Deteksi Tumor Otak Melalui Penerapan GLCM dan Naïve Bayes Classification

P. Laksono, Harliana Harliana, Tito Prabowo
{"title":"Deteksi Tumor Otak Melalui Penerapan GLCM dan Naïve Bayes Classification","authors":"P. Laksono, Harliana Harliana, Tito Prabowo","doi":"10.46772/intech.v5i1.1286","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Tumor otak merupakan keadaan dimana pertumbuhan sel yang abnormal bahkan tidak terkendali yang terjadi diarea otak yang mengakibatkan terjadinya gejala kanker. MRI merupakan salah satu alat yang dapat digunakan untuk memberikan informasi gambaran citra otak yang mengalami gejala tumor. Penelitian ini akan melakukan klasifikasi citra tumor otak dengan menggunakan dataset yang berasal dari Kaggle. Pada tahap awal citra dari tumor otak akan dideteksi menggunakan GLCM, selanjutnya citra tersebut akan diklasifikasi berdasarkan citra yang memiliki gejala tumor otak ataukah tidak melalui Algoritma Naïve bayes classification. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui nilai akurasi yang dihasilkan oleh GLCM dan Naïve Bayes Classification dalam mempreiksi citra tumor otak yang didapatkan. Berdasarkan hasil uji yang telah dilakukan terhadap 253 dataset pasien doketahui bahwa nilai akurasi yang dihasilkan oleh Naïve Bayes dalam melakukan klasifikasi ternyata cukup tinggi yaitu 80% dengan perbandingan data testing dan data trainingnya adalah 20% : 80%, selain itu rata-rata dari nilai presisi dan recall yang dihasilkan pun sama yaitu 85%.   ","PeriodicalId":430510,"journal":{"name":"Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS","volume":"41 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.46772/intech.v5i1.1286","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Tumor otak merupakan keadaan dimana pertumbuhan sel yang abnormal bahkan tidak terkendali yang terjadi diarea otak yang mengakibatkan terjadinya gejala kanker. MRI merupakan salah satu alat yang dapat digunakan untuk memberikan informasi gambaran citra otak yang mengalami gejala tumor. Penelitian ini akan melakukan klasifikasi citra tumor otak dengan menggunakan dataset yang berasal dari Kaggle. Pada tahap awal citra dari tumor otak akan dideteksi menggunakan GLCM, selanjutnya citra tersebut akan diklasifikasi berdasarkan citra yang memiliki gejala tumor otak ataukah tidak melalui Algoritma Naïve bayes classification. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui nilai akurasi yang dihasilkan oleh GLCM dan Naïve Bayes Classification dalam mempreiksi citra tumor otak yang didapatkan. Berdasarkan hasil uji yang telah dilakukan terhadap 253 dataset pasien doketahui bahwa nilai akurasi yang dihasilkan oleh Naïve Bayes dalam melakukan klasifikasi ternyata cukup tinggi yaitu 80% dengan perbandingan data testing dan data trainingnya adalah 20% : 80%, selain itu rata-rata dari nilai presisi dan recall yang dihasilkan pun sama yaitu 85%.   
脑瘤是一种细胞生长异常甚至无法控制的状态,发生在大脑中导致癌症症状的区域。MRI是一种可以用来提供肿瘤症状的大脑图像图像的工具。本研究将使用来自Kaggle的数据对脑瘤图像进行分类。在肿瘤的早期阶段,脑肿瘤的图像将使用GLCM检测出来,然后将其根据出现脑肿瘤症状的图像分类,要么通过天真的bayes经典描述算法。此外,本研究的目的是确定GLCM产生的精确度值,以及预测脑瘤图像时天真的Bayes Classification的价值。根据对253所做的测试数据集doketahui病人,价值由天真中贝叶斯做分类结果的准确度相当高,即80%的测试和数据trainingnya是20%比例:80%,此外平均成绩的精确和由此产生的召回也即85%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信