Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Diagnosa dan pengobatan kanker pada tahap jinak adalah hal yang sangat penting. Akhir akhir ini, ahli patologi menggunakan bantuan komputer dengan teknologi machine learning untuk membantu mendiagnosis pasien menggunakan citra medis. Namun, jumlah data yang dibutuhkan machine learning besar dan biasanya jumlah citra medis yang tersedia terbatas. Transfer learning adalah teknik machine learning yang dapat mengatasi terbatasnya jumlah data. Transfer learning adalah teknik yang mentransfer pengetahuan yang didapat saat model mempelajari untuk menyelesaikan suatu masalah dan digunakan untuk menyelesaikan masalah lain. Pada machine learning, pemilihan arsitektur model dan hyperparameter lainnya sangat berpengaruh pada performa model. Penelitian ini melakukan hyperparameter optimization terhadap CNN yang mengklasifikasi citra histopatologi berisi jaringan sehat dan jaringan kanker. Penelitian ini menemukan CNN dengan arsitektur DenseNet121, freeze rate 75%, 0 lapis classifier, learning rate 0.001, dan optimizer RMSProp mempunyai performa keakuratan terbaik pada 98% dengan waktu latih selama 19.5 detik. ......Diagnosis and treatment of cancer at the benign stage is very important. Recently, pathologists are using computer-aided diagnostics with machine learning techniques to diagnose patients from medical images. However, the amount of data required for machine learning is large and the number of medical images available is usually limited. Transfer learning is a machine learning technique that can handle limited amounts of data. Transfer learning is a technique that transfers knowledge gained when learning to solve a problem, to use it to solve a different problem. In machine learning, choosing an optimum architecture and hyperparameters is very important because it affects the performance of the network. In this research, we did a hyperparameter optimization of a CNN that classifies images that contain healthy tissue and cancer tissue. The research concludes that CNN with architecture DenseNet121, freeze rate 75%, zero hidden layer on classifier, learning rate 0.001, and optimizer RMSProp have the best performance with 98% accuracy and 19.5 seconds training time.

Abstrak :
Indonesia terdiri dari beribu pulau yang berpenghuni.Belum ada deteksi kanker paru yang non-invasif, sederhana, murah dan efektif sehingga diperlukan suatu inovasi. Deteksi metilasi DNA dengan sampel dalam kertas saring yang dapat dikirim melalui pos dan analisis kromatografi napas hembusan yang ditampung dalam balon karet adalah salah satu metode yang akan diujicoba dan diteliti. Penelitian ini bertujuan menemukan metode baru untuk deteksi kanker paru yang dapat dilakukan oleh tenaga kesehatan di berbagai daerah di seluruh Indonesia dengan mengirim sampel melalui pos. Metode yang digunakan dalam penelitian berupa studi ekperimental dengan mendeteksi dan mengukur konsentrasi DNA serta menentukan status metilasi gen promoter spesifik APC RASSF1A dari sampel napas-hembusan pasien kanker paru yang ditampung dalam balon karet terkondensasi, dibandingkan dengan sampel-sampel sediaan sitologi, darah dan sputum menggunakan metode PCR-MSP, serta menganalisis sampel napas- hembusan menggunakan GCMS pasien kanker paru dengan kontrol orang normal. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa DNA dapat dideteksi, diamplifikasi dan diukur konsentrasinya dari napas-hembusan pasien kanker paru yang ditampung menggunakan balon karet. Konsentrasi DNA dari napas-hembusan secara statistik tidak berbeda bermakna dibanding konsentrasi DNA dalam sampel darah dan sputum, tetapi berbeda bermakna dibanding sediaan sitologi. Sebagian besar status metilasi gen APC RASSF1A adalah tidak termetilasi. Analisis uap napas menggunakan GCMS terbukti memperlihatkan senyawa-senyawa spesifik yang hanya dijumpai pada napas-hembusan pasien kanker paru. Dari penelitian dapat disimpulkan bahwa DNA dapat dideteksi dari napas-hembusan pasien kanker paru yang ditampung dalam balon karet, dengan konsentrasi yang tidak berbeda bermakna dengan konsentrasi dalam darah dan sputum. Status metilasi gen APC RASSF1A tidak dapat dijadikan biomarker diagnosis kanker paru.Deteksi DNA sebagai sampel genetik dan analisis GCMS dari napas-hembusan yang ditampung dalam balon karet berpotensi dapat dijadikan metode deteksi kanker paru yang non-invasif. ...... Indonesia has more than 14,000 islands and access to health facilities has been challenging. Despite lung cancer is the leading cause of death, Indonesia has high prevalence of cigarette smokers and there has been no effective screening so far. Non invasive, simple, accurate and affordable tools for lung cancer detection is needed. The method of this study is experimental study of which samples from sputum, blood, cytology and exhaled breath was analyzed using PCR MSP method to detect DNA methylation. In addition, exhaled breath samples were collected in latex balloons and profiled with GC MS. The result of this study that DNA can be extracted, isolated and amplified from exhaled breath of lung cancer patients that had been collected in the latex balloons. Exhaled breath DNA concentration, statistically was not different with DNA concentration from blood and sputum, but lower and statistically different with tissue cytology samples. PCR MSP results revealed that the methylation status of APC and RASSF1A gene promoters were not methylated in the majority of samples. GC MS analyses showed that there were some chemical components specifically detected only in lung cancer patients and were absent in normal or healthty subjects. The conclusion of this study that DNA can be extracted from exhaled breath with simple technique using balloons reservoir from lung cancer subjects and detection of methylation status of APC and RASSF1A promoter genes from this samples could be done. However, APC and RASSF1 methylation status may not be useful marker for lung cancer screening. On the other hand, analyses of chemical compounds obtained from exhaled breath in lung cancer patients had promising potential for new innovative detection of lung cancer with non invasive procedure.

Abstrak :
ABSTRAK Deteksi dini kanker serviks merupakan salah satu upaya dalam menurunkan prevalensi kasus baru dan kematian karena kanker serviks yang setiap tahunnya terus meningkat. Namun, di Negara berkembang seperti Indonesia, partisipasi perempuan dalam menggunakan layanan deteksi dini kanker serviks masih sangat rendah. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi hubungan antara faktor-faktor yang dapat mempengaruhi perilaku pemeriksaan deteksi dini kanker serviks metode IVA. Penelitian ini menggunakan metode cross sectional dengan jumlah responden sebanyak 176 perempuan usia 20-60 tahun yang bertempat tinggal di Kelurahan Srensgseng Sawah Jakarta Selatan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan secara statistik antara pengetahuan (p = 0,000), sikap (p=0,026), hambatan (p=0,000) dengan perilaku pemeriksaan deteksi dini kanker serviks metode IVA. Untuk meningkatkan penggunaan layanan deteksi dini kanker serviks, dibutuhkan pendidikan kesehatan dan kebijakan yang mendorong serta menjamin keterjangkauan penggunaan layanan deteksi dini kanker serviks bagi seluruh perempuan di Indonesia.

---

ABSTRACT Cervical cancer screening is one way to reduce the prevalence of new cases and deaths caused by cervical cancer which every year increasing. However, in developing countries such as Indonesia, participation womens to uptake cervical cancer screening services is still very low. The purpose of this study is to identify correlation between the factors related to the behavior of cervical cancer screening with VIA. This study used cross sectional method with 176 womans aged 20-60 years as respondent who lived in Kelurahan Srengeng Sawah South Jakarta. The results of this study showed that there is a statistically significant relationship between knowledge (p = 0,000), attitude (p=0,026), barriers (p=0,000) with behavior of cervical cancer screening by IVA method. To increase uptake of cervical cancer screening service needs health education and policies that encourage and ensure accesibility cervical cancer screening for all Indonesian women.