PEMANFATAAN ALGORITMA JARINGAN SYARAF TIRUAN LEVENBERG MARQUADT UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT ALZHEIMER

Abstract

Analisis visual EEG sangat berguna dalam membantu diagnosis penyakit Alzheimer (AD) ketika diagnosis yang dilakukan sesuai protocol klinis masih belum pasti. Namum, beberapa analisis bergantung pada ketidaktepatan peralatan yang melekat, patient movement, electrical record, interpretasi dokter terhadap variasi analisis visual. Jaringan syaraf tiruan (JST) dapat menjadi tool yang sangat baik dalam melakukan prediksi dan pengenalan pola. Pada penelitian ini menggunakan JST levenberg marquadt (LM) yang merupakan pengembangan JST backpropagation standar, yang mampu menangani masalah informasi yang tidak tepat, tidak pasti, dan tidak komplit untuk mengenali pola yang ditentukan EEG untuk mengkaji nilai EEG sebagai metode tambahan yang mungkin untuk mendiagnosa AD. Diperoleh EEG record dari 33 pasien dengan penyakit Alzheimer dan 34 pasien control yang diambil pada saat santai. Hasil analisis EEG dari data tersebut yang bekerja antara 8.0 dan 12.0 Hz (dengan frekuensi rata-rata 10Hz), mengizinkan range 0.5 Hz menetapkan sebagai pola pasien normal. JST LM dapat mengenali gelombang milik masing-masing band of clinical yang digunakan (teta, beta, alfa, dan delta), terutama untuk kesepakatan diagnosis klinis dengan sensitivity 88%, dan specivity 79 % serta akurasi 78%