Diagnosis Kanker Paru-Paru dengan Sistem Fuzzy

Kanker paru-paru sulit untuk dideteksi sejak dini, akibatnya banyak pasien yang tidak terselamatkan akibat penyakit ini. Guna mengoptimalkan kinerja petugas medis dalam diagnosis awal kanker paru-paru, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem fuzzy pendiagnosis kanker par-paru. Diagnosis dilakukan menggunakan hasil CT-Scan paru-paru dari pasien. Sejumlah 120 data citra CT-Scan digunakan sebagai data set dalam penelitian ini. Data dikelompokkan menjadi dua yaitu 96 citra untuk data latih dan 24 citra untuk data uji. Citra CT-Scan ditingkatkan kualitasnya menggunakan metode intensity adjustment. Selanjutnya setiap citra diekstraksi dalam sepuluh variabel yaitu kontras, korelasi, energi, homogenitas, rata-rata, variansi, standar deviasi, skewnes, kurtosis dan entropi. Data difuzzifikasi untuk digunakan sebagai input dalam membangun sistem diagnosis kanker paru menggunakan inferensi fuzzy mamdani. Tingkat akurasi yang dihasilkan pada sistem dengan intensity adjustment adalah 83,33% pada data uji. Sementara itu, tingkat akurasi tanpa intensity adjustment pada data latih adalah sebesar 92,708% dan pada data uji sebesar 70,83

Highly accurate model for prediction of lung nodule malignancy with CT scans

Computed tomography (CT) examinations are commonly used to predict lung nodule malignancy in patients, which are shown to improve noninvasive early diagnosis of lung cancer. It remains challenging for computational approaches to achieve performance comparable to experienced radiologists. Here we present NoduleX, a systematic approach to predict lung nodule malignancy from CT data, based on deep learning convolutional neural networks (CNN). For training and validation, we analyze >1000 lung nodules in images from the LIDC/IDRI cohort. All nodules were identified and classified by four experienced thoracic radiologists who participated in the LIDC project. NoduleX achieves high accuracy for nodule malignancy classification, with an AUC of ~0.99. This is commensurate with the analysis of the dataset by experienced radiologists. Our approach, NoduleX, provides an effective framework for highly accurate nodule malignancy prediction with the model trained on a large patient population. Our results are replicable with software available at http://bioinformatics.astate.edu/NoduleX