Deteksi suatu penyakit dengan menggunakan citra sangat menguntungkan karena dapat dilakukan dengan lebih mudah, murah, cepat, dan non-invasif dibandingkan dengan biopsi. Penggunaan metode machine learning dan computer vision konvensional membuat kinerja klasifikasi mereka sangat dipengaruhi oleh hasil segmentasi lesi kulit dan fitur-fitur yang dipilih untuk proses klasifikasi. Perkembangan algoritma deep learning saat ini, seperti CNN (Convolutional Neural Network), memungkinkan untuk mengklasifikasikan gambar tanpa melalui proses segmentasi gambar dan penentuan fitur secara manual dan memberikan performa yang tinggi dengan data training yang cukup. Oleh karena itu, pada penelitian ini kami mengusulkan deep convolutional neural network (CNN) untuk mengklasifikasikan citra melanoma ke dalam kelas jinak dan ganas.
Pembukaan Program Studi S3...
Berita Terbaru
Baca selengkapnya
Informasi Penerimaan Mahas...
PMB S2 PENS 2024,2025
Baca selengkapnya
Pengumuman Hasil Seleksi P...
Pengumuman Hasil Seleksi
Baca selengkapnya
Algoritma MPPT Baru untuk ...
Inovasi ini mengusulkan algoritma pe...
Baca selengkapnya
Heath Care Kiosk portable ...
Penelitian ini bertujuan untuk menge...
Baca selengkapnya
Jl. Raya ITS, Keputih, Kec. Sukolilo, Kota SBY, Jawa Timur 60111
Indonesia
(031) 5947280
humas@pens.ac.id