Klasifikasi Tipe Perdarahan Otak Melalui Citra CT Scan dengan Menggunakan Siamese Convolutional Neural Network

Andiyani, Ventryshia (2021) Klasifikasi Tipe Perdarahan Otak Melalui Citra CT Scan dengan Menggunakan Siamese Convolutional Neural Network. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (714kB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (334kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (124kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (797kB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (733kB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (109kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)

Abstract

Perdarahan otak merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia. Sekitar 300.000 kasus baru perdarahan otak terjadi setiap tahunnya di dunia dan tingkat kematian mencapai 28,5% dan hanya 15% yang dapat sembuh total, sisanya mengalami kelumpuhan sebagian maupun total. Penyebab utamanya dikarenakan adanya cedera otak/ kepala yang terlambat diketahui baik akibat kecelakaan maupun komplikasi penyakit lainnya. Akibatnya, pengobatan yang diberikan seringkali terlambat untuk setiap kasus perdarahan otak. Pada penelitian ini, diterapkan arsitektur EfficientNet-B3 untuk mengekstraksi fitur dari citra CT Scan yang kemudian akan dilakukan implementasi Siamese Convolutional Neural Network sebagai similarity learning yang menyediakan gambar acuan dalam menentukan kelas. Metode ini digabungkan dengan implementasi KNN untuk melakukan klasifikasi 5 tipe perdarahan otak, yaitu epidural, subdural, subarachnoid, intraparenchymal dan intraventricular. Berdasarkan uji coba yang telah dilakukan, performa terbaik mencapai tingkat akurasi 79,12% dengan tingkat akurasi nilai f1 sebesar 77,96%

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	CT scan otak, EfficientNet Architecture, KNN, perdarahan otak, Siamese Convolutional Neural Network
Subjects:	600 Technology (Applied Sciences)
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	24 Aug 2021 12:41
Last Modified:	22 Aug 2023 02:10
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/16815

Actions (login required)

View Item