Grid Approach For X-Ray image Classification

The process of medical image classification is still carried out manually using the knowledge of the physician or radiologist, which leads to inaccurate and slow process of object identification. Thus, we need an automatic system that can classify L2 medical images, accurately and faster from query images into one of the pre-defined classes. In this research, we are dealing with the classification of medical image to the image classes that are defined in the database. We focus on using the shape of X-ray image to carry out the classification process and to use the Euclidean distance and Jeffrey Divergence technique

PENGGUNAAN FITUR TEKSTUR LOKAL PADA KLASIFIKASI CITRA X-RAY

Selama ini proses pengklasifikasian citra X-ray di rumah sakit, khususnya di Indonesia masih dilakukan secara manual dengan memanfaatkan pengetahuan medis dari pakar radiologi. Hal ini menyebabkan proses pengklasifikasian menjadi lambat serta informasi yang dihasilkan menjadi tidak akurat. Untuk itu diperlukan suatu mekanisme yang secara otomatis dapat mengklasifikasikan citra X-ray berdasarkan karakteristik dari citra X-ray itu sendiri. Pada makalah ini, kami mempresentasikan proses pengklasifikasian citra X-ray dengan menggunakan hanya fitur tekstur. Fitur tesktur diekstrak dari citra X-ray secara lokal dengan melakukan segmentasi terlebih dahulu untuk mendapatkan area objek citra. Kemudian pada area objek citra diekstrak fitur tekstur secara statistik. Untuk menghitung similaritas diaplikasikan teknik Euclidean distance dan Jeffrey Divergenc

Perangkat Lunak Pengklasifikasi Citra X-ray

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasian citra X-ray secara otomatis. Citra X-ray terlebih dahulu disegmentasi untuk mendapatkan bentuk objek pada citra X-ray yang dapat merepresentasikan objek pada citra X-ray tersebut secara akurat. Bentuk objek citra ini akan digunakan sebagai pengidentifikasi untuk menentukan klasifikasi dari citra X-ray itu sendiri. Dikarenakan citra X-ray terlalu detail dan konturnya banyak menampilkan detail garis, maka kontur ini ditransformasikan menggunakan pendekatan grid. Hasil pengujian terhadap 300 citra X-ray original menghasilkan tingkat nilai recognition rate sebesar 52.67%

Adaptive Quality Of Service Call Admission Control With User Mobility Prediction For Multimedia Traffic Over Wireless Networks

Multimedia traffic is expected to be supported in the next generation wireless networks. As in wireline networks, the wireless network must also be capable of providing guaranteed quality of service (QoS) over the lifetime of mobile connections. Some challenging problems that appear in multimedia wireless networks, such as user mobility and shortage of bandwidth, influence the QoS provisioning for the users. In this thesis, we propose a new framework called Adaptive quality of service (AdQoS) to guarantee the QoS of multimedia traffic. The objectives that AdQoS framework tries to accomplish are minimum new call blocking and handoff dropping rates. The key feature of this framework is the bandwidth reallocation scheme. This scheme is developed to control the bandwidth operation of ongoing connections when the system is overloaded. The other key feature is the bandwidth reservation scheme incorporating a user mobility prediction to manage the QoS of the networks. Based on the mobility prediction, bandwidth is reserved to guarantee the uninterrupted hand off process. A comparison between existing user mobility prediction and the proposed scheme is also presented. An integrated system, which combines the Bandwidth Allocation Level technique and the user mobility prediction, is also proposed. The proposed user mobility prediction algorithm integrates the Received Signal Strength (RSS) measurements for the mobile terminal's intra-cell movement and aggregate history of mobile terminals for inter-cell movement. When compared with the conventional scheme proposed in the literature, the simulation results show that our proposed scheme reduces the new call blocking probabilities, the handoff dropping probabilities and reduces significantly the probability of terminating calls while still maintaining efficient bandwidth usage

PERENCANAAN PENATAAN KAMPUNG TEMATIK BUDAYA DEPOK DENGAN MENERAPKAN COMMUNITY BASED TOURISM (CBT)

Perencanaan Penataan Kampung Tematik Budaya Depok dilatar belakangi adanya keinginan dari masyarakat untuk dapat melestarikan nilai budaya, seni dan bahasa. Dengan keberadaan rumah budaya depok dan dibangunnya tiga bangunan tradisional serta adanya kegiatan budaya dan seni yang dilakukan maka rencana untuk memiliki kawasan wisata budaya depok menjadi faktor utama terlaksananya kegiatan perencanaan penataan kampung tematik di rumah budaya depok. Pelaksanaan perencanaan penataan kampung tematik yang dilaksanakan akan menggunakan pemberdayaan dengan model Community Based Tourism (CBT), dimana bentuk kegiatan berupa pelatihan dan pendampingan yang dilakukan merupakan bentuk pendekatan partisipatif. Pelaksanaan kegiatan dilakukan melalui tahapan sosialisasi kegiatan, pemetaan lokasi studi dengan drone dan diolah menggunakan ArcGIS dan AutoCAD, melakukan kegiatan wawancara narasumber, melakukan kegiatan pelatihan dan pendampingan serta perencanaan master plan berupa perencanaan kawasan wisata budaya dan penataan kampung tematik budaya Depok. Kegiatan perencanaan penataan kampung tematik budaya Depok yang direncanakan telah selesai dilaksanakan sehingga dapat menghasilkan suatu luaran berupa desain penataan kampung, dan juga luaran ini dapat mewujudkan keinginan dari masyarakat dalam Kumpulan Orang-Orang Depok (KOOD)

SEGMENTASI KARAKTER TULISAN TANGAN ONLINE MENGGUNAKAN FILTER IIR

Segmentasi karakter merupakan proses yang sangat penting dalam analisa dan pengenalan karakter tulisan tangan. Paper ini adalah mengembangkan suatu metode segmentasi yang dapat menghasilkan segmen karakter tulisan tangan online sesuai dengan segmentasi acuan. Beberapa algoritma segmentasi telah dikembangkan. Sebagian menggunakan pendekatan wavelet dan sebagian lagi menggunakan pendekatan filter. Karakteristik data yang digunakan pada kedua pendekatan tersebut adalah kecepatan linear. Penggunaan karakteristik ini masih menghasilkan derau yang tinggi, sehingga mempersulit proses segmentasi. Hal ini disebabkan karena adanya perbedaan kecepatan menulis dan kecepatan sampling. Sulitnya proses segmentasi terjadi karena adanya lokal maksimum dan minimum yang bukan sebenarnya. Akibatnya, titik potong segmentasi menjadi tidak tepat. Secara keseluruhan proses segmentasi menjadi tidak akurat dan tidak sesuai dengan segmen acuan. Untuk menghilangkan atau memfilter derau tersebut digunakan filter smoothing IIR (infinite impulse response filters). Filter ini memiliki kemampuan yang baik dalam menghilangkan atau memfilter derau. Penghilangan derau pada data karakter tulisan tangan online ini untuk mempermudah proses segmentasi. Selain itu, penggunaan filter IIR ini dapat meningkatkan akurasi posisi pemotongan segmen. Paper ini menggunakan 52 data karakter tulisan tangan online yang terdiri dari dua set data karakter a-z. Hasil eksperimen yang diperoleh menunjukan bahwa filter IIR menghasilkan proses smoothing yang baik. Hal ini dibuktikan dengan sedikitnya lokal maksimum dan minimum yang dihasilkan sehingga memudahkan melakukan pemotongan pada titik segmen dan diperoleh ketepatan jumlah segmen dan posisi pemotongan segmen

Penerapan transformasi wavelet pada segmentasi karakter tulisan tangan online menggunakan data perubahan nilai koordinat Y

Segmentasi karakter merupakan proses yang sangat penting dalam analisa dan pengenalan karakter tulisan tangan. Paper ini mengembangkan suatu metode segmentasi yang dapat menghasilkan segmen karakter tulisan tangan on line sesuai dengan segmentasi acuan. Beberapa algoritma segmentasi telah dikembangkan. Sebagian menggunakan pendekatan wavelet dan sebagian lagi menggunakan pendekatan filter. Transformasi wavelet digunakan untuk analisis informasi pada skala yang berbeda. Hal ini dimaksudkan untuk memisahkan informasi detail (derau) yang berbeda dari satu skala ke skala lainnya terhadap informasi (bentuk) global dari suatu sinyal. Dengan kata lain, transformasi wavelet dapat berfungsi sebagai smoothingfilter yang dapat memfilter derau pada skala frekuensi yang berbeda. Karakteristik data yang digunakan pada kedua pendekatan tersebut adalah kecepatan linear. Penggunaan karakteristik ini masih menghasilkan derau yang tmggi, sehingga mempersuIit proses segmentasi. Hal ini disebabkan karena adanya perbedaan kecepatan menulis dan kecepatan sampling. Sulitnya proses segmentasi terjadi karena adanya lokal maksimum dan minimum yang bukan sebenarnya. Akibatnya titik potong segmentasi menjadi tidak tepat. Secara keseluruhan proses segmentasi menjadi tidak akurat dan tidak sesuai dengan segmen acuan. Untuk mengatasi masalah di atas, penelitian ini mengajukan penggunaan karakteristik perubahan nilai koordinat Y. Hal ini didasarkan bahwa perubahan nilai koordinat Y ini dapat membentuk segmen seperti segmen yang dihasilkan oleh karakteristik kecepatan linear. Penggunaan karakteristik perubahan nilai koordinat Y tidak menghasilkan derau sebagaimana yang terjadi pada kecepatan linear, sehingga hanya sedikit menghasilkan lokal maksimum dan minimum yang bukan sebenarnya. Selain itu titik potong yang dihasilkan lebih akurat dan sesuai dengan segmen acuan. Penelitian ini menggunakan dua set data karakter tulisan tangan online Hasil eksperimen yang diperoleh menunjukan bahwa metode yang dikembangkan memberikan hasil yang baik. Hal ini dibuktikan dengan ketepatan jumlah segmen yang diperoleh lebih baik dibandingkan dengan penggunaan karakteristik kecepatan linear. Selain itu posisi pemotongan segmen juga lebih baik