Segmentasi Sel Pada CItra Imunohistokimia Menggunakan Metode Segment Anything Model

Satir, Novriyanto Putra (2025) Segmentasi Sel Pada CItra Imunohistokimia Menggunakan Metode Segment Anything Model. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5024201001_Novriyanto Putra Satir_Buku Final.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2027. Download (19MB) | Request a copy

Abstract

Setiap sel dari tubuh kita tersusun oleh protein, dengan mengetahui jenis protein dalam sebuah sel kita dapat mengetahui apakah sel tersebut adalah sel normal atau sel yang akan berubah menajadi sel kanker. Imunohistokimia atau IHC adalah sebuah metode untuk mendeteksi antigen dalam jaringan menggunakan antibodi. Pemeriksaan IHC saat ini rata-rata masih dengan cara manual dengan menggunakan mikroskop yang dilakukan langsung oleh dokter dan memakan waktu lama serta hasil pengamatan masih sangat subjektif bergantung pada kepakaran dokter tersebut, oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem segmentasi yang berguna untuk melakukan segmentasi terhadap sel pada citra IHC. Proses segmentasi tersebut akan menggunakan metode segment anything model yang diusung oleh meta dan diklaim memiliki kemampuan yang efisien dalam mengenali citra. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat memberikan dampak positif pada kalangan dokter dengan cara memberikan cara yang lebih efisien dalam diagnosis klinik berdasarkan IHC.
================================================================================================================================
Every cell in our body is composed of protein, by knowing the type of protein in a cell we can find out whether the cell is a normal cell or a cell that will change into a cancer cell. Immunohistochemistry or IHC is a method for detecting antigens in tissue using antibodies. IHC examinations are currently mostly still done manually using a microscope which is carried out directly by a doctor and takes a long time and the results of the observations are still very subjective depending on the expertise of the doctor, therefore the purpose of this study is to develop a segmentation system that is useful for segmenting cells in IHC images. The segmentation process will use the segment anything model method carried out by meta and is claimed to have efficient capabilities in recognizing images. With this research, it is hoped that it can have a positive impact on doctors by providing a more efficient way of clinical diagnosis based on IHC.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Segmentasi, Sel, Immunohistokimia, SAM, META, Segmentation, Cells, Immunohistochemistry, SAM, META
Subjects:	R Medicine > RB Pathology T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing T Technology > T Technology (General) > T58.5 Information technology. IT--Auditing
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Computer Engineering > 90243-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Novriyanto Putra Satir
Date Deposited:	01 Feb 2025 15:14
Last Modified:	01 Feb 2025 15:14
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/117452

Actions (login required)

View Item