ICSEJOURNALICSEJOURNAL
Journal of Computer Science and Engineering (JCSE)Journal of Computer Science and Engineering (JCSE)Vision impairment from cataract and glaucoma remains a leading global health challenge, with 2.2 billion people affected worldwide and Indonesia registering the highest prevalence in Southeast Asia and second highest globally (Ministry of Health, 2017–2030 Roadmap; WHO 2023). Early, accurate detection is essential to prevent irreversible blindness. In this study, we develop and evaluate a native-architecture Convolutional Neural Network (CNN) to classify cataract and glaucoma using three novel non-fundus (“real-eye) image subsets. Trained for 100 epochs on a balanced dataset, our CNN achieves 98.67 % accuracy, precision of 98.8 %, and recall of 98.5 % on a held-out test set. The resulting TensorFlow-saved model is deployed in the browser via TensorFlow.js, enabling real-time, platform-agnostic inference without specialized hardware. This work demonstrates that non-fundus imaging, combined with lightweight CNN design and web deployment, can provide a practical, high-accuracy tool for early eye-disease screening in low-resource settings.
This study investigates eye disease classification using the Convolutional Neural Network (CNN) method with a native CNN architecture.The studys novel contribution lies in the utilization of three non-fundus image classes.The preprocessing stage involves resizing images to 100x100 pixels.The CNN model is implemented using 100 epochs for its hyperparameters.
Berdasarkan penelitian ini, terdapat beberapa arah penelitian lanjutan yang menjanjikan. Pertama, perlu dilakukan eksplorasi lebih lanjut terhadap jenis-jenis citra non-fundus lainnya, seperti citra yang diambil dengan berbagai kondisi pencahayaan atau sudut pandang, untuk meningkatkan robustitas model terhadap variasi kondisi pengambilan gambar. Kedua, pengembangan model dapat difokuskan pada integrasi dengan perangkat mobile, sehingga memungkinkan skrining penyakit mata secara langsung di lapangan dengan memanfaatkan kamera smartphone. Ketiga, penelitian selanjutnya dapat menginvestigasi penggunaan teknik transfer learning dengan memanfaatkan dataset citra mata yang lebih besar untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi pelatihan model.
| File size | 752.34 KB |
| Pages | 7 |
| DMCA | Report |
Related /
ICSEJOURNALICSEJOURNAL This mathematical formulation can be used for making decisions in selecting transportation routes, selecting modes and transportation costs. Changes inThis mathematical formulation can be used for making decisions in selecting transportation routes, selecting modes and transportation costs. Changes in
UNKLABUNKLAB Namun, ada beberapa keterbatasan, termasuk ketergantungan pada gambar berkualitas tinggi dan tantangan dalam menggeneralisasi model ke dataset dunia nyataNamun, ada beberapa keterbatasan, termasuk ketergantungan pada gambar berkualitas tinggi dan tantangan dalam menggeneralisasi model ke dataset dunia nyata
TRILOGITRILOGI Threads menarik perhatian kalangan remaja, namun menghadapi kendala teknis seperti bug, error, crash, algoritma tidak relevan, notifikasi spam, dan batasanThreads menarik perhatian kalangan remaja, namun menghadapi kendala teknis seperti bug, error, crash, algoritma tidak relevan, notifikasi spam, dan batasan
SUBSETSUBSET Peningkatan ini menunjukkan bahwa tokenisasi ganda dapat menurunkan kualitas input ke dalam model. Secara keseluruhan, model BERT terbukti lebih unggulPeningkatan ini menunjukkan bahwa tokenisasi ganda dapat menurunkan kualitas input ke dalam model. Secara keseluruhan, model BERT terbukti lebih unggul
SUBSETSUBSET Selama proses pengembangan, dilakukan pemodelan dan analisis proses bisnis menggunakan BPMN, diagram aktivitas, diagram squence, dan diagram use case untukSelama proses pengembangan, dilakukan pemodelan dan analisis proses bisnis menggunakan BPMN, diagram aktivitas, diagram squence, dan diagram use case untuk
UMIUMI 5 sebesar 91,7%, precision maksimum 93,6%, dan F1-score 87%. Uji coba terhadap 15 gambar menunjukkan akurasi rata-rata 80,37% dan error 19,63%. Performa5 sebesar 91,7%, precision maksimum 93,6%, dan F1-score 87%. Uji coba terhadap 15 gambar menunjukkan akurasi rata-rata 80,37% dan error 19,63%. Performa
JURNALSYNTAXADMIRATIONJURNALSYNTAXADMIRATION Standar keberhasilan dalam penelitian ini adalah apabila anak memiliki peningkatan pada sosio emosional, maka penelitian ini dinyatakan berhasil dilakukan,Standar keberhasilan dalam penelitian ini adalah apabila anak memiliki peningkatan pada sosio emosional, maka penelitian ini dinyatakan berhasil dilakukan,
UMSBUMSB Tujuan Penelitian ini untuk mengetahui bagaimana Manajemen Pengelolaan Obat di Puskesmas Limapuluh Kota Pekan baru tahun 2017. Penilitian ini merupakanTujuan Penelitian ini untuk mengetahui bagaimana Manajemen Pengelolaan Obat di Puskesmas Limapuluh Kota Pekan baru tahun 2017. Penilitian ini merupakan
Useful /
STAKSHSTAKSH Metode pelatihan yang digunakan adalah dengan penyampaian materi dan pendampingan secara langsung mulai dari pembuatan sampai kepada pemasaran. PembuatanMetode pelatihan yang digunakan adalah dengan penyampaian materi dan pendampingan secara langsung mulai dari pembuatan sampai kepada pemasaran. Pembuatan
PDGIPDGI Metode: Data sekunder tentang informasi pranatal, perinatal, dan pasca-natal dari 265 anak stunting diperoleh dari catatan medis. Pemeriksaan kesehatanMetode: Data sekunder tentang informasi pranatal, perinatal, dan pasca-natal dari 265 anak stunting diperoleh dari catatan medis. Pemeriksaan kesehatan
TRILOGITRILOGI Digital agency dan pelaku bisnis lainnya dapat memanfaatkan temuan ini untuk meningkatkan performa website dan daya saing. Penelitian ini menunjukkan bahwaDigital agency dan pelaku bisnis lainnya dapat memanfaatkan temuan ini untuk meningkatkan performa website dan daya saing. Penelitian ini menunjukkan bahwa
TRILOGITRILOGI Instagram menjadi platform penting untuk komunikasi pemasaran fintech dompet digital, terutama di kalangan generasi Z. Penggunaan fitur interaktif sepertiInstagram menjadi platform penting untuk komunikasi pemasaran fintech dompet digital, terutama di kalangan generasi Z. Penggunaan fitur interaktif seperti