Show simple item record

dc.contributor.advisorPurnamawati, Sarah
dc.contributor.advisorJaya, Ivan
dc.contributor.authorSyahputra, Riyandi
dc.date.accessioned2021-07-22T02:24:07Z
dc.date.available2021-07-22T02:24:07Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/37131
dc.description.abstractAlzheimer's is a disease that causes memory disorder to an elderly from degeneration on the central of the nervous system. Alzheimer's sufferers will experiencing memory problems that cause disruption in their daily activities, and death will be the end if not getting any proper handling. Alzheimer's disease is a type of disease that requires fast and targeted treatment. Alzheimer's disease can be detected using a magnetic resonance imaging (MRI) system and only a doctor with specialist can read MRI images. From the large number of cases, the results of the examination by the team of doctors require a lot of accuracy and time so the errors may still occur. With the development of science that has become more advanced and sophisticated, several types of diseases can be analyzed only through images, Alzheimer's disease is the one of them. Digital image processing and neural network methods can be used to help in the classification of Alzheimer's disease. The Probabilistic Neural Network will be used in this research as a classification method in normal class, very mild disturbance, mild disturbance, and moderate disturbance from brain image in this classification of Alzheimer's disease research. The classification stage consists of several steps, such as pre-processing (grayscaling and histogram), threshold segmentation, feature extraction using the Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) and the classification method using Probabilistic Neural Network (PNN). The accuracy of Alzheimer's classification results in this study was up to 95,8% using this method.en_US
dc.description.abstractAlzheimer merupakan gangguan daya ingat pada seseorang lanjut usia yang disebabkan karena saraf pusat terserang degenerasi. Penderita Alzheimer akan mengalami gangguan memori yang menyebabkan terganggunya aktivitas kehidupan sehari-hari, bila dibiarkan begitu saja akan menyebabkan kematian. Penyakit Alzheimer adalah jenis penyakit yang memerlukan penanganan cepat dan terarah. Pendeteksian penyakit Alzheimer bisa dilakukan dengan menggunakan system magnetic resonance imaging (MRI) dan hanya para dokter khusus yang bisa membaca citra hasil MRI. Dari jumlah kasus yang begitu banyak, hasil dari pemeriksaan tim dokter memerlukan ketelitian dan waktu yang tidak sedikit sehingga kesalahan masih mungkin terjadi. Dengan perkembangan ilmu pengetahuan yang sudah bertambah maju dan canggih, beberapa dari jenis penyakit sudah dapat dianalisis hanya melalui citra, salah satunya penyakit Alzheimer. Pemrosesan citra digital dan metode jaringan syaraf tiruan bisa digunakan untuk membantu klasifikasi penyakit pada Alzheimer. Metode yang akan dipakai pada penelitian yang akan dibuat yaitu Probabilistic Neural Network sebagai metode klasifikasi pada kelas normal, gangguan sangat ringan, gangguan ringan, dan gangguan sedang dari citra otak pada pengklasifikasian penyakit Alzheimer. Tahap pengklasifikasian terdiri dari beberapa tahap seperti, pra-pengolahan (grayscaling, histogram), segmentation dengan threshold, ekstraksi fitur menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan metode klasifikasi yang menggunakan Probabilistic Neural Network (PNN). Dengan metode yang dipakai nilai hasil akurasi pengklasifikasian Alzheimer pada penelitian ini adalah sebesar 95,8%. Kataen_US
dc.language.isoiden_US
dc.publisherUniversitas Sumatera Utaraen_US
dc.subjectAlzheimeren_US
dc.subjectGray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)en_US
dc.subjectProbabilistic Neural Network (PNN)en_US
dc.titleKlasifikasi Penyakit Alzheimer Pada Citra Medis Mri Dengan Menggunakan Probabilistic Neural Networken_US
dc.typeThesisen_US
dc.identifier.nimNIM151402018
dc.description.pages102 Halamanen_US
dc.description.typeSkripsi Sarjanaen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record