UMYUMY
Journal of Robotics and Control (JRC)Journal of Robotics and Control (JRC)Kanker kulit adalah salah satu kanker yang paling umum dan dalam beberapa kasus mematikan di seluruh dunia, yang menekankan pentingnya diagnosis awal dan akurat yang bergantung pada pengelolaan penyakit yang berhasil. Prosedur diagnosis konvensional memakan waktu dan rentan terhadap rutinitas yang bervariasi yang memerlukan sistem klasifikasi otomatis dan konsisten. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan metode ekstraksi fitur hibrida untuk klasifikasi lesi kulit biner dan multi-kelas dengan mengintegrasikan Local Binary Pattern (LBP) dan Gray Level Run Length Matrix (GLRLM). Pendekatan ini dibenchmark pada dua dataset gambar dermaskopis publik (HAM10000, tujuh kelas dan MSK10000, klasifikasi biner). Dua puluh satu fitur dihitung untuk setiap gambar (10 LBP dan 11 GLRLM), dan klasifikasi mereka dilakukan menggunakan lima algoritma pembelajaran mesin: k-Nearest Neighbor (kNN), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Random Forest (RF) dan AdaBoost. Sistem yang diusulkan mencapai akurasi maksimum 99,52% dan skor F1-maksimum 99,25% dalam klasifikasi biner, yang melebihi banyak benchmark berbasis pembelajaran dalam. Dalam masalah multi-kelas, ia mencapai akurasi 97,63% dan menunjukkan skor tinggi dalam presisi, sensitivitas, dan spesifisitas. Validasi silang memverifikasi stabilitas model. Ekstraksi fitur membutuhkan waktu hanya 0,011 detik per gambar, mengungkapkan efisiensi komputasi. Analisis pentingnya fitur menunjukkan kontribusi konsisten dari semua fitur yang diekstraksi. Teknik ini menunjukkan kinerja tinggi, beban komputasi minimal, dan dapat diterapkan dalam setup klinis waktu nyata. Metode ini menyediakan solusi yang nyaman untuk klasifikasi lesi kulit awal dan akurat dalam kedua lingkungan klinis dan sumber daya yang terbatas.
Studi ini mengusulkan metode ekstraksi fitur hibrida baru untuk klasifikasi lesi kulit dan mengintegrasikan Local Binary Pattern (LBP) dan Gray Level Run Length Matrix (GLRLM).Kami telah melakukan eksperimen menggunakan metode yang diusulkan terintegrasi dengan klasifikasi mesin belajar tradisional seperti SVM, kNN dan Decision Tree pada dua dataset publik, MSK10000 (klasifikasi biner) dan HAM10000 (klasifikasi multi-kelas).Sistem menunjukkan kinerja yang kuat pada berbagai metrik evaluasi, termasuk skor F1 yang mencapai 99,52% ± 0,16 untuk klasifikasi biner dan 95,29% ± 0,94 untuk tugas multi-kelas.Selain itu, metode yang diusulkan menunjukkan efisiensi komputasi tinggi yang akan memungkinkan implementasi aktual dalam skenario sumber daya terbatas.
Berdasarkan hasil penelitian ini, kami mengusulkan beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dilakukan untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi metode ekstraksi fitur hibrida yang diusulkan. Pertama, kami merekomendasikan untuk mengeksplorasi teknik ekstraksi fitur alternatif yang lebih canggih dan mengintegrasikannya dengan metode yang diusulkan untuk meningkatkan akurasi dan kinerja klasifikasi. Kedua, kami menyarankan untuk mengoptimalkan parameter hiper dari algoritma pembelajaran mesin yang digunakan dalam penelitian ini, seperti SVM, kNN, dan Decision Tree, untuk mencapai hasil yang lebih baik. Terakhir, kami mengusulkan untuk melakukan validasi lebih lanjut dari metode yang diusulkan pada dataset yang lebih beragam dan kompleks, serta melakukan perbandingan dengan metode-metode lain yang ada dalam literatur untuk memastikan keandalan dan generalisasi metode yang diusulkan.
| File size | 952.56 KB |
| Pages | 11 |
| DMCA | Report |
Related /
POLSRIPOLSRI Oleh karena itu, LSTM direkomendasikan sebagai pendekatan utama untuk prediksi curah hujan jangka pendek di Provinsi Lampung. Model LSTM menunjukkan kinerjaOleh karena itu, LSTM direkomendasikan sebagai pendekatan utama untuk prediksi curah hujan jangka pendek di Provinsi Lampung. Model LSTM menunjukkan kinerja
POLSRIPOLSRI Berdasarkan uji black box dan pengujian pengguna, seluruh fitur berjalan dengan baik, dengan aspek kemudahan akses memperoleh penilaian tertinggi. PenerapanBerdasarkan uji black box dan pengujian pengguna, seluruh fitur berjalan dengan baik, dengan aspek kemudahan akses memperoleh penilaian tertinggi. Penerapan
UKRIMUKRIM Peserta didik berdomisili di alamat Dukuh Sidokerto Desa Logede, memiliki jenis kelamin laki-laki atau perempuan, dan orang tua dengan ijazah terakhirPeserta didik berdomisili di alamat Dukuh Sidokerto Desa Logede, memiliki jenis kelamin laki-laki atau perempuan, dan orang tua dengan ijazah terakhir
PNCPNC Penelitian ini bertujuan mengevaluasi dan membandingkan ketiga model klasifikasi tersebut dalam mengenali penyakit THT dengan atau tanpa komorbiditas.Penelitian ini bertujuan mengevaluasi dan membandingkan ketiga model klasifikasi tersebut dalam mengenali penyakit THT dengan atau tanpa komorbiditas.
POLTEKKES MATARAMPOLTEKKES MATARAM 4% combined contribution), while the developed Streamlit-based web prototype offers a significant improvement over manual screening systems by detecting4% combined contribution), while the developed Streamlit-based web prototype offers a significant improvement over manual screening systems by detecting
KRESNA MEDIAKRESNA MEDIA Penelitian ini tidak hanya memberikan kontribusi ilmiah, tetapi juga mendukung upaya memahami kondisi psikologis masyarakat. Penelitian ini bertujuan untukPenelitian ini tidak hanya memberikan kontribusi ilmiah, tetapi juga mendukung upaya memahami kondisi psikologis masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk
IJCISIJCIS Sindrom Ovarium Polikistik (PCOS) adalah gangguan hormonal kompleks yang memengaruhi kesehatan reproduksi dan metabolik wanita. Deteksi dini sangat pentingSindrom Ovarium Polikistik (PCOS) adalah gangguan hormonal kompleks yang memengaruhi kesehatan reproduksi dan metabolik wanita. Deteksi dini sangat penting
ILMUBERSAMAILMUBERSAMA Berdasarkan hasil analisis, penggunaan kombinasi algoritma SVM dan NN secara efektif dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data Tracer Study di UniversitasBerdasarkan hasil analisis, penggunaan kombinasi algoritma SVM dan NN secara efektif dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data Tracer Study di Universitas
Useful /
POLSRIPOLSRI Aplikasi ini telah melewati pengujian blackbox dengan hasil 100% sukses dan uji pengguna dengan siswa SMK jurusan TKJ menunjukkan nilai rata-rata 4,09Aplikasi ini telah melewati pengujian blackbox dengan hasil 100% sukses dan uji pengguna dengan siswa SMK jurusan TKJ menunjukkan nilai rata-rata 4,09
IJCISIJCIS Temuan menunjukkan bahwa kesuksesan prosumer sebagai agen transisi energi tergantung pada lingkungan kebijakan yang stabil dan mendukung. Tanpa dukunganTemuan menunjukkan bahwa kesuksesan prosumer sebagai agen transisi energi tergantung pada lingkungan kebijakan yang stabil dan mendukung. Tanpa dukungan
UNDHIRA BALIUNDHIRA BALI Gaya komunikasi kandidat AS lebih konfrontatif dan ekspansif, sedangkan kandidat Indonesia lebih terstruktur dan ringkas. Analisis pada 10 data poin dariGaya komunikasi kandidat AS lebih konfrontatif dan ekspansif, sedangkan kandidat Indonesia lebih terstruktur dan ringkas. Analisis pada 10 data poin dari
IJCISIJCIS To maintain data security and avoid data leaks, various methods can be used, one of which is by using cryptography. Cryptography is the process of hidingTo maintain data security and avoid data leaks, various methods can be used, one of which is by using cryptography. Cryptography is the process of hiding