Diabetes merupakan penyakit kronis yang terjadi ketika terdapat peningkatan kadar glukosa dalam darah karena tubuh tidak dapat atau tidak cukup menghasilkan hormon insulin atau tidak dapat menggunakan insulin secara efektif. Umumnya untuk mendeteksi penyakit diabetes adalah dengan tes kadar gula darah atau hemoglobin HbA1c yang dilakukan oleh praktisi medis. Pada penelitian ini, dibangun sistem prediksi penyakit diabetes berbasis iridologi atau melalui citra mata, menggunakan machine learning. Sistem yang dikembangkan terdiri dari instrumen akuisisi citra mata dan algoritma pengolahan citra. Metode GLCM (Gray Level Co-Occurence Matrix) digunakan untuk proses ekstraksi ciri, dengan tujuan untuk mendapatkan ciri tekstur pada citra. Metode SVM (Support Vector Machine) dan kNN (k Nearest Neighbor) digunakan untuk proses klasifikasi kelas diabetes dan non-diabetes. Hasil klasifikasi kemudian dilakukan proses validasi dengan menggunakan metode k-fold cross validation. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode kNN memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan metode SVM. Performa terbaik didapatkan saat variasi kombinasi ukuran area segmentasi 30×360 dengan jarak antar tetangga 30 pixel. Tingkat akurasi yang diapatkan dari pengujian sebesar 79,6%, dengan nilai misclassification rate (MR) 20,4%, false positive rate (FPR) 20,6%, false negative rate (FNR) 20%, sensitivity 87,1%, dan specificity 70,0%.
Diabetes is a chronic disease that occurs when there is an increase in glucose levels in the blood because the body cannot produce enough of the hormone insulin or cannot use insulin effectively. Generally, to detect diabetes is by pengujian blood sugar levels or hemoglobin HbA1c carried out by medical practitioners. In this study, a diabetes prediction system based on iridology or through eye images was constructed using machine learning. The developed system consists of eye image acquisition instruments and image processing algorithms. The GLCM (Gray Level Co-Occurence Matrix) method is used for feature extraction processes, with the aim of obtaining texture characteristics in the image. The SVM (Support Vector Machine) and kNN (k Nearest Neighbor) methods are used to classify diabetic and non-diabetic classes. The classification results are then validated by using the k-fold cross validation method. The results show that kNN method has better performance compared to the SVM method. The best performance is when size of the segmentation area 30×360 pixel with the distance between neighbors 20 pixel. The results show that the accuracy from pengujian is 79.6%, misclassification rate (MR) 20.4%, false positive rate (FPR) 20.6%, false negative rate (FNR) 20.0%, sensitivity 87.1%, and specificity 70.0%.
"
Dosimetri lapangan kecil dan non-standar yang berkaitan dengan penggunaan berkas Flattening Filter Free (FFF) merupakan sebuah tantangan karena adanya efek pertubasi yang disebabkan oleh desain detektor. Fenomena ini mendorong para peneliti untuk melakukan studi lebih lanjut mengenai respon detektor. Pada penelitian ini, dilakukan pemisahan radiasi hamburan dan berkas primer dari berkas FFF 6 MV untuk mempelajari respon detektor pada masing-masing kondisi pengukuran sehingga peranan setiap fenomena yang mempengaruhi respon detektor dapat dipahami dengan lebih baik. Detektor bilik ionisasi dan film Gafchromic digunakan pada tiga konfigurasi pengukuran yang merepresentasikan pengukuran lapangan terbuka dan pendekatan terhadap pengukuran dalam berkas primer dan radiasi hamburan, dirincikan sebagai berikut: (i) detektor diposisikan di bawah blok baja, sehingga detektor hanya terpapar radiasi hamburan; (ii) detektor diposisikan dalam mini phantom, sehingga detektor terpapar berkas primer dengan radiasi hamburan minimum; (iii) detektor diposisikan pada lapangan standar terbuka yang merupakan superposisi berkas primer dan radiasi hamburan. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa respon detektor bergantung pada desain detektor (seperti ukuran volume aktif) terutama pada lapangan kecil. Respon pada lapangan terbuka dapat direproduksi dari konfigurasi berkas primer dan hamburan dengan diskrepansi 1,0 – 36%. Efek volume averaging dan efek pertubasi detektor yang mempengaruhi respon detektor dapat teramati pada konfigurasi berkas hamburan.
Small fields dosimetry which related to the use of FFF beams is a great challenge because of perturbation effects caused by the size of the detector’s active volume or detector’s materials. This phenomenon encourages researchers to do further study about detectors response. In this work, scatter and primary radiation from 6 MV FFF beams were studied to evaluate the detectors’ response in small fields for a better understanding in the contribution of every phenomenon. Ion chamber and Gafchromic films were used in three measurement configurations representing open field measurement and approximations of both primary and scatter part of the beam, described as follows: (i) detectors positioned under steel block, exposing the detectors only to scatter part of radiation field, (ii) detectors positioned inside mini phantom, approximating the detectors response to primary radiation with minimum scatter, (iii) detectors positioned in the standard open field, which was the superposition of the primary and scatter radiation. The results showed that detector responses were heavily depended on its design (i.e. active volume) especially in small beams. The response in the open field could be reproduced from the blocked and primary beam set-up with the discrepancy ranging from 1.0% to 36%. Moreover, the volume averaging and detectors’ perturbation effects affecting the detector response could be observed in blocked beam.
"