PENGEMBANGAN MODEL CNN DENGAN RESIDUAL BLOCK UNTUK DETEKSI TUMOR OTAK PADA CITRA MRI - Dalam bentuk buku karya ilmiah
EVAN HADI SUKURIYANTO
Informasi Umum
Kode
25.04.2875
Klasifikasi
000 - General Works
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Artificial Intelligence In Healthcare
Dilihat
129 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Tumor otak merupakan salah satu penyebab gangguan fungsi otak yang berakibat fatal tanpa penanganan cepat. Penelitian ini mengembangkan model Convolutional Neural Network (CNN) dengan residual block untuk deteksi tumor otak pada citra Magnetic Resonance Imaging (MRI). Implementasi residual block terbukti mengatasi degradasi kinerja jaringan dalam melalui shortcut connection, dengan metodologi eksperimental menggunakan dataset MRI T2 weighted penampang axial. Tahapan kerja mencakup pengumpulan data, pre-processing, pengembangan model, dan evaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan IoU. Hasil validasi menunjukkan akurasi klasifikasi 95,80% dan presisi 97%, tetapi model deteksi objek mencapai rata-rata Intersection over Union (IoU) 0,33. Temuan mengungkapkan ketahanan model terhadap vanishing gradient, sekaligus tantangan lokalisasi tumor dengan karakteristik visual mirip cairan serebrospinal. Pendekatan ini menawarkan dasar untuk sistem diagnosis medis berbasis deep learning yang responsif, meski memerlukan optimasi lebih lanjut untuk deteksi spasial.
- IFC31I3 - MACHINE/DEEP LEARNING
- IFC31J3 - VISI KOMPUTER
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | EVAN HADI SUKURIYANTO |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Ardian Yusuf Wicaksono, Pima Hani Safitri |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika - Kampus Surabaya |
| Kota | Surabaya |
| Tahun | 2025 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
