Pemanfaatan 3D U-Net untuk Segmentasi 3 Dimensi Gelembung Penyebab Kanker Paru-paru (Nodule) pada Lapisan Citra CT Scan

Adisusilo, Anang Kukuh Pemanfaatan 3D U-Net untuk Segmentasi 3 Dimensi Gelembung Penyebab Kanker Paru-paru (Nodule) pada Lapisan Citra CT Scan. SEKOLAH TINGGI TEKNIK SURABAYA. (Unpublished)

[img] Text
Pemanfaatan 3D U-Net untuk Segmentasi 3 Dimensi Gelembung Penyebab Kanker Paru-paru (Nodule) pada Lapisan Citra CT Scan.pdf

Download (1MB)

Abstract

Abstrak- Kanker paru-paru adalah salah satu tipe kanker yang mematikan di seluruh dunia. Proses pendeteksian manual memakan banyak waktu dan energi untuk dituangkan. Kerja keras sekalipun tidaklah cukup, maka telat dalam pendeteksian telah menjadi faktor utama dalam tingkat kesembuhan. Menggunakan[ CT Scan adalah salah satu alat skrining yang potensial, tetapi program skrining otomatis dibutuhkan untuk menghemat waktu. Pendeteksian, menyegmentasi dan penggolongan nodule adalah tiga poin utama untuk membuat ini menjadi nyata. Oleh karena itu, dalam mengambil bagian untuk membuat program itu, tugas akhir ini akan melakukan fokus menyegmentasi nodule. Pada awal program, pertama dibutuhkan hasil CT Scan dan segmentasi nodulenya. Selain itu, juga dibutuhkan titik koordinat centroid dari nodule dari hasil scan tersebut. Setelah mengetahui titik centroid dari nodule, maka proses preprocessing akan menjadi mudah. Program akan mengambil daerah sekitar nodule dan nodule sebagai titik tengahnya, hasil dari proses ini adalah sebuah kubus yang memiliki ukuran yang sama untuk semua hasil preprocess yang sebelumnya sudah ditentukan. Setelah mendapatkan kubus daerah sekitar nodule, proses normalisasi akan dilakukan sehingga data siap untuk ditraning oleh neural network. 2 Model dibuat dengan arsitektur yang berbeda, seperti menggunakan U-Net biasa dan U-Net++. Hasil dari program akan menghasilkan skor Jaccard index dengan tingkat keakuratan tertinggi sebesar 79.8%. Didapatkan kesimpulan bahwa penggunaan U-Net biasa dan UNet++ tidak memiliki perbedaan akurasi yang signifikan, meskipun memiliki komponen layer dan aktivasi yang sama. Kata Kunci- CT Scan, Kanker Paru-paru, Nodule, Segmentasi, U-Net.

Item Type: Other
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > Computer Science or Informatics Study Program
Depositing User: Sulimin BP3
Date Deposited: 25 Jan 2023 04:43
Last Modified: 25 Jan 2023 04:43
URI: http://erepository.uwks.ac.id/id/eprint/13637

Actions (login required)

View Item View Item

Downloads

Downloads per month over past year