Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Perancangan Sistem Pendeteksi Gangguan Organ Jantung Melalui Pola Iris Mata
Ryan Arief Mahendra NIM. (2014) | Skripsi | Teknik Komputer , Sistem Komputer , Teknik Komputer
Bagikan
Ringkasan
Kesehatan merupakan hal yang sangat penting bagi kehidupan sehari-hari. Hal ini mendorong berbagai metode diagnosa penyakit di bidang kesehatan. Iris mata merupakan representasi dari keadaan kondisi tubuh yang dikenal dengan diagnosa metode Iridologi. Sistem pendeteksi penyakit jantung menggunakan konsep Iridologi ini dilakukan secara tidak realtime dan menggunakan beberapa metoda yaitu Canny Edge Detection dan Histogram, Metoda deteksi Canny dipilih karena dapat mendeteksi dengan baik sehingga dapat melakukan pemilihan parameter-parameter untuk menandai semua tepi, melokalisasi dengan baik sehingga menghasilkan jarak yang minimum antara tepi yang dideteksi dengan tepi yang asli. Perhitungan nilai dari citra yang telah melalu proses penyelarasan menggunakan Histogram dengan turunan Gaussian sebagai pengurang noise. Ketidakakuratan sistem ini dikarenakan faktor pengambilan citra yang akan diolah. Hasil dari pencocokan citra uji dan latih berupa pendeteksian indikasi penyakit jantung atau jantung normal.
Ringkasan Alternatif
Health is a very important thing for daily life. This encourages some methods to diagnose illness in the health field. The iris is representation from the state of the condition of a body which is known as Iridology Diagnose Method. A system to detect heart illness using this Iridology concept uses Canny Edge Detection and Histogram. This Canny Edge Detection system is chosen because it can detect well so it can choose the parameters to mark all edges, localize well so it produces minimum distance between the detected edge and the original edge. The value of the calculation from image which has been through synchronization process using Histogram with Gaussian derivative as noise reduction. The inaccuracy of this system is caused by image taking factor which will be treated. The data result from tested and trained image synchronization is detection indication for heart illness or normal heart.