SEGMENTASI LESI KULIT PADA CITRA DERMOSKOPI MENGGUNAKAN CNN

Ciptaningrum, Adiratna (2020) SEGMENTASI LESI KULIT PADA CITRA DERMOSKOPI MENGGUNAKAN CNN. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
Template Tesis Teknik Elektro v4(5).pdf - Accepted Version

Download (1MB) | Preview

Abstract

Solusi standar untuk proses menilai lesi kulit didasarkan pada pemeriksaan patologi medis menggunakan citra dermoskopi. Citra berwarna dermoskopi memiliki banyak variasi nilai intensitas pada masing-masing piksel dalam satu citra. Namun bila diolah oleh komputer, suatu piksel dengan warna yang sama dengan piksel yang lain ternyata memiliki kombinasi nilai intensitas yang berbeda. Oleh karenanya dibutuhkan segmentasi menggunakan metode deep learning berupa UNet sebagai perbaikan metode deep learning sebelumnya. Didapatkan evaluasi metrik pada train set sebesar IoU 0.9678, Dice coefficient 0.8385, presisi 0.9713, sensitivitas 0.9559, akurasi 0.9781, dan loss 0.1205. Akan tetapi hasil prediksi citra yang didapatkan masih blur, sehingga citra perlu diperbaiki dengan peningkatan kualitas citra dengan enhancement agar output citra lesi yang didapatkan lebih absolut, dan memanfaatkan operasi bitwise AND sebagai manipulasi area lesi serta untuk mengekstraksi kembali bagian terpenting.

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: segmentasi, U-Net, enhanchement, segmentation, U-Net, enhancement
Subjects: T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA1637 Image processing--Digital techniques
Divisions: Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20101-(S2) Master Thesis
Depositing User: ADIRATNA CIPTANINGRUM
Date Deposited: 01 Mar 2021 10:33
Last Modified: 01 Mar 2021 10:33
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/82907

Actions (login required)

View Item View Item