NINETYJOURNALNINETYJOURNAL
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi InformasiJurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi InformasiKlasifikasi citra medis merupakan komponen penting dalam sistem diagnosis berbasis komputer, namun kinerjanya sering terhambat oleh kekurangan data teranotasi. Situasi ini umum terjadi di bidang medis karena keterbatasan etis, biaya, dan konstruksi label. Jaringan Saraf Konvolusi (CNN) efektif dalam mengekstrak fitur lokal tetapi suboptimal dalam menangkap konteks global. Sebaliknya, Vision Transformers (ViTs) unggul dalam memodelkan ketergantungan jangka panjang tetapi membutuhkan jumlah besar data pelatihan. Untuk mengatasi keterbatasan ini, studi ini mengusulkan model hibrida CNN-Vision Transformer yang mengintegrasikan kekuatan keduanya untuk meningkatkan kinerja klasifikasi dalam kondisi anotasi terbatas. Model ini diuji menggunakan dataset OrganAMNIST yang terdiri dari 53.339 gambar CT abdomen dua dimensi dengan 11 kelas organ. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model mencapai akurasi 92,3%, F1-score 91,8%, dan AUC 99,5%, dengan hanya 3,67 juta parameter. Dibandingkan dengan ResNet50, model ini mengurangi jumlah parameter sebesar 84% dan meningkatkan kecepatan inferensi hingga 2,4 kali. Selain itu, model menunjukkan stabilitas pelatihan yang lebih baik dibandingkan model dasar seperti ResNet50 dan ViT-Small. Hasil studi menunjukkan bahwa integrasi fitur lokal dan global dalam arsitektur hibrida dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi secara bersamaan. Pendekatan ini berpotensi diterapkan pada sistem diagnosis medis dengan data dan sumber daya komputasi terbatas.
Studi ini mengusulkan model hibrida CNN-Vision Transformer yang efisien untuk klasifikasi citra medis dalam kondisi anotasi terbatas.Model ini dirancang dengan menggabungkan kemampuan CNN dalam ekstraksi fitur lokal dan ViT dalam pemodelan konteks global, sekaligus mempertahankan efisiensi komputasi dan kemampuan generalisasi pada data terbatas.Berdasarkan hasil eksperimen pada dataset OrganAMNIST, model hibrida menunjukkan kinerja kompetitif dengan akurasi 92,3%, F1-score 91,8%, dan AUC 99,5%.Meskipun nilai ini sedikit lebih rendah dibandingkan model dasar seperti ResNet50 dan ViT-Small, model hibrida menawarkan keunggulan signifikan dalam efisiensi komputasi dengan jumlah parameter sekitar 3,67 juta dan kecepatan inferensi 41,121 ms per batch.Integrasi fitur lokal dan global dalam arsitektur ringan memungkinkan model mempertahankan kemampuan klasifikasi yang baik meskipun kompleksitasnya lebih rendah.Hal ini menjadikan model hibrida lebih sesuai untuk implementasi dalam lingkungan dengan sumber daya terbatas, seperti sistem diagnostik berbasis AI di bidang medis.
Penelitian lanjutan dapat fokus pada pengembangan model yang mampu meminimalkan kebutuhan data teranotasi melalui pendekatan pembelajaran mandiri (self-supervised learning) yang lebih inovatif. Selain itu, penting untuk merancang arsitektur yang lebih ringan dan efisien agar dapat diimplementasikan pada perangkat berbasis mobile atau edge computing dengan sumber daya terbatas. Penelitian juga dapat mengeksplorasi metode kombinasi fitur lokal dan global secara lebih optimal tanpa meningkatkan kompleksitas model, misalnya dengan menggunakan teknik pemrosesan adaptif berbasis konteks. Dengan pendekatan ini, diharapkan dapat dicapai keseimbangan yang lebih baik antara akurasi, efisiensi komputasi, dan kebutuhan data dalam aplikasi klasifikasi citra medis.
- [1905.11946] EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. efficientnet rethinking... arxiv.org/abs/1905.119461905 11946 EfficientNet Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks efficientnet rethinking arxiv abs 1905 11946
- [2102.04306] TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation. transunet transformers... arxiv.org/abs/2102.043062102 04306 TransUNet Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation transunet transformers arxiv abs 2102 04306
| File size | 568.34 KB |
| Pages | 8 |
| DMCA | Report |
Related /
PUSDIKRA PUBLISHINGPUSDIKRA PUBLISHING 0, yang menuntut adaptasi terhadap perubahan teknologi dan nilai-nilai. Keberadaan perguruan tinggi Islam penting dalam menyiapkan manusia dengan nilai-nilai0, yang menuntut adaptasi terhadap perubahan teknologi dan nilai-nilai. Keberadaan perguruan tinggi Islam penting dalam menyiapkan manusia dengan nilai-nilai
PUSDIKRA PUBLISHINGPUSDIKRA PUBLISHING Kewajiban sholat ditegaskan secara jelas dalam Al-Quran dan hadis Nabi Muhammad SAW sehingga menjadi landasan utama dalam pembentukan hukum Islam yangKewajiban sholat ditegaskan secara jelas dalam Al-Quran dan hadis Nabi Muhammad SAW sehingga menjadi landasan utama dalam pembentukan hukum Islam yang
PUSDIKRA PUBLISHINGPUSDIKRA PUBLISHING Ketiga penyimpangan ini bertentangan dengan interpretasi otoritatif Ibn Kathir, Al-Qurtubi, Al-Mishbah, Jalalain, dan Kementerian Agama RI. PenafsiranKetiga penyimpangan ini bertentangan dengan interpretasi otoritatif Ibn Kathir, Al-Qurtubi, Al-Mishbah, Jalalain, dan Kementerian Agama RI. Penafsiran
UIN BUKITTINGGIUIN BUKITTINGGI munāsabah berorientasi pada koherensi struktural mushaf melalui tujuh klasifikasi, TQbQ pada penjelasan satu ayat oleh ayat lainnya, dan cross-referencesmunāsabah berorientasi pada koherensi struktural mushaf melalui tujuh klasifikasi, TQbQ pada penjelasan satu ayat oleh ayat lainnya, dan cross-references
NINETYJOURNALNINETYJOURNAL AI juga mendukung efisiensi birokrasi dengan mengurangi tugas administratif yang berulang, meningkatkan pengambilan keputusan berbasis data, dan memperkuatAI juga mendukung efisiensi birokrasi dengan mengurangi tugas administratif yang berulang, meningkatkan pengambilan keputusan berbasis data, dan memperkuat
MADANIPUBLISHERINDONESIAMADANIPUBLISHERINDONESIA Analisis difokuskan pada tiga dimensi utama: akuisisi leksikon, pemrosesan sintaksis, dan pemahaman pragmatik. Hasil menunjukkan bahwa meskipun AI modernAnalisis difokuskan pada tiga dimensi utama: akuisisi leksikon, pemrosesan sintaksis, dan pemahaman pragmatik. Hasil menunjukkan bahwa meskipun AI modern
ICSEJOURNALICSEJOURNAL Keunggulan BERT disebabkan oleh arsitektur perhatian dua arah yang lebih efektif dalam menangkap hubungan antar kata dibandingkan model S2S dan GPT. ModelKeunggulan BERT disebabkan oleh arsitektur perhatian dua arah yang lebih efektif dalam menangkap hubungan antar kata dibandingkan model S2S dan GPT. Model
UMSBUMSB Dengan adanya indikasi keterlambatan pelaksanaan dari jadwal yang sudah direncanakan maka perlu dilakukan program percepatan pelaksanaan pekerjaan yangDengan adanya indikasi keterlambatan pelaksanaan dari jadwal yang sudah direncanakan maka perlu dilakukan program percepatan pelaksanaan pekerjaan yang
Useful /
NINETYJOURNALNINETYJOURNAL Analisis penting fitur menunjukkan bahwa fitur terkait ukuran (area dan perimeter) berkontribusi lebih signifikan pada diskriminasi kelas daripada metrikAnalisis penting fitur menunjukkan bahwa fitur terkait ukuran (area dan perimeter) berkontribusi lebih signifikan pada diskriminasi kelas daripada metrik
UNDARUNDAR Hubungan dalam penelitian ini berbentuk korelasi positif, sehingga semakin tinggi religiusitas maka semakin tinggi regulasi emosi ibu single parent, sebaliknyaHubungan dalam penelitian ini berbentuk korelasi positif, sehingga semakin tinggi religiusitas maka semakin tinggi regulasi emosi ibu single parent, sebaliknya
MADANIPUBLISHERINDONESIAMADANIPUBLISHERINDONESIA Mental lexicon merupakan fondasi bagi semua kemampuan bahasa manusia, seperti yang ditekankan dalam penelitian psikolinguistik. Kosakata terorganisir berdasarkanMental lexicon merupakan fondasi bagi semua kemampuan bahasa manusia, seperti yang ditekankan dalam penelitian psikolinguistik. Kosakata terorganisir berdasarkan
NINETYJOURNALNINETYJOURNAL Len Railway Systems. Dengan menggunakan pendekatan Agile, penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan proses manufaktur melalui digitalisasi dan otomatisasiLen Railway Systems. Dengan menggunakan pendekatan Agile, penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan proses manufaktur melalui digitalisasi dan otomatisasi