Luar Biasa! Peneliti Manfaatkan Superkomputer untuk Deteksi Tumor Otak

Lely Maulida, Jurnalis · Selasa 10 Oktober 2017, 05:05 WIB
https: img-o.okeinfo.net content 2017 10 09 56 1792143 luar-biasa-peneliti-manfaatkan-superkomputer-untuk-deteksi-tumor-otak-4mW4j6CMqs.jpg (Foto: Shutterstock)

JAKARTA – Salah satu jenis tumor otak manusia yang paling umum dan agresif akan segera dapat diidentifikasi sebelumnya. Hal ini menjadi mungkin berkat penggunaan superkomputer dan teknologi machine learning, menurut tim ahli dari University of Texas di Austin.

Saat ini, spesialis ahli radiologi tengah ditugaskan untuk menandai tumor secara akurat, namun penelitian menunjukkan bahwa komputasi dengan kinerja yang tinggi akan segera memainkan peran yang mendukung.

George Biros, profesor teknik mesin di universitas tersebut telah bekerja selama hampir 10 tahun untuk membuat algoritme komputer yang mampu membantu memindai gambar secara otomatis ke tempat glioma, yakni sejenis tumor otak primer yang hebat.

Teknologi ini tidak akan menjadi pengganti ahli radiologi dan ahli bedah, namun para ahli berharap mampu memperbaiki penilaian dan mempercepat diagnosis.

Selain bersama tim kolaboratornya, tim Biros menguji metode baru mereka selama Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge 2017 (BRaTS 17), sebuah kompetisi tahunan di mana kelompok penelitian global menyajikan metode klasifikasi komputer mutakhir.

Dengan bantuan superkomputer dari Texas Advanced Computing Center (TACC), sistem ini mencetak keberhasilan atas tantangannya dengan persentase di atas 25%.

“Kompetisi ini terkait dengan karakterisasi jaringan abnormal pada pasien yang menderita tumor glioma, bentuk tumor yang paling umum,” jelas Biros.

Ia menjelaskan bahwa tujuan dari penelitiannya untuk mengidentifikasi berbagai jenis jaringan abnormal.

“Ini mirip dengan memotret keluarga seseorang dan melakukan facial recognition untuk mengidentifikasi setiap anggota, tapi di sini Anda melakukan pengenalan jaringan dan semua ini harus dilakukan secara otomatis,” terangnya.

Untuk tantangan tersebut, Biros dan timnya yang terdiri dari selusin lebih siswa serta peneliti, menyerahkan 300 set gambar otak untuk membantu melatih algoritme mereka.

Dalam pengujian tersebut, kelompok diberikan data dari 140 pasien dan harus mengidentifikasi lokasi tumor dan mensegmentasikannya ke dalam jenis jaringan yang berbeda selama dua hari.

“Dalam waktu 48 jam itu, kami membutuhkan semua kekuatan pemrosesan yang bisa kami dapatkan,” kata Biros.

Untuk setiap gambar, sistem ini mencoba untuk menentukan apakah lokasi tersebut mewakili tumor atau non-tumor. Tim Biros menjalakan analisisnya dalam empat jam dan menandai data pengujian dengan akurasi hampir 90%, atau kira-kira setara dengan ahli radiologi manusia.

Harapannya, metode tersebut bisa disempurnakan, diuji dan dirancang untuk menyalip kemampuan teknis identifikasi tradisional.

“Kami menggunakan algoritma cepat dan perkiraan untuk membuat ini mungkin, tetapi kami masih membutuhkan superkomputer. Kami masih memiliki semua alat dan gagasan dasar, sekarang kaami memolesnya dan melihat bagaimana bisa memperbaikinya,” kata Biros.

Sistem machine learning direncanakan akan ditempatkan di University of Pennsylvania pada akhir tahun, dengan kolaboratornya Christos Davatzikos, direktur Pusat Komputasi Citra Biomedis dan Analytics serta seorang profesor radiologi.

“Ini adalah pertama kalinya kami menggabungkan semuanya untuk sebuah apliaksi agar metode kami bekerja untuk masalah yang benar-benar menantang. Ini tidak mudah, tapi sangat memuaskan,” kata Biros. Demikian seperti dilansir IB Times, Selasa (10/10/2017). (lnm).

(kem)

Bagikan Artikel Ini

Cari Berita Lain Di Sini