Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 17358 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Anie Kurniawan
Deteksi dini xeroftalmia : buku pegangan bagi tenaga kesehatan
Jakarta : Departemen Kesehatan , 2002
617.7 DET (1)
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Deteksi dan tatalaksana kasus xeroftalmia: pedoman bagi tenaga kesehatan
Jakarta : Departemen Kesehatan , 2003
617.7 IND d
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Buku ajar ilmu kesehatan mata
"Buku ini merupakan hasil pemikiran dan rangkuman para Staf Pengajar Departemen Ilmu Kesehatan Mata FK Unair berdasar sumber bacaan yang ada, diperkaya pengalaman-pengalaman pribadi praktis dalam membimbing mahasiswa dan dalam penanganan para penderita kelainan mata. Bahwa pada masyarakat cukup banyak ditemukan kelainan-kelainan mata dan sebagian besar mengancam timbulnya kebutaan di mana kebutaan ini akan menimbulkan dampak yang merugikan baik pada pribadi penderita-penderita tersebut maupun terhadap lingkungan sekitar dan keluarga, di samping secara nasional, akan memberi dampak sosio-ekonomi yang merugikan bangsa dan negara Indonesia. Maka buku ini perlu dibuat sebagai pegangan dan pembelajaran, terutama para sejawat dokter."
Surabaya: Airlangga University Press (AUP), 2013
617.7 BUK
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Elkania Samanta Nagani
Deteksi Penyakit Mata pada Fundus Image Menggunakan Metode CO-ResNet Convolution Neural Network (CNN) = Detection of Eye Disease on Fundus Image Using CO-ResNet Convolution Neural Network (CNN) Method
"Penyakit mata perlu pendeteksian dan diagnosis yang tepat mengingat peran organ mata yang penting dalam kehidupan. Salah satu cara mendeteksi penyakit mata yang menyebabkan kebutaan adalah melalui ophthalmoscopy, dengan hasil pemeriksaan berupa citra fundus. Penelitian ini menggunakan metode Convolution Neural Network (CNN) dengan arsitektur CO-ResNet. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari online database yang berisi data multi-kelas penyakit mata. Preprocessing crop center dan resize digunakan dalam penelitian ini agar ukuran data citra dapat dijadikan input model. Fungsi optimasi untuk meminimalkan loss function ketika melatih model yang digunakan dalam penelitian ini adalah fungsi Adam dengan setting hyperparameter learning rate, epoch, 𝛽1 , dan 𝛽2 . Fungsi loss yang digunakan untuk masalah pengklasifikasian multikelas dalam penelitian ini adalah categorical cross entropy. Hasil penelitian menunjukan nilai yang diperoleh dengan training loss terkecil sebesar 0,4066 dan validation loss terkecil sebesar 0,4950. Sementara itu, nilai training accuracy terbaik sebesar 87% dan validation accuracy terbaik sebesar 79%. Setelah melalui proses training, dilakukan proses testing untuk mengevaluasi kinerja model. Hasil testing terbaik yang didapat dengan nilai testing accuracy sebesar 75,25%, precision sebesar 75,6%, recall sebesar 75,4%, dan F1-score sebesar 75,4%. Secara keseluruhan, metode CO- ResNet bekerja dengan cukup baik dalam mengklasifikasi dan mendeteksi penyakit mata.
Eye diseases need proper detection and diagnosis considering the important role of eye organs in life. One way to detect eye diseases that cause blindness is through ophthalmoscopy, with the results of the examination being an image of the fundus. This research uses the Convolution Neural Network (CNN) method with CO-ResNet architecture. The data used in this study were taken from an online database containing data on multi-class eye diseases. Preprocessing crop center and resize are used in this study so that the size of the image data can be used as model input. The optimization function to minimize the loss function when training the model used in this study is the Adam function with the hyperparameters setting are learning rate, epoch, 𝛽1, and 𝛽2. The loss function used for the multiclass classification problem in this study is categorical cross entropy. The results showed that the value obtained with the smallest training loss was 0.4066 and the smallest validation loss was 0.4950. Meanwhile, the best training accuracy value is 87% and the best validation accuracy is 79%. After going through the training process, a testing process is carried out to evaluate the performance of the model. The best testing results were obtained with testing accuracy values of 75.25%, precision of 75.6%, recall of 75.4%, and F1-score of 75.4%. Overall, the CO-ResNet method works quite well in classifying and detecting eye diseases."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Sidarta Ilyas
Ilmu perawatan mata
Jakarta: Sagung Seto, 2004
617.771 SID i
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Sri Rahayu Yulianti
Efek suplementasi ion zinc pada pengobatan Tuberkulosis paru terhadap perubahan P 100 Latensi VEP = The effect of ion zinc supplementation in the treatment of pulmonary tuberculosis on p 100 latency VEP
"Tujuan: Mendeteksi perubahan kerusakan saraf optik pada penderita TB paru yang diterapi dengan Etambutol setelah diberikan suplementasi ion Zinc peroral.
Desain: Uji klinik eksperimental secara acak dan tersamar ganda.
Metode: duapuluh dua penderita tuberkulosis paru dengan anti tuberkulosis mendapatkan suplementasi 20 mg ion Zinc (kelompok perlakuan) begitupula duapuluh dua penderita tuberkulosis pare mendapatkan anti tuberkulosis dan plasebo (kelompok kontrol) satu kali sehari selama 4 minggu. Pemeriksaan P 100 [atensi VEP dilakukan pra dan paska suplementasi.
Hasil: Pada kelompok perlakuan dan kelompok kontrol tidak terdapat perbedaan bermakna pada variabel usia, jenis kelamin dan VEP awal. Sehingga kedua kelompok setara untuk dibandingkan. Sebesar 18 penderita (81,8%) pads kelompok kontrol dan hanya sebesar 5 penderita (22,7%) pada kelompok perlakuan mengalami perubahan nilai P 100 latensi abnormal (p< 0.05). Rerata perubahan nilai P 100 latensi abnormal pada kelompok perlakuan sebesar 4A5 + 1.18 msec dan pada kelompok kontrol sebesar 5.21 + 1.49 msec (p< 0.05).
Kesimpulan: VEP dapat mendeteksi neuropati optik subklinis sehingga dapat dipakai sebagai alat ukur memonitor efek toksik dari anti tuberkulosis. Suplementasi Ion Zinc mampu berperan sebagai neuroproteksi terhadap efek toksik Etambutol.
Treated with Etambutol and ion Zinc supplementation orally.
Design: Randomized, double blind experimental clinical trial.
Methods: Twenty two tuberculosis pulmonary patients treated with anti tuberculosis and 20 mg ion Zinc (subject group) while other twenty two patients were treated with anti tuberculosis and placebo (control group) once daily for 4 weeks. P 100 latency examination was done before and after the treatment.
Result: There were no significant difference on both groups in age,gender, and early VEP examination. Both groups can be compare statistically. Eighteen patients (81.8%) of the control group and only 5 patients (22.7%) of the subject group resulted abnormal changes on P 100 latency ( p< 0.05). In the subject group, the abnormal mean of P 100 latency was 4.15 + 118 msec and in the control group was 5.21 + 1.49 msec ( p<0.05).
Conclusion: VEP could be use to detect subclinic optic neuropathy in monitoring anti tuberculosis toxic effect. Ion Zinc supplementation could be use as neuroprotector to the Ethambutol toxic effect."
Jakarta: Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia, 2006
T18174
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Sidarta Ilyas
Dasar-teknik pemeriksaan dalam ilmu penyakit mata
Jakarta: Balai Penerbit , 2009
617.771 SID d
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Sidarta Ilyas
Ikhtisar ilmu penyakit mata
Jakarta: Balai Penerbit , 2009
617.771 SID i
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Sidarta Ilyas
Mata kering mata perih mata basah-berair
Jakarta: Badan Penerbit Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia, 2009
611.84 SID m
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Sidarta Ilyas
Dasar-teknik pemeriksaan dalam ilmu penyakit mata
Jakarta: Badan Penerbit FKUI, 2012
617.771 SID d
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>