The bone fracture detection using X-rays or CTscan produces accurate images but has harmful effect radiation. This paper presented the use of ultrasonic waves (US) as an alternative to substitute those two instruments. This study used femur bovine and chicken bones in conditions with and without meat. The fractures are artificially made on transverse and oblique patterns. The scanning US probe produces twodimensional (2D) B-mode images. Fracture detection is done using five variations of the Convolutional Neural Network (CNN) architectural design, i.e., CNN1-CNN5. The results showed that the CNN4 is the best design of bone contour recognition and bone fracture classification compared to the other tested designs, with 95.3% accuracy, 95% sensitivity, and 96% specificity. The comparison with the Support Vector Machine (SVM) and k-NN classification methods indicate that CNN has superior performance in accuracy, sensitivity, and specificity. Intisari-Pendeteksian patah tulang dengan X-ray atau CTscan menghasilkan gambar yang akurat tetapi memiliki efek negatif radiasi yang berbahaya. Makalah ini memaparkan penggunaan gelombang ultrasonik (US) sebagai alternatif pengganti kedua instrumen tersebut. Makalah ini menggunakan tulang femur sapi dan ayam dalam kondisi dengan dan tanpa daging, dengan patahan dibuat secara manual dengan pola patah transverse dan oblique. Pemindaian probe US menghasilkan citra B-mode dua dimensi. Pendeteksian tulang patah dilakukan menggunakan lima variasi desain arsitektur Convolutional Neural Network (CNN), yaitu CNN1-CNN5. Hasil uji coba menunjukkan bahwa desain arsitektur CNN4 memberikan hasil pengenalan kontur tulang dan klasifikasi tulang patah yang paling bagus dibandingkan desain arsitektur lain yang diuji, dengan akurasi 95,3%, sensitivitas 95%, dan specificity 96%. Hasil perbandingan dengan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan k-Neural Network (k-NN) menunjukkan bahwa CNN memiliki unjuk kerja yang lebih unggul baik dalam hal akurasi, sensitivitas, maupun specificity. Kata Kunci-Citra ultrasonik B-mode, Convolutional Neural Network, lapisan konvolusi, tulang femur.
Plagiarisme adalah tindakan penyalahgunaan, pencurian/perampasan, penerbitan, pernyataan, atau menyatakan sebagai milik sendiri sebuah pikiran, ide, tulisan, atau ciptaan yang sebenarnya milik orang lain. Plagiat atau biasa disebut penjiplakan adalah sebuah masalah yang cukup signifikan pada akademisi di perguruan tinggi. Hal plagiat yang biasanya dilakukan terhadap konten digital adalah melakukan copy-paste, quote, dan revisi terhadap dokumen asli. Untuk mengantisipasinya, dibutuhkan suatu cara yang dapat menganalisis teknik-teknik plagiat yang dilakukan. Ada beberapa pendekatan yang bisa diambil, salah satunya dengan menggunakan algoritma Rabin-Karp dengan metode Rolling Hash. Pendeteksian plagiarisme menggunakan algoritma Rabin-Karp dengan metode rolling hash ini diimplementasikan ke dalam program atau aplikasi untuk menentukan nilai tingkat akurasi dengan nilai presentase.
Detection of vascular areas (blood vessels) using B-Mode ultrasound images is needed for automatic applications such as registration and navigation in medical operations. This study developed the detection of the carotid artery area using Convolution Neural Network Single Shot Network Multibox Detector (SSD) to determine the bounding box ROI of the carotid artery area in B-mode ultrasound images. The data used are B-Mode ultrasound images on the neck that contain the carotid artery area (primary data). SSD method result is 95% of accuracy which is higher than the Hough transformation method, Ellipse method, and Faster RCNN in detecting carotid artery area in the B-Mode ultrasound image. The use of image enhancement with Gaussian filter, histogram equalization, and Median filters in this method can increase detection accuracy. The best process time of the proposed method is 2.09 seconds so that it can be applied in a real-time system. Keywords -object detection; carotid artery; ultrasound B-Mode; convolutional neural network; single shot multibox detector Abstrak -Deteksi area vaskular (pembuluh darah) menggunakan citra ultrasound B-Mode diperlukan untuk aplikasi otomatis seperti registrasi dan navigasi dalam operasi medis. Penelitian ini melakukan kajian deteksi area arteri karotis menggunakan Convolution Neural Network Single Shot Multibox Detector (SSD) untuk menentukan RoI area arteri karotis dengan fitur bounding box pada citra ultrasound B-Mode. Data yang digunakan dalam penelitian adalah citra ultrasound B-Mode pada bagian leher yang mengandung area arteri karotis (data primer). Hasil metode SSD memiliki akurasi 95% dan akurasi yang lebih tinggi dari metode transformasi Hough, metode Ellipse dan Faster RCNN dalam mendeteksi area arteri karotis pada citra ultrasound B-Mode. Penerapan image enhancement dengan filter Gaussian, histogram equalization dan filter Median memberikan pengaruh dalam peningkatan akurasi deteksi. Waktu proses terbaik dari metode yang diusulkan adalah 2,09 detik sehingga dapat diterapkan dalam sistem yang bersifat real-time.Kata kunci -deteksi objek; arteri karotis; ultrasound B-Mode; convolutional neural network; single shot multibox detektor
In supporting the production activities of a company, an infrastructure unit is needed that is capable of supporting the production activities of a company. Several companies that produce animal feed and processed food have problems related to the failure of the sorting process. The sorting process for checking packaged products is still carried out by human power, so errors often occur due to human negligence in sorting packaged products. Therefore a tool is designed to sort automatically and be able to distinguish differences from packaged products using image processing with the Template Matching method. Then, proceed with looking for accurate calculations using the Template Matching algorithm, which will help detect differences between packaging products A and B. The technique used in the method is the calculation of values using greyscale imagery and image segmentation with ten trials based on the labels on the template features used. After testing, the best accuracy results, namely 59% obtained on image segmentation
Pelaksanaan PKM dalam masa pandemi ini diperlukan teknologi – teknologi yang mendukung untuk tetap berjalannya kegiatan masyarakat. Maka dari itu, tujuan pengabdian ini adalah untuk mengenalkan tool–tool yang ada dalam Google seperti google form, google drive kepada karang taruna di Perumahan Pondok Karya, Pondok Aren. Kegiatan pengabdian dilaksanakan secara daring untuk menghindari kerumunan. Dengan adanya sosialisasi teknologi yang dapat digunakan selama masa pandemi ini, diharapkan para peserta dapat mensosialisasikan lagi kepada masyarakat agar dapat menghindari penyebaran wabah virus Covid-19 dan kegiatan perkumpulan warga dapat dialihkan dengan bantuan teknologi.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.