Klasifikasi Citra Paru-Paru dengan Ekstraksi Fitur Histogram dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation - Hasan Bisri; M. Arief Bustomi; Endah Purwanti (Jurnal Sains dan Seni ITS, 2013)
Telah dilakukan perancangan dan pembuatan perangkat lunak untuk mengklasifikasikan citra paru-paru dengan ekstraksi fitur histogram menggunakan jaringan syaraf tiruan ackpropagation. Pemrosesan awal dilakukan untuk membuang informasi yang tidak dibutuhkan dalam pengolahan citra untuk meningkatkan kualitas citra yang diproses. Proses ekstraksi fitur histogram pada citra diperlukan agar sistem perangkat lunak  mampu mengklasifikasikan citra ke dalam kelompok tertentu. Perancangan perangkat lunak ini lebih ditujukan pada pengklasifikasian data yang merupakan data sekunder berupa citra grayscale hasil rontgen paru-paru. Citra paru-paru yang digunakan untuk pelatihan dan pengujian sistem perangkat lunak adalah citra hasil diagnosa dokter yang telah terbagi dalam tiga kelompok yaitu paru-paru normal, berpenyakit kanker, dan efusi. Pengklasifikasian citra dilakukan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation. Hasil pengujian performansi sistem perangkat lunak yang telah dibuat dengan parameter epoch 500, error 0.001, learning rate 0.1 dan jumlah neuron 2500 ternyata memiliki tingkat akurasi sebesar 65%.