JOIVJOIV
JOIV : International Journal on Informatics VisualizationJOIV : International Journal on Informatics VisualizationPenelitian ini menggunakan pendekatan pembelajaran mendalam untuk memprediksi tumor otak dari citra resonansi magnetik (MRI) medis. Penelitian ini dilakukan berdasarkan metodologi CRISP-DM menggunakan tiga algoritma pembelajaran mendalam: VGG-16, Inception V3, MobileNet V2, dan diimplementasikan oleh platform Python. Algoritma memprediksi sejumlah kecil citra MRI medis karena dataset hanya memiliki 98 citra sampel tumor otak jinak dan 155 citra sampel tumor otak ganas. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi algoritma pembelajaran mendalam terbaik yang berkinerja pada dataset berukuran kecil. Hasil evaluasi kinerja didasarkan pada kriteria matriks kebingungan, akurasi, presisi, dan recall, antara lain. Secara umum, klasifikasi hasil MobileNet-V2 cenderung lebih tinggi daripada model lainnya karena nilai recall-nya 86,00%. Untuk Inception-V3, ia mendapatkan akurasi tertinggi kedua, 84,00%, dan akurasi terendah adalah VGG-16 karena mendapatkan 79,00%. Dengan demikian, dalam penelitian ini, kami menunjukkan bahwa teknologi DL di bidang medis dapat lebih maju dan lebih mudah untuk memprediksi tumor otak, bahkan dengan dataset kecil.
Penelitian ini menunjukkan bahwa teknologi pembelajaran mendalam (DL) dapat menjadi alat yang efektif untuk memprediksi tumor otak, bahkan dengan dataset yang relatif kecil.Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma MobileNet-V2 memberikan kinerja terbaik dalam memprediksi tumor otak dari citra MRI, diikuti oleh Inception-V3 dan VGG-16.Temuan ini mengindikasikan potensi besar DL dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi diagnosis tumor otak, yang pada akhirnya dapat membantu meningkatkan hasil pengobatan bagi pasien.Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk mengeksplorasi penggunaan teknik pembelajaran mendalam yang lebih canggih dan dataset yang lebih besar untuk meningkatkan akurasi dan generalisasi model.
Berdasarkan latar belakang, metode, hasil, keterbatasan, dan saran penelitian lanjutan yang ada, berikut adalah beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dipertimbangkan: Pertama, perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk mengeksplorasi penggunaan teknik augmentasi data untuk meningkatkan ukuran dataset dan meningkatkan kinerja model pembelajaran mendalam. Kedua, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan model pembelajaran mendalam yang lebih canggih, seperti model transformer, yang mampu menangkap hubungan spasial dan temporal dalam citra MRI dengan lebih baik. Ketiga, penelitian dapat dilakukan untuk mengintegrasikan informasi klinis, seperti riwayat pasien dan hasil laboratorium, dengan citra MRI untuk meningkatkan akurasi diagnosis tumor otak.
| File size | 3.52 MB |
| Pages | 6 |
| DMCA | Report |
Related /
IOINFORMATICIOINFORMATIC Hasil pengujian smart contract e-voting berbasis blockchain menggunakan fuzzer Echidna menunjukkan bahwa kelima properti keamanan (tidak bisa double vote,Hasil pengujian smart contract e-voting berbasis blockchain menggunakan fuzzer Echidna menunjukkan bahwa kelima properti keamanan (tidak bisa double vote,
UMUSUMUS Maka, perlu ditingkatkan kemampuan pengenalan ikan secara otomatis dengan bantuan computer untuk mengenali jenis-jenis ikan yang sangat beragam guna mempermudahMaka, perlu ditingkatkan kemampuan pengenalan ikan secara otomatis dengan bantuan computer untuk mengenali jenis-jenis ikan yang sangat beragam guna mempermudah
UINFASBENGKULUUINFASBENGKULU Pembayaran zakat dengan menggunakan cryptocurrency merupakan topik yang semakin relevan seiring dengan perkembangan teknologi digital. Dalam konteks hukumPembayaran zakat dengan menggunakan cryptocurrency merupakan topik yang semakin relevan seiring dengan perkembangan teknologi digital. Dalam konteks hukum
UNAIRUNAIR Yang terpenting, penelitian saat ini menunjukkan bahwa dataset yang terlabel dengan baik sangat penting bagi model untuk mengidentifikasi fitur dan simetriYang terpenting, penelitian saat ini menunjukkan bahwa dataset yang terlabel dengan baik sangat penting bagi model untuk mengidentifikasi fitur dan simetri
APTIIAPTII Di era digital, internet menjadi kebutuhan utama masyarakat di perkotaan maupun pedesaan, mendorong pengembangan jaringan nirkabel seperti Wireless MeshDi era digital, internet menjadi kebutuhan utama masyarakat di perkotaan maupun pedesaan, mendorong pengembangan jaringan nirkabel seperti Wireless Mesh
IRPIIRPI Sistem notifikasi otomatis berhasil memberikan peringatan dini saat kualitas udara melebihi ambang batas yang ditentukan, memungkinkan respons proaktifSistem notifikasi otomatis berhasil memberikan peringatan dini saat kualitas udara melebihi ambang batas yang ditentukan, memungkinkan respons proaktif
IRPIIRPI Untuk mengatasinya, penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan aplikasi inventory berbasis barcode guna meningkatkan efisiensi dan akurasiUntuk mengatasinya, penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan aplikasi inventory berbasis barcode guna meningkatkan efisiensi dan akurasi
UM SURABAYAUM SURABAYA Dengan memperkuat langkah-langkah ini, kepastian hukum dan kepercayaan dalam kontrak musyarakah dapat diperkuat. Penelitian ini mengidentifikasi berbagaiDengan memperkuat langkah-langkah ini, kepastian hukum dan kepercayaan dalam kontrak musyarakah dapat diperkuat. Penelitian ini mengidentifikasi berbagai
Useful /
IOINFORMATICIOINFORMATIC pencapaian ini menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi proses penganggaran, mendukung ketepatan data, serta memperkuat transparansi dan akuntabilitaspencapaian ini menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi proses penganggaran, mendukung ketepatan data, serta memperkuat transparansi dan akuntabilitas
IRPIIRPI Variabel yang dianalisis meliputi durasi video, jumlah tayangan, komentar, like, share, dan download. Setelah melalui tahap preprocessing data, seleksiVariabel yang dianalisis meliputi durasi video, jumlah tayangan, komentar, like, share, dan download. Setelah melalui tahap preprocessing data, seleksi
IRPIIRPI Temuan ini membuktikan bahwa SVM lebih efektif dalam memodelkan keterkaitan antara variabel iklim dan ketahanan pangan. Dengan demikian, penelitian iniTemuan ini membuktikan bahwa SVM lebih efektif dalam memodelkan keterkaitan antara variabel iklim dan ketahanan pangan. Dengan demikian, penelitian ini
IRPIIRPI Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji perbedaan kinerja antara kedua metode tersebut dalam mengelompokkan hadis yang datanya telah lengkap. HasilTujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji perbedaan kinerja antara kedua metode tersebut dalam mengelompokkan hadis yang datanya telah lengkap. Hasil