Klasifikasi Tumor Otak Pada Citra Magnetic Resonance Imaging Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Web

Tumor otak merupakan penyakit neurologis serius dengan tingkat kematian tinggi, sehingga diagnosis cepat dan akurat sangat penting untuk meningkatkan peluang kesembuhan. Metode konvensional seperti biopsi memakan waktu lama, sementara interpretasi langsung oleh dokter dapat memiliki risiko kesalahan. Beberapa studi sebelumnya telah mengimplementasikan CNN untuk klasifikasi tumor otak, namun belum mengintegrasikan hasilnya ke dalam platform yang mudah diakses oleh pengguna non-ahli. Penelitian ini mengatasi kekurangan tersebut dengan mengembangkan sistem web yang memungkinkan pengguna untuk mengunggah citra MRI dan mendapatkan hasil klasifikasi secara langsung. Pada penelitian ini yang pertama, menerapkan hyperparameter tuning secara otomatis menggunakan Optuna untuk meningkatkan akurasi dari model CNN dalam klasifikasi empat jenis tumor otak. Kedua, mengetahui seberapa besar perbedaan performa antara model yang dibangun menggunakan proses augmentasi dan tidak menggunakan proses augmentasi dan yang ketiga, dapat mengetahui tingkat akurasi model dalam melakukan klasifikasi pada empat jenis tumor otak, yaitu: meningioma, glioma, pituitary, notumor. Metode penelitian menggunakan dataset publik yang terdiri dari 7.023 citra MRI yang dibagi menjadi empat kelas, implementasi CNN dengan empat preprocessing data berbeda, kemudian hasil pelatihan dengan performa model terbaik akan diintegrasikan pada website untuk memberikan aksesibilitas yang lebih interaktif kepada pengguna non-ahli dalam mengakses model klasifikasi tumor otak.
 
Kunjungi kami lebih lanjut di:
https://tk.dinamika.ac.id/
https://dinamika.ac.id/