Image of KLASIFIKASI TUMOR OTAK PADA CITRA MAGNETIC RESONANCE IMAGING MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS ARSITEKTUR VGG-16

Skripsi

KLASIFIKASI TUMOR OTAK PADA CITRA MAGNETIC RESONANCE IMAGING MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS ARSITEKTUR VGG-16

Penilaian

0,0

dari 5
Penilaian anda saat ini :  

Tumor otak merupakan penyakit serius yang memerlukan deteksi dini agar dapat ditangani dengan tepat dan efektif. Magnetic Resonance Imaging (MRI) sering digunakan dalam diagnosis tumor otak, namun analisis manual masih memiliki keterbatasan, seperti ketergantungan pada keahlian radiologi serta subjektivitas dalam interpretasi hasil.Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi tumor otak berbasis deep learning menggunakan Convolutional Neural Network berbasis arsitektur VGG-16. Penelitian ini menerapkan metode transfer learning, data augmentation, dan fine-tuning pada beberapa lapisan akhir untuk meningkatkan kemampuan dalam mengekstraksi fitur citra MRI. Hasil evaluasi model 2 menggunakan confusion matrix menunjukkan performa yang sangat baik, dengan accuracy 98%, precision 99%, recall 97%, dan F1-score 98%.Dengan pencapaian tersebut, model ini diharapkan dapat menjadi alat bantu yang andal bagi tenaga medis dalam mengklasifikasi tumor otak secara lebih akurat dan efisien. Selain itu, penerapan model ini dapat membantu mengurangi beban kerja tenaga medis serta meningkatkan kualitas layanan kesehatan dalam diagnosis berbasis pencitraan medis. Kata kunci: Tumor Otak, Magnetic Resonance Imaging (MRI), Deep Learning, Convolutional Neural Network (CNN), VGG-16, Transfer Learning, Data Augmentation, Fine-Tuning, Klasifikasi, Confusion Matrix.

Availability
Inventory Code Barcode Call Number Location Status
2507002137T170298T1702982025Central Library (Reference)Available but not for loan - Not for Loan
Detail Information
Series Title
-
Call Number
T1702982025
Publisher
Indralaya : Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya.,
Collation
xv, 116 hlm.; ilus.; tab.; 29 cm.
Language
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Classification
004.07
Content Type
Text
Media Type
-
Carrier Type
-
Edition
-
Subject(s)
Teknik Informatika
Specific Detail Info
-
Statement of Responsibility
Other version/related

No other version available

File Attachment
Comments
You must be logged in to post a comment