Text
Segmentasi Citra Mukosa Usus Besar menggunakan Arsitektur U-Net
Obat-obatan merupakan kebutuhan yang penting bagi makhluk hidup. Untuk itu
pengadaan obat-obatan memiliki standar dan aturan tertentu yang telah disepakati. Standar
tersebut bertujuan untuk keamanan konsumen atau pasien, seperti obat berbahan tumbuhan
atau herbal harus melewati tahapan uji praklinik. Salah satu tahapan pengujian praklinik adalah
menghitung besar kerusakan mukosa usus besar dari suatu hewan uji. Untuk menghitung besar
kerusakan mukosa usus besar perlu adanya pengenalan objek mukosa tersebut. Sehingga
diperlukan suatu sistem yang dapat mengenali objek mukosa secara akurat dan efektif.
Penelitian ini mengusulkan segmentasi mukosa usus besar menggunakan arsitektur U-Net.
Proses segmentasi dilakukan menggunakan kumpulan data yang dibuat oleh MICCAI pada
tahun 2015. Dengan menggunakan metode pembagian data K-Fold dengan nilai K=10 dan
kombinasi parameter yaitu, ukuran citra 512x512px, learning rate 1x10-4
, dan nilai epoch 100
pada penelitian ini menghasilkan nilai akurasi tertinggi yaitu 87,6% yang dihitung
menggunakan performa model ObjectDice.
Kata kunci: Obat, Mukosa, Segmentasi, Arsitektur U-Net, K-Fold, ObjectDice
956F21IV | 956 F 21-iv | Perpustakaan FSM Undip (Referensi) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain