PENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PENYAKIT KISTA MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE REGION GROWING DENGAN KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR

FARAH FADHILAH HERMAHIROH

Informasi Dasar

55 kali
18.04.1618
621.382 7
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Gigi merupakan bagian keras yang berada di dalam mulut. Kesehatan gigi perlu diperhatikan karena jika tidak berbagai macam penyakit dapat datang kapan saja. Penyakit pada gigi bermacam-macam, diantaranya Kista Periapikal. Tugas Akhir ini mengembangkan aplikasi yang dapat mendeteksi penyakit kista periapikal menggunakan metode Adaptive Region Growing yang merupakan metode analisis pengambilan ciri dan klasifikasi K-Nearest Neighbor. Klasifikasi bertujuan untuk menentukan apakah citra masuk dalam klasifikasi kista atau gigi normal. Pada Tugas Akhir ini, penulis telah melakukan deteksi penyakit kista menggunakan sistem ini dapat membantu dokter apakah diagnosanya terhadap penyakit pada pasien yang ia lihat secara fisik dari citra radiograf sama dengan menggunakan sistem deteksi ini. Dari penelitian ini diperoleh hasil dengan tingkat akurasi tertinggi yaitu 90%. Kata Kunci : Gigi, Kista Periapikal, Adaptive Region Growing, KNN (K – Nearest Neighbor).

Subjek

IMAGE PROCESSING
 

Katalog

PENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PENYAKIT KISTA MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE REGION GROWING DENGAN KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

FARAH FADHILAH HERMAHIROH
Perorangan
BAMBANG HIDAYAT, SUHARDJO
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Telekomunikasi
Bandung
2018

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini