Segmentasi Paru-Paru Pada Citra Thorax Dada Dengan Menggunakan Metode Cnn U-Net
Abstract
Paru-paru merupakan salah satu organ terpenting dari tubuh manusia. Apabila terjadi keabnormalan pada kinerja paru-paru, akan dapat menimbulkan penyakit pernafasan yang dapat membuat tubuh tidak dapat menjalankan kinerjanya dengan normal. Untuk mendeteksi keabnormalan pada paru-paru, dapat dilakukan dengan melihat ukuran dari paru-paru tersebut. Penelitian ini menyajikan metode untuk segmentasi paru-paru pada foto thorax dada pasien dengan metode CNN U-Net. Pada langkah awal pada metode CNN U-Net dilakukan resize lalu segmentasi menggunakan keras optimizer Nadam. Didapatkan nilai rata-rata akurasi sebesar 0.9632, sensitifitas sebesar 0.9586, dan spesifisitas sebesar 0.9675, F1-Skor sebesar 0.9920, dan koefisien Jaccard sebesar 0.9842.
Full Text:
PDF (Bahasa Indonesia)DOI: https://doi.org/10.18495/jsi.v14i2.16771
Refbacks
- There are currently no refbacks.
SSN ONLINE : 2355-4614
Recommended Tools
Indexing Sites