Text
Prediksi Dosis Entrance Skin Exposure (ESE) Pada pemeriksaan Thorax Dengan Jaringan Syaraf Tiruan 006,32
INTISARI
Dengan semakin berkembangnya pemanfaatan sinar-X di bidang radiologi
maka perlu adanya optimalisasi hasil pemeriksaan pesawat sinar-X. Ini sangat
diperlukan agar dosis radiasi yang diberikan ke pasien tetap dalam jumlah sekecil
mungkin dan berada dalam nilai batasan yang aman. Dengan dasar ini maka perlu
dilakukan monitoring dosis pasien untuk memberikan informasi kepada pasien
mengenai jumlah pemeriksaan sinar-x, faktor eksposi, dan berapa jumlah dosis yang
selama ini diterima oleh pasien. Dalam kaitan ini telah dilakukan studi kesesuaian
kinerja pesawat sinar-X diagnostik yang digunakan dan penentuan tingkat dosis
radiasi yang diterima oleh pasien. Untuk memperoleh prediksi nilai dosis dilakukan
dengan pendekatan pola penerapan Jaringan Syaraf Tiruan menggunakan algoritma
backpropagation sebagai perhitungan otomatis nilai dosis untuk pesawat sinar-X
yang tidak dilengkapi dengan fasilitas perhitungan dosis. Hasil dari uji kesesuaian
keluaran pesawat sinar-X memiliki nilai koefisien linieritas keluaran radiasi kurang
dari 0.1 atau 10% yang artinya bersifat linier. Sedangkan pada pendekatan pola
Jaringan Syaraf Tiruan X-ray Multimeter Barracuda mempunyai nilai korelasi
0,96161 dengan pola pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan Radiografi dengan nilai MSE
sebesar 0,0026784. Dan memiliki nilai korelasi 0,85035 dengan pola pengujian
Jaringan Syaraf Tiruan Radiografi dengan nilai MSE sebesar 0,0003876. Hasil proses
pelatihan dan pengujian jaringan pada Jaringan Syaraf Tiruan adalah berupa
arsitektur terbaik yang mampu menghitung dosis radiasi target dengan input nilai
tegangan (kV), nilai arus waktu (mAs), dan tebal dada pasien (m).
Kata kunci: pesawat sinar-X, dosis, Jaringan Syaraf Tiruan, backpropagation
ABSTRACT
The progress of the use of x-rays in the field of radiology we need to the
optimization the results of investigation plane x-rays .This is needed so that the dose
of radiation the patients given remain in the number of smallest possible and is in
value the boundaries that safe .With a base and needs to be done monitoring doses
patients to inform to the patient on the number of x-ray examination, exposure
factors, and how much doses during is accepted by patients. In connection has been
conducted study conformity the performance of an aircraft x-rays diagnostic used and
the determination of the level of the dose of radiation accepted by patients. To obtain
the prediction of the doses done with the approach pattern the application of artificial
neural network algorithm backpropagation as calculation automatic value dose to
plane x-rays who do not equipped with calculation doses. Results from testing the
suitability of air output X-rays have a radiation output linearity coefficient of less
than 0.1, or 10%, which means linear. While the approach pattern Neural Network
Multimeter Barracuda X-ray has a value of 0.96161 correlation with patterns of
training Neural Network Radiography with MSE value of 0.0026784. And has a
value of 0.85035 correlation with the test patterns Neural Network Radiography with
MSE value of 0.0003876. The result of the process of training and testing the network
on Artificial Neural Networks are the best form of architecture that is capable of
calculating the radiation dose to the target value input voltage (kV), the value of the
current time (mAs), and the patient's chest thickness (m).
Keyword: x-ray machine, dose, artificial neural network
1106D16IV | 1106 D 16 | Perpustakaan FSM Undip (Referensi) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain