| dc.description.abstract | Leukemia ialah satu penyakit kanser darah yang turut menyumbang kepada peningkatan peratus kadar kematian setiap tahun di Malaysia. Terdapat dua ketegori utama leukemia iaitu akut dan kronik. Leukemia akut terbahagi pula kepada dua jenis iaitu leukemia akut mielod (AML) dan leukemia akut limfoid (ALL). Penghasilan dan perkembangan sel-sel leukemia akut ini berlaku terlalu pantas dan tidak terkawal. Kebiasaannya penyakit leukemia akut limfoid menyerang kanak-kanak di antara usia 0 hingga 13 tahun. Sekiranya teknik pengesanan penyakit leukemia boleh dilakukan pada peringkat awal dengan pantas dan efektif, maka rawatan dan ubatan yang sesuai dapat diberikan. Pada masa kini, kakitangan terlatih melakukan proses penyaringan leukemia menggunakan imej mikroskopik darah manakala untuk tujuan pengesahan penyakit leukemia menggunakan imej mikroskopik sum-sum tulang. Walaupun terdapat pelbagai teknik lain selain analisa imej mikroskopik, negara-negara dunia ketiga tidak mampu untuk membeli dan menyenggara peralatan yang diperlukan kerana kos yang tinggi. Oleh itu, sistem saringan dan diagnosis berkomputer menjadi pilihan penyelidik-penyelidik bidang pemprosesan imej perubatan. Kajian ini telah membangunkan sistem saringan dan diagnosis automatik penyakit leukemia akut berasaskan sampel darah. Penggunaan imej mikroskopik darah dalam kajian ini bertujuan membuat pengesahan penyakit leukemia, dan ia sebagai alternatif kepada penggunaan imej mikroskopik sum-sum. Dengan itu secara tidak langsung, ianya dapat mengurangkan rasa takut dan tertekan pesakit leukemia akut terhadap penggunaan jarum semasa proses biopsi sum-sum. Sistem yang telah dibangunkan ini turut dilengkapi dengan sistem rakaman automatik bagi rakaman imej dengan pembesaran kanta 10X dan 40X. Selain itu, kajian ini turut mencadangkan gabungan teknik pemprosesan imej dan rangkaian neural buatan untuk menghasilkan prosedur baru bagi proses saringan dan diagnosis leukemia akut berasaskan sampel darah. Prosedur baru yang dicadangkan bagi teknik peruasan untuk proses saringan ialah hasil kombinasi komponen-S bagi model warna HSI bersama kaedah ambang, penapis median 5×5 dan algoritma pertumbuhan titik benih 8 jiran sekeliling menggunakan rakaman imej dengan pembesaran kanta 10X. Manakala, hasil kombinasi komponen-S model warna HSI bersama algoritma pengelompokan, penapis median 7×7 dan algoritma SRGAE menghasilkan prosedur baru bagi teknik peruasan menggunakan rakaman imej dengan pembesaran kanta 40X. Seterusnya proses pengekstrakan ciri-ciri seperti saiz, warna dan bentuk membolehkan pengklasifikasian sel-sel leukemia akut menggunakan rangkaian neural buatan dilakukan secara automatik. Sistem yang telah dicadangkan ini mampu mengklasifikasikan imej leukemia akut AML dan ALL dengan peratus pencapaian sehingga 99%. | en_US |
