SEGMENTASI DAN KLASIFIKASI TINGKAT KEPARAHAN LESI PRA KANKER SERVIKS DENGAN MENGGUNAKAN ARSITEKTUR U-NET CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK.

Search by :

ALL Author Subject ISBN/ISSN Advanced Search

Last search:

Image of SEGMENTASI DAN KLASIFIKASI TINGKAT KEPARAHAN LESI PRA KANKER SERVIKS DENGAN MENGGUNAKAN ARSITEKTUR U-NET CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK.

Skripsi

SEGMENTASI DAN KLASIFIKASI TINGKAT KEPARAHAN LESI PRA KANKER SERVIKS DENGAN MENGGUNAKAN ARSITEKTUR U-NET CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK.

Ananda, Dea Agustria - Personal Name;

Seiring berkembangnya teknologi, model deep learning kini dapat digunakan untuk mengimplementasikan proses segmentasi dan klasifikasi citra. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model segmentasi dan klasifikasi kanker serviks menggunakan arsitektur U-Net Convolutional Neural Network (CNN). Model U-Net dikembangkan untuk melakukan segmentasi jaringan serviks dan memisahkan area yang mencurigakan. Selanjutnya, fitur-fitur yang dihasilkan dari proses segmentasi tersebut digunakan untuk melatih model klasifikasi guna mengidentifikasi keberadaan kanker serviks. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model U-Net mampu melakukan segmentasi dengan backbone EfficientNetb7 yang ditunjukkan oleh nilai Pixel Accuracy, Intersection Over Union (IoU), Dice Coefficient masing-masing sebesar 89.92%, 73.13% dan 77.64%. Model klasifikasi yang dilatih menggunakan fitur-fitur hasil segmentasi menunjukkan akurasi sebesar 79% pada percobaan data crop kotak dalam membedakan antara tingkatan kanker abnormal. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa penggunaan arsitektur U- Net CNN dalam segmentasi dan klasifikasi kanker serviks memiliki potensi untuk diterapkan dalam sistem deteksi dini kanker serviks. Kata kunci: Citra Pra-Kanker Serviks, Segmentasi, Klasifikasi, Deep Learning, U- Net, Convolutional Neural Network.

Availability

Central Library (References) T1549192024

T154919

Available but not for loan - Not for Loan

Detail Information

Series Title: -
Call Number: T1549192024
Publisher: Indralaya : Prodi Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya., 2024
Collation: xv, 64 hlm.; ilus.; tab, 29 cm.
Language: Indonesia
ISBN/ISSN: -
Classification: 006.370 7
Content Type: Text
Media Type: unmediated
Carrier Type: other (computer)
Edition: -
Subject(s): Prodi Sistem Komputer
Visi Komputer
Specific Detail Info: -
Statement of Responsibility: SEW

Other version/related

Title	Edition	Language
SEGMENTASI PEMBULUH DARAH DARI AUGMENTASI DATA PADA CITRA RETINA DENGAN METODE U-NET CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK		id
SEGMENTASI NUKLEUS KANKER SERVIKS PADA CITRA PAP SMEAR DENGAN MENGGUNAKAN U-NET CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)		id

File Attachment

SEGMENTASI DAN KLASIFIKASI TINGKAT KEPARAHAN LESI PRA KANKER SERVIKS DENGAN MENGGUNAKAN ARSITEKTUR U-NET CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK.

Comments

You must be logged in to post a comment