## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2292

## Diagnosa Penyakit Ginjal Kronis Menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes
Harmayani * , Lamhot Sitorus
Fakultas Teknik, Prodi Teknik Informatika, Universitas Asahan, Kisaran, Indonesia Program Studi Teknik Informatika, Fakultas ilmu Komputer, Universitas Katolik Santo Thomas, Medan, Indonesia Email 1,* baakamik@yahoo.co.id, 2 lamhot68@yahoo.com Email Penulis Korespondensi: baakamik@yahoo.co.id
Abstrak− Penyakit  ginjal  Kronis  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  sangat  berbahaya  yang  sering  sekali  tidak  dianggap dengan serius akan dampak dari penyakit ini yaitu berujung dengan kematian. Lebih dari 26 juta masyarakat di Amerika Serikat tidak menyadari akan penyakit ginjalnya hanya 8% yang mulai menyadari penyakit tersebut, setiap tubuh harus diketahui sedari dini baik atau tidak keadaan tubuh// tersebut dengan cara mendiagosanya, pada penelitian ini akan dilakkan klasifiaksi terhadap atribut  data  diagnose  penyakit  ginjal  kronis  bertujuan  agar mempermudah  proses  pengklasifikasian  gejala  dan  pengambilan keputusan terhadap  diagnosa  penyakit  ginjal,  proses ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan  data mining  klasifikasi dengan menggunaka metode Naïve Bayes Classifier.
Kata Kunci: Penyakit Ginjal Kronis, Data Mining Klasifikasi, Metode Naïve Bayes Classifier
Abstract− Chronic Kidney Disease is a very dangerous disease that is often not seriously considered with the effects of this disease which leads to death. More than 26 million people in the United States are not aware of their kidney disease, only 8% of them begin to realize the disease, each body must be known early whether or not the body condition / / by diagnosing it, in this study classifications will be carried out on the diagnostic data attributes Chronic kidney disease aims to simplify the process of classifying symptoms and making decisions on the diagnosis of kidney disease, this process is carried out using a data mining classification approach using the Naïve Bayes Classifier method.
Keywords : Chronic Kidney Disease, Data Mining Classification, Naïve Bayes Classifier Method

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara yang menekankan masyarakatnya untuk memiliki kehidupan yang sehat dan bersih, karena kesehatan itu sendiri merupakan harta yang paling berharga yang dimiliki masing-masing individu, adanya tubuh yang sehat akan membantu setiap individu menghasilkan banyak kegiatan-kegiatan yang bermakna. Ada sangat banyak masyarakat disekitar kita yang tidak biasa merasakan kehidupan yang normal dikarenakan sebuah penyakit,  ada  banyak  jenis  penyakit  di  dunia  ini  yang  membuat  mereka  tidak  bias  bekerja  aktif  bahkan  harus menghentikan impian yang ingin dicapainya dikarenakan kondisi tubuh yang tidak memadai[1].
Ada banyak jenis penyakit yang membuat seseorang harus meninggalkan segala impiannya seperti penyakit Jantung, Gagal Ginjal, Kanker, Tumor Ganas, Leukimia, Kanker Tulang, Kista, TBC dan banyak lainnya, penyakit itu sendiri paling banyak terbentuk akibat pola hidup manusia itu sendiri, salah dalam memilih kebiasaan dan gaya hidup mengakibatkan sering terjadinya kerusakan-kerusakan kecil pada tubuh yang berkelanjutan akan menjadi kerusakan besar yang dapat memperparah kesehatan tubuh  dan selanjutnya berujung pada kematian[2].
Apapun  jenis  penyakitnya  pasti  akan  ditemui  oleh  setiap  individu  terutama  ketika  seseorang  usianya semakin  beranjak  tua,  dan  imun  tubuh akan  dengan  sendirinya melemah yang membuat  banyak  penyakit  akan mudah menyerang. Tetapi banyak jenis penyakit yang tidak memandang bulu terhadap siapa yang akan terkena penyakit, baik itu penyakit biasa saja seperti Demam, Flu, Batuk dan Diare, hal tersebut merupakan cara tubuh menyampaikan  ada  yang  salah  pada  tubuh  kita,  jika  sudah  membaik  maka  gejalanya  akan  hilang  lain  hal  nya dengan  penyakit  dalam  yang  dapat  merenggut  seluruh  hal  yang  ada  dihidup  seseorang  seperti  penyakit  pada Ginjal[3].
Ginjal merupakan salah satu dari organ vital dalam tubuh manusia dan memiliki dau ginjal didalam tubuh, fungsi  ginjal  pada  tubuh  sangatlah  banyak  seperti  menyaring  darah  yang  akan  disebarkan  keseluruh  tubuh, membuang hal yang tidak berguna seperti limbah dan racun dari darah yang ada pada tubuh manusia, membantu mengeluarkan urin memancing  hormon yang berfungsi membentuk sel darah merah dan banyak lainnya, ginjal dapat  rusak  dan  tidak  berkerja  seperti  pada  umumnya  banyak  dikarenakan  pola  hidup  yang  sangat  berantakan seperti minum alkohol, merokok, selalu bergadang, kurangnya asupan air putih, terlalu sering minum soda, makan makanan yang tidak sehat seperti saos, makanaan instan dengan pengawet yang tinggi, tidak pernah berolah raga dan  banyak  lainnya  yang  dapat  mengakibatkan  penyaki terhadap ginjal dan membuat  ginjal kehilangan  kinerja kerjanya yang biasa disebut dengan Ginjal Kronis atau gagal ginjal[4].
Ginjal  Kronis  yang  biasanya  disebut  sebagai  penyakit  gagal  ginjal  kronis  adalah  sebuah  penyakit  yang menunjukan bahwasannya kerja ginjal sudah menurun secara bertahap, jika sudah semakin menurun dan ada pada tahap  kerusakan  parah  maka  akan  banyak  kerusakan  yang  perlahan-lahan  menggerogoti  kinerja  organ  tubuh lainnya,  biasanya  penyakit  ginjal  merupakan  penyakit  yang  sangat  jarang  disadari  oleh  banyak  kalangan masyarakat  dikarenakan  gejalanya  jarang  muncul,  dan  akan  sering  muncul  ketika  sudah  pada  tahap  stadium  3 dimana tingkat penurunan biasanya akan menampilkan gejala seperti sesak nafas, sulit tidur, mudah kelelahan, mual-mual  dan  lainnya.  penanganannya  adalah  orang  yang  terkena  penyakit  tersebut  harus  melakukan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2292
transplantasi ginjal atau melakukan cuci darah, dan membutuhkan biaya yang sangat banyak dan mahal karena mencegah lebih baik dari pada mengobati[5].
Untuk mencegah penyakit ginjal kronis harus dilakukan deteksi dini pada diri sendir karena penyakit ginjal sangat sering tidak terdeteksi, Lebih dari 26 juta masyarakat di Amerika Serikat tidak menyadari akan penyakit ginjalnya hanya 8% yang mulai menyadari penyakit tersebut begitu juga dengan masyarakat di Indonesia. Diagnos dini  dianggap  langkah  yang  paling  tepat  untuk  mendapatkan  keputusan  terhadap  penyakit  ginjal,  untuk mendiagnosa  penyakit  ginjal  kronis  diperukan  klasifikasi  terhadap  kriteria-kriteria  yang  menunjukan  indikasi terkena penyakit ginjal kroni.
Sangat banyak penelitian sebelumnya tentang penyakit ginjal kronis yang telah diteliti dan dikembangkan dari masa  ke masa,  penelitian  sebelumnya juga  sangat banyak mengembangkan  sistem untuk  menemukan alat untuk mendiagnosa secara pasti dengan menggunakan bantuan teknologi dan komputer, dikembangkan penelitian terhadap penyakit lainnya dengan menggunakan perbandingan antara dua atau tiga metode untuk melihat akurasi suatu metode mulai dari metode C4.5, metode C5.0, metode Naïve Bayes dan lainnya[6].
Pada penelitian ini peneliti menggunakan metode Naïve Bayes karena Naïve Bayes Merupakan salah satu metode  Data  Mining  yang  dapat menggambarkan tingkat  akurasi  yang  baik  dan cukup  tinggi dalam  klasifikasi sebuah penyakit ginjal Kronis. Dalam klasifikasi penyakit ini dapat dilihat klasifikasi terhadap dataset diagnosoa penyakit ginjla kronis. Data yang dihasilkan dari penerapan terhadap klasifikasi diagnose penyakit ginjal kronis ini dapat diterapkan menggunakan sistem komputerisasi, karena dalam penggunaan metode Naïve Bayes ini sangat banyak jenis aplikasi yang dapat diterapkan[7].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunaka  metode  kuantitatif  yang  bersifat  sistematis  dan  matematis  dan  dilakukan  beberapa tahapan metodologi dalam pengambilan data pada umumnya berupa[8]: 1. Observasi
Berupa  aktivitas  untuk  mengetahui  tentag  penyakit  ginjal  kronis  terhadap  dokter  yang  bersangkutan,,  dan mengenali dan menggali informasi-informasi yang terkait.
2. Wawancara
Wawancara terhadap penderita penyakit ginjal kronis akan gejala dan hal-hal yang berkaitan dengan penyakit ginjal kronis. Dengan membuat pertanyaan tertentu dan melakukan pengambilan data secara Tulisan maupun rekaman suara dan video.
3. Studi Pustaka
Mencari dari beberapa narasumber terpecaya dari jurnal kesehatan dan teknologi yang terakreditasi yang dapat diakses melalui internet, Buku-buku ilmiah.
Metodologi penelitian selanjutnya dapat digambarkan beberapa tahapannya pada gambar 1[7].
start Problem Identification Dataset Search Data Pre-Processing Classification with Naïve Bayes
Conculation

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2292

## 2.2 Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes  classifier  adalah  salah  satu  algoritma  yang  mengambil  bagian  dari  ilmu  statistika  yaitu  teori kemungkinan atau  sering  disebut  dengan  Probabilitas dan merupakan  salah  satu  algoritma  data mining metode klasifikasi untuk menyelesaikan kasus himpuan data pada kelas atau tabel sebagai acuan target yang akan ingin diketahui, naïve bayes juga merupakan metode yang berakar pada teorema bayes dan ciri khas yang paling utama dari Naïve Bayes ini adalah penekanan yang kuat terhadap independensi
dari  setiap  kondisi  atau  setiap kejadian,  teori  bayes  itu  sendiri  berasal  dari kebiasaan  dari memakai  rumus  bayes  untuk mencari  praduga  dari proses suatu kesimpulan[9].
P(A) ) B A ( P = ) A | B (  P Gambar 2. Gambar Teori Bayes
Proses/fase dalam klasifikasi untuk menghasilkan sebuah keputusan yang akurat
Gambar 3. Fase Metode Klasifikasi dalam Tahapan Penyelesaian Masalah

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  harus  dilakukan  identifikasi terhadap  gejala-gejala  penyakit ginjal  kronis,  dan  penyakit  yang memiliki  kemiripan  terhadapt  bebrapa  gejala,  data  pada  table  1[10].  menunjan  gejala-gejala  yng  merupakan indikasi  dari  penyakit  Bagian  daerah  perut  dimana  ginjal  terletak,  biasanya  sering  terjadi  kesalahan  terhadap diagnosa penyakit didaerah perut terutama ginjal yang biasa dianggap penyakit  “masuk angin” oleh masyarakat Indonesia,  jika  sebuah  penyakit  dianggap  sama  dan  terus  dibiarkan  tanpa  ada  deteksi  dini  yang  akan  terjadi selanjutnya  dapat mempertambah  resiko  terhadap  diri, maka  dari  itu  perlu  diketahui  dan  ditandai  dengan  pasti terhadap  penyakit  yang  sedang  dirasakan  oleh  tubuh.  Berikut  ini  merupakan  diagnosa  penyakit  mengunakan pendekatan algoritma Naïve Bayes[11]:
Tabel 1. Gejala Penykit Ginjal[4].
NO GEJALA Infeksi Saluran Kemih Ginjal tahapan awal Ginjal Kronis Tukak Lambung 1 Berat Badan Menurun Tidak Ya Ya ya 2 Volume Air Kencing Berkurang Tidak Ya Tidak Tidak 3 Kejang-Kejang Tidak Tidak Tidak Tidak 4 Demam Tidak Tidak Ya Tidak 5 Muntah Tidak Tidak Ya Ya 6 Diare Ya Tidak Ya Ya 7 Mudah Lelah Tidak Tidak Ya Tidak 8 Penyakit Kulit ruam/kering Tidak Tidak Tidak Tidak 9 Bengkak Pada Bagian Tubuh Ya Ya Ya Tidak 10 Sesak Nafas Tidak Tidak Ya Tidak 11 Sulit Bekerja Keras Ya Tidak Ya Ya 12 Hidung Berdarah Tidak Tidak Tidak Tidak 13 Cegukan Yang Terlalu Sering Tidak Tidak Tidak Tidak 14 Penurunan Kesadaraan Ya Tidak Ya Ya 15 Pengelihatan Kabur Tidak Tidak Tidak Tidak 16 Lemas Ya Tidak Ya Tidak 17 Darah Dari Air Kencing Tidak Tidak Tidak Tidak 18 Nyeri Perut Daerah Ginjal Tidak Tidak Tidak Tidak 19 Nyeri Punggung Tidak Tidak Tidak Tidak 20 Lamanya Luka Sembuh Tidak Tidak Tidak Tidak 21 Terlalu Sering Buang Air Kecil Tetapi Sedikit Tidak Tidak Tidak Tidak 22 Nafsu Makan Menurun Ya Ya Ya ya 23 Mengigil Kedinginan Ya Ya Tidak Tidak 24 Sakit Ketika Makan Tidak Tidak Tidak Tidak Training Data Penerapan Algoritma Model Tes Data Akurasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2292
25 Mudah Mengantuk Tidak Tidak Tidak Tidak
3.1 Tahapan Penyelesaian Naïve Bayes
Dalam penelitian ini tedapat beberapa sampel ppenderita yang mengarah penyakit Ginjala Kronis dengan tanda- tanda fisik yang tertera pada table berikut
Tabel 2. data Diagnosa Penyakit Ginjal Kronis
No Nama BERAT BADAN Sering buang air dengan volume sedikit Timbul Penyakit kulit ruam dan kering Demam Mual dan Muntah Hilang Kesadaran Hasil Diagnosa 1 Imam Sangat menurun Tinggi Banyak Ya Ya Ya Ya 2 Luthfi Stabil Rendah Tidak ada Ya Tidak Tidak Tidak 3 Faisal Stabil Tinggi Banyak Tidak Ya Ya Ya 4 Iqbal Sangat menurun Tinggi Tidak ada Tidak Tidak Tidak Tidak 5 Kurniawan Sangat menurun Tinggi Banyak Ya Tidak Ya Ya 6 Ahmad Stabil Rendah Banyak Ya Ya Ya Ya Tabel 3. data Baru terahadp Diagnosa Penyakit ginjal Kronis No Nama BERAT BADAN Sering buang air dengan volume sedikit Timbul Penyakit kulit ruam dan kering Demam Diare Hilang Kesadaran Hasil Diagnosa 1 Richard Sangat menurun Rendah Banyak Ya Tudak   Ya ???????
Penyelesaian menggunakan pendekatan Algoritma Naïve Bayes Classifier sebagai berikut[12].
1. Hitung nilai P(XK|C) untuk setiap class
P(XK|C) = 𝑃( 𝑋 | 𝐶 )∗ 𝑃(𝐶) 𝑃(𝑋)
P(Gejala 1  = “Berat Badan Sangat Menurun ” | Keterangan Hasil Diagnosa = “ Ya ”) P(Gejala 1  = 2/4 = 0.5 P(Gejala 1  = “Berat Badan Sangat Menurun ” | Keterangan Hasil Diagnosa = “ Tidak ”) P(Gejala 1  = 1/2 = 0.5 P(Gejala 2  = “Sering Buangair Kecil Rendah ” | Keterangan Hasil Diagnosa “ Ya ”) P(Gejala 2  = 1/4 = 0.25 P(Gejala 2  = “Sering Buangair Kecil Rendah ” | Keterangan Hasil Diagnosa = “ Tidak ”) P(Gejala 2  = 1/2 = 0.5 P(Gejala 3  = “Timbul Penyakit kulit ruam/kering Banyak ” | Keterangan Hasil Diagnosa = “ Ya ”) P(Gejala 3  = 4/4 = 1 P(Gejala 3  = “Timbul Penyakit kulit ruam/kering Banyak ” | Keterangan Hasil Diagnosa = “ Tidak ”) P(Gejala 3  = 0/2 = 0 P(Gejala 4  = “Demam YA ” | Keterangan Hasil Diagnosa = “ Ya ”)
P(Gejala 4  = 3/4 = 0.75 P(Gejala 4  = “Demam YA ” | Keterangan Hasil Diagnosa = “ Tidak ”) P(Gejala 4  = 1/2 = 0.5
P(Gejala 5  = “Mual dan Muntah Tidak ” | Keterangan Hasil Diagnosa “ Ya ”)
P(Gejala 5  = 1/4 = 0.25 P(Gejala 5  = “Mual dan Muntah Tidak ” | Keterangan Hasil Diagnosa = “ Tidak ”) P(Gejala 5  = 2/2 = 1
P(Gejala 6  = “Hilang Kesadaran YA ” | Keterangan Hasil Diagnosa = “ Ya ”) P(Gejala 6  = 4/4 = 1 P(Gejala 6  = “Hilang Kesadaran YA ” | Keterangan Hasil Diagnosa = “ Tidak ”)
P(Gejala 6  = 0/2 = 0
2. Hitung nilai P(X|C) untuk setiap Kelas (label)
P(X|Keterangan = “Ya”) = 0,5 x 0,25 x 1 x 0,75 x 0,25 x 1 = 0,023438

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2292
P(X|Keterangan = “Tidak”) = 0,5 x 0,5 x 0 x 0,5 x 1 x 0 = 0
3. Hitung nilai P(X|C) * P (C) (P(X|Keterangan = “Ya”) x P(Keterangan=Ya”)
= 0 x 2/6 = 0,015625 -(P(X|Keterangan = “Tidak”) x P(Keterangan=Tidak”)
4. Hasil
Berdasarkan perhitungan diatas didapatkan kesimpulan diagnose terhadap penyakit ginjal kronis berdasarkan pendekatan dan klasifikasi tiap atribut yang menunjukan Richard terdiagnosa penyaki
Tabel 4. data Baru terahadp Diagnosa Penyakit ginjal Kronis
No Nama BERAT BADAN Sering buang air dengan volume sedikit Timbul Penyakit kulit ruam dan kering Demam Diare Hilang Kesadaran Hasil Diagnosa 1 Richard Sangat menurun Rendah Banyak Ya Tudak   Ya YA

## 4. KESIMPULAN
1. Dalam penerapan metode Naïve Bayes untuk diagnosa penyakit Ginjal Kronik tampak  tahapan sangat mudah dalam  pengambilan  keputusan,  dan  banyak  penelitian  yang  sudah  menggunakan  metode  naïve  bayes dikarenakan memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi dalam penyelesaian beberapa masalah.
2. Penggunaan  Naïve  Bayes  dapat diterapkan  dalam  sistem  komputer  baik  dalam  pembentukan  program  baru maupun menggunakan aplikasi agar dalam pencarian data yang sangat banyak dapat dimuat dan mendapatkan hasil dengan cepat sehingga mengurangi resiko dalam perhitungan menggunakan algoritma Naïve Bayes

## REFERENCES
[1] N. Rofiqo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Clustering Pada Penduduk Yang Mempunyai Keluhan Kesehatan Dengan Datamining K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 216–223, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.929.
[2] K. Timur, K.  Utara,  S.  Selatan,  and  I.  K.  Sehat, “DISPARITAS  PEMBANGUNAN KESEHATAN  DI  INDONESIA BERDASARKAN Disparity of Health Development in Indonesia Based on Healthy Family,” pp. 18–27, 2020.
[3] M. Amurwaningsih and U. Arum Darjono, “Analisis Hubungan Kualitas Hidup Yang Berhubungan Dengan Kesehatan Mulut (OHRQoL) Dan Status Kecemasan Dengan Status Nutrisi Pada Masyarakat Usia Lanjut,” Maj. Ilm. Sultan Agung , vol. 48, no. 123, pp. 46–54, 2010.
[4] E. A. Kurnianto, I. Cholissodin, and E. Santoso, “Klasifikasi Penderita Penyakit Ginjal Kronis Menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 12, pp. 6597– 6602, 2018.
[5] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Penerapan Algoritma Clustering Dalam Mengelompokkan Banyaknya Desa/Kelurahan  Menurut  Upaya  Antisipasi/  Mitigasi  Bencana  Alam  Menurut  Provinsi  Dengan  K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 311–319, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.943.
[6] R. A. Saputra, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Penyakit Tuberculosis ( Tb ): Studi Kasus Puskesmas Karawang,” Semin. Nas. Inov. dan Tren , no. April, pp. 1–8, 2014.
[7] D.  P.  Utomo,  “Analisis  Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  dan  Reduksi  Atribut  Pada  Data  Set  Penyakit Jantung,” vol. 4, no. April, pp. 437–444, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[8] A. Nugroho, Analisis dan Perancangan Sistem Informasi dengan Metodologi Berorientasi Objek , Edisi Revi. Bandung: Informatika Bandung, 2005.
[9] N. D. Prayoga, N. Hidayat, and R. K. Dewi, “Sistem Diagnosis Penyakit Hati Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 8, pp. 2666–2671, 2018.
[10]  H. Amalia, “Perbandingan Metode Data Mining Svm Dan Nn Untuk Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronis,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 1, pp. 1–6, 2018, doi: https://doi.org/10.33480/pilar.v14i1.80.
[11]  A.  Sulistyohati,  T.  Hidayat,  K.  Kunci:  Ginjal,  S.  Pakar,  and  M.  Dempster-Shafer,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Ginjal Dengan Metode Dempster-Shafer,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , vol. 2008, no. Snati, pp. 1907–5022, 2008.
[12]  D. Evanko, “Optical imaging of the native brain,” Nat. Methods , vol. 7, no. 1, p. 34, 2010, doi: 10.1038/nmeth.f.284.