Sistem Deteksi Keganasan Kanker Paru-Paru pada CT Scan dengan Menggunakan Metode Mask Region-based Convolutional Neural Network (Mask R-CNN)

Penulis

  • Fajar Astuti Hermawati Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya
  • Mochammad Imam Safii Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya

Kata Kunci:

Segmentasi, Mask R-CNN, Segnet, CT Scan, Kanker Paru

Abstrak

Kanker paru paru merupakan salah satu kanker dengan penderita terbanyak di dunia. Kanker paru paru sangat sulit di deteksi karena timbul dan menunjukkan gejala pada stadium stadium lanjut. Oleh sebab itu untuk meminimalisir kejadian tersebut, deteksi kanker dini secara holistik dengan melakukan pemeriksaan terhadap fisik dan pemeriksaan penujang radiologis dan laboratorium. CT scan merupakan standar sarana penunjang radiologi dalam mendiagnosis tumor karena CT Scan dapat mengidentifikasi gambaran secara spesifik pada nodul paru yang bersifat diagnostik. Penelitian ini bertujuan mendeteksi kanker paru paru dari gambar CT Scan dan mengklasifikasikan keganasan kanker paru menjadi tiga tipe nodul yaitu benign ukuran besar, benign ukuran kecil, dan malignant. Lokasi nodul dideteksi dengan menerapkan metode Faster R-CNN, dan kemudian disegmentasi menggunakan jaringan Segnet. Sistem mampu mengidentifikasi dan mengsegmentasi area nodul dengan tipe benign dengan sangat baik, namun belum berhasil mendeteksi dan mensegmentasi nodul dengan tipe malignant.

Unduhan

Diterbitkan

2021-08-09

Cara Mengutip

Astuti Hermawati, F., & Imam Safii, M. (2021). Sistem Deteksi Keganasan Kanker Paru-Paru pada CT Scan dengan Menggunakan Metode Mask Region-based Convolutional Neural Network (Mask R-CNN) . Proceeding KONIK (Konferensi Nasional Ilmu Komputer), 5(1), 193–197. Diambil dari https://prosiding.konik.id/index.php/konik/article/view/49

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama