Segmentasi Semantik Struktur Anatomi pada Citra X-Ray Dada Posterior-Anterior Mnenggunakan U-Net
BAGJA 9102 KURNIAWAN
Informasi Umum
Kode
23.04.3507
Klasifikasi
006.31 - Machine Learning
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Machine - Learning, Machine Language, Semantik,
Dilihat
400 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
<p>Selama pandemi, kebutuhan analisis pencitraan sinar-X terutama pada area toraks atau dada semakin meningkat. Namun, untuk memahami citra sinar-X membutuhkan keahlian khusus; hal yang tidak semua orang dapat memahami dan melakukannya. Sehingga, penelitian ini dilakukan untuk membantu para non profesional dalam memahami anatomi struktural toraks melalui citra sinar-X Posterior-Anterior Dada. Penelitian ini menggunakan pendekatan berbasis visi komputer dan deep learning yang telah menjadi tren dalam beberapa tahun terakhir, termasuk penggunaannya dalam dunia medis. Dengan menggunakan arsitektur jaringan saraf tiruan berbasis U-Net, dilakukan segmentasi semantik untuk mengidentifikasi organ manusia, termasuk jantung, bronkus, paru kiri, dan paru kanan. Sistem yang diusulkan melatih model U-Net dan mencapai kinerja yang memuaskan dengan 72% rata-rata IoU, jauh lebih baik daripada model komparatif, dalam melaksanakan tugas segmentasi semantik anatomi organ untuk membantu pengguna dalam analisis pencitraan medis.</p>
<p><br /> Kata kunci : segmentasi semantik, struktur anatomi, pencitraan medis, Sinar-X, U-Net<br /> </p>
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | BAGJA 9102 KURNIAWAN |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Mahmud Dwi Sulistiyo, Sugondo Hadiyoso |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2023 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
