz. Frekwensi dari 500-2000 Hz yang paling penting untuk memahami percakapan sehari-hari.

Tabel berikut memperlihatkan klasifikasi kehilangan pendengaran

 

 

Kriteria orang tuli :

  • Ringan masih bisa mendengar pada intensitas 20-40 dB
  • Sedang masih bisa mendengar pada intensitas 40-60 dB
  • Berat sudah tidak dapat mendengar pada intensitas 60-80 dB
  • Berat sekali tidak dapat mendengar pada intensitas >80 dB

Dari hasil data audiogram diatas, maka dapat diketahui bahwa pasien mengalami kehilangan pendengaran ringan pada frekuensi 125 – 1000 Hz, sedangkan jika frekuensi menjadi besar sekitar 2000 – 8000 Hz maka pasien mengalami kehilangan pendengaran sedang hingga hampir berat. Karena intensitas pendengaran pasien berada pada range 20 – 60 Hz, jadi dapat disimpulkan bahwa pasien mengalami tuli ringan hingga sedang namun masih bisa mendengar.

 

Pada dasarnya tuli mengakibatkan gangguan komunikasi, apabila seseorang masih memiliki sisa pendengaran diharapkan dengan bantuan alat bantu dengar (ABD/hearing AID) suara yang ada diamplifikasi, dikeraskan oleh ABD sehingga bisa terdengar.

 

c. Informasi fisis yang bisa diambil dan fungsinya

Informasi fisis yang bisa diambil adalah ambang pendengaran seseorang yang ditunjukkan dalam besaran intensitas (desibel). Dari data besar intensitas tersebut, maka dapat ditentukan ketajaman pendengaran seseorang, sehingga dapat diketahui apakah orang tersebut mengalami gangguan pendengaran atau tidak.

 

 

 

Referensi :

Rasoul, et. al. 2012. Solving mammography problems of breast cancer detection using artificial neural networks and image processing techniques. Indian Journal of Science and Technology. Vol.5 No.4.

http://publichealthnote.blogspot.com/2012/05/audiometri.html



Read More | Respon : 0 komentar

Tinggalkan Komentar

Nama :
E-mail :
Web : tanpa http://
Komentar :
Verification Code :   
   

Kategori

Artikel Terbaru

Artikel Terpopuler

Komentar Terbaru

Arsip

Blogroll

^^My-Facebook

Time

Calendar

    Cuteki ecards

SHARE

Pengunjung

    34.594