PERBANDINGAN KINERJA ARSITEKTUR UNET DAN RESNET UNTUK SEGMENTASI JANTUNG ANAK

ATTHALLA, IKHSAN NUH and Nurmaini, Siti (2021) PERBANDINGAN KINERJA ARSITEKTUR UNET DAN RESNET UNTUK SEGMENTASI JANTUNG ANAK. Undergraduate thesis, Sriwijaya University.

	Text RAMA_56201_09011281722054.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (9MB) | Request a copy
	Text RAMA_56201_09011281722054_0002085908_TURNITIN.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (15MB) | Request a copy
Preview	Text RAMA_56201_09011281722054_0002085908_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB) | Preview
	Text RAMA_56201_09011281722054_0002085908_02.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text RAMA_56201_09011281722054_0002085908_03.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text RAMA_56201_09011281722054_0002085908_04.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (5MB) | Request a copy
	Text RAMA_56201_09011281722054_0002085908_05.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text RAMA_56201_09011281722054_0002085908_06_ref.pdf - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text RAMA_56201_09011281722054_0002085908_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Masalah segmentasi jantung diakui sebagai masalah yang sulit karena kesamaan fotometrik antara ventrikel, atrium dan struktur anatomi sekitarnya. Convolutional Neural Network (CNN) pada umumnya digunakan ketika seluruh gambar dibutuhkan untuk diklasifikasi sebagai label kelas. Namun, banyak tugas yang membutuhkan klasifikasi pada setiap piksel pada gambar. Masalah ini dapat diselesaikan dengan Arsitektur Unet dan Resnet. Pada penelitian ini, skenario yang dilakukan adalah melakukan segmentasi 6 kelas pada jantung anak menggunakan arsitektur Unet dan Resnet dengan jumlah model masing-masing kelas berjumlah 8 dengan parameter batch size dan loss function sebagai parameter tuning. Dari 8 model yang diuji pada masing-masing kelas, hasil terbaik ada pada arsitektur Unet dengan nilai rata-rata evaluasi model terbaik yaitu Pixel Accuracy 99.84%, IoU 95.55%, Mean Accuracy 97.54%, FPR 0.06%, Precision 95.72%, Recall 95.15%, dan F1 Score 95.31%.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Segmentasi, Jantung Anak, Unet, Resnet
Subjects:	Q Science > Q Science (General) > Q334-342 Computer science. Artificial intelligence. Algorithms. Robotics. Automation.
Divisions:	09-Faculty of Computer Science > 56201-Computer Systems (S1)
Depositing User:	Ikhsan Nuh Atthalla
Date Deposited:	04 Aug 2021 07:58
Last Modified:	04 Aug 2021 07:58
URI:	http://repository.unsri.ac.id/id/eprint/51359

Actions (login required)

View Item