Blog Archives
Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital adalah cabang penting dalam bidang kecerdasan buatan / Artificial Intelligence (AI) yang bertujuan untuk memahami, menganalisis, dan memanipulasi citra digital. Dalam beberapa tahun terakhir, Convolutional Neural Network (CNN) telah menjadi fondasi utama dalam pengolahan citra digital, menghasilkan kemajuan luar biasa dalam aplikasi seperti pengenalan objek, segmentasi citra, dan pengolahan citra medis. Artikel ini akan membahas secara mendalam arsitektur CNN dan peran krusialnya dalam pengolahan citra digital.
Konsep Dasar CNN
CNN adalah jenis arsitektur jaringan saraf tiruan yang terinspirasi oleh cara kerja visual manusia dan struktur jaringan saraf biologis. Salah satu fitur utama CNN adalah lapisan konvolusi, yang memungkinkan jaringan untuk secara otomatis mempelajari fitur-fitur penting dari citra melalui proses konvolusi dan pooling.
-read more->Pengolahan Citra Medis Menggunakan Matlab
Di dunia medis modern, penggunaan teknologi digital telah merevolusi cara kita mendapatkan, menganalisis, dan mengelola citra medis. Dari pencitraan MRI yang kompleks hingga pencitraan sederhana seperti sinar-X, teknologi pengolahan citra telah menjadi pilar penting dalam diagnosis penyakit dan perawatan pasien. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi proses akuisisi citra medis dan teknik pengolahannya, serta implikasi dan peran pentingnya dalam dunia kesehatan.
Akuisisi citra medis adalah proses mendapatkan gambaran visual dari struktur internal tubuh manusia menggunakan berbagai teknologi pencitraan. Citra-citra ini kemudian dianalisis dan diinterpretasikan oleh profesional medis untuk mendiagnosis penyakit, memantau perkembangan penyakit, atau merencanakan perawatan yang tepat. Proses akuisisi citra medis sering kali diikuti dengan pengolahan citra yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas gambar, menghilangkan noise, dan mengekstraksi fitur-fitur penting.
-read more->Penerapan Kecerdasan Buatan Berdasarkan Citra Iris Mata: Studi Kasus Deteksi Kolesterol
Kecerdasan buatan (AI) telah membawa dampak revolusioner di berbagai sektor, termasuk dalam bidang kesehatan. Salah satu aplikasi menarik dari AI adalah penerapan pada citra iris mata untuk mendeteksi tingginya kadar kolesterol. Deteksi dini kadar kolesterol yang tinggi dapat memainkan peran kunci dalam pencegahan penyakit kardiovaskular. Artikel ini akan membahas secara mendalam penerapan kecerdasan buatan berdasarkan citra iris mata, dengan fokus pada studi kasus deteksi kolesterol.
Tingginya kadar kolesterol dalam tubuh dapat menjadi faktor risiko utama untuk berbagai penyakit jantung dan pembuluh darah. Oleh karena itu, deteksi dini dan pemantauan tingkat kolesterol menjadi sangat penting untuk menjaga kesehatan jantung. Pengolahan citra iris mata menjadi salah satu pendekatan inovatif dalam memanfaatkan kecerdasan buatan untuk mendeteksi indikasi tingginya kadar kolesterol.
-read more->Pengolahan Citra USG untuk Pengukuran Biparietal Diameter (BPD) dan Head Circumference (HC)
Teknologi medis terus berkembang, dan di antara alat-alat canggih yang digunakan dalam praktik obstetri adalah Ultrasonografi (USG). Dalam rangka pemeriksaan kehamilan, pengukuran Biparietal Diameter (BPD) dan Head Circumference (HC) melalui citra USG menjadi kunci untuk memantau pertumbuhan dan kesehatan janin. Artikel ini membahas proses pengolahan citra USG yang kompleks dan kritis untuk mendapatkan hasil pengukuran yang akurat.
1. Akuisisi Citra USG
Langkah pertama dalam proses pengolahan citra adalah akuisisi gambar USG yang baik. Pada tahap ini, seorang ahli ultrasonografi mengarahkan transduser ke area kepala janin, menciptakan gambaran gelombang suara yang dipantulkan dari struktur dalam tubuh. Penting untuk memastikan akuisisi gambar yang jelas dan berkualitas untuk memfasilitasi pengukuran yang tepat.
-read more->Konversi Intensitas Piksel Citra dalam Satuan Hounsfield Unit (HU)
Pengolahan citra medis adalah salah satu aplikasi utama dari pemrograman Matlab, dan salah satu aspek penting dalam pengolahan citra medis adalah konversi intensitas piksel citra ke satuan Hounsfield Unit (HU). Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan mengapa konversi ini penting dalam citra medis, serta bagaimana kita dapat melakukannya dengan menggunakan bahasa pemrograman Matlab.
Segmentasi Citra Kista Ginjal Menggunakan Metode Active Contour Berdasarkan Citra Ultrasonografi
Penyakit ginjal adalah masalah kesehatan yang serius dan bisa berakibat fatal jika tidak segera diidentifikasi dan diobati. Kista ginjal adalah salah satu gangguan ginjal yang umum terjadi, dan untuk mengidentifikasinya, teknik segmentasi citra medis dapat digunakan. Salah satu metode yang efektif untuk segmentasi citra kista ginjal adalah metode active contour, yang juga dikenal sebagai “snake.” Dalam artikel ini, akan dibahas langkah-langkah untuk melakukan segmentasi citra kista ginjal menggunakan metode active contour berdasarkan citra ultrasonografi.
Analisis Tekstur Menggunakan Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)
Analisis tekstur merupakan aspek penting dalam pengolahan citra yang berkaitan dengan karakteristik visual permukaan objek dalam citra. Salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis tekstur adalah Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana GLCM bekerja dan bagaimana fitur seperti kontras, korelasi, energi, dan homogenitas dapat diekstraksi dari GLCM untuk memahami lebih dalam tentang tekstur citra.
Perhitungan Volume Tumor Otak Menggunakan Metode Active Contour Pada Modalitas MRI
Kanker otak adalah kondisi medis yang serius yang memerlukan perawatan yang cermat. Salah satu langkah penting dalam manajemen kanker otak adalah dengan mengukur volume tumor secara akurat. Citra Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah salah satu alat diagnostik yang paling penting dalam bidang medis yang digunakan untuk visualisasi otak. Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana metode Active Contour dapat digunakan untuk menghitung volume tumor otak pada citra MRI dan bagaimana visualisasi 3D dapat membantu dokter dalam diagnosis dan perawatan yang lebih baik.
-read more->
Perhitungan Diameter Kanker Payudara Menggunakan Metode Thresholding Otsu Pada Modalitas Mammography
Kanker payudara (carcinoma mammae) adalah salah satu jenis kanker yang paling umum terjadi pada wanita di seluruh dunia. Deteksi dini dan karakterisasi tumor payudara sangat penting untuk penanganan yang efektif dan tingkat kelangsungan hidup yang lebih baik. Citra mammography adalah alat penting dalam deteksi dini kanker payudara. Dalam penelitian ini, akan dijelaskan bagaimana metode thresholding Otsu digunakan untuk mengidentifikasi diameter kanker payudara pada citra mammography.
Deteksi Kanker Paru Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan pada Citra CT Scan
Kanker paru-paru adalah salah satu jenis kanker yang paling mematikan di seluruh dunia. Deteksi dini kanker paru-paru sangat penting untuk meningkatkan tingkat kelangsungan hidup pasien. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk deteksi kanker paru-paru adalah dengan menggunakan teknologi pengolahan citra medis dengan modalitas CT scan. Dalam penelitian ini, akan dijelaskan bagaimana pengolahan citra, khususnya ekstraksi fitur Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM), dan penggunaan jaringan syaraf tiruan (neural networks) dapat digunakan untuk deteksi kanker paru-paru pada citra CT scan.
Pemrograman Matlab 