Library Automation and Digital Archive
LONTAR
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Indonesia

Pencarian Sederhana

Find Similar Add to Favorite

Call Number SK-2062 (Softcopy SK-1544, Source Code SK-779)
Collection Type Skripsi
Title Penilaian Umur Tulang Dari Citra X-Ray Tangan Berbasis Deep Learning Menggunakan Sigmentasi dan Deteksi Titik Kunci Untuk Otomatisasi Alignment dan Cropping
Author Ahmad Irfan Luthfi Tumbuan;
Publisher Depok:Fasilkom UI,2022
Subject
Location FASILKOM-UI;
Lokasi : Perpustakaan Fakultas Ilmu Komputer
Nomor Panggil ID Koleksi Status
SK-2062 (Softcopy SK-1544, Source Code SK-779) TERSEDIA
Tidak ada review pada koleksi ini: 51159
Nama : Ahmad Irfan Luthfi Tumbuan Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Penilaian Umur Tulang dari Citra X-Ray Tangan Berbasis Deep Learning Menggunakan Segmentasi dan Deteksi Titik Kunci untuk Otomatisasi Alignment dan Cropping Pembimbing : Ari Wibisono, S.Kom., M.Kom Salah satu analisis yang dapat dilakukan untuk mendeteksi adanya gangguan perkembangan anak adalah dengan membandingkan umur skeletal dengan umur nyata dari anak. Umur skeletal dapat dicari dengan melihat umur tulang tangan. Metode penilaian umur tulang dapat dilakukan dengan pendekatan artificial intelligence. Dengan adanya AI diharapkan dapat mengotomatisasi perhitungan umur tulang berdasarkan citra X-Ray tulang tangan anak. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi umur tulang adalah deep learning menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Model CNN dapat melakukan berbagai hal, seperti segmentasi semantik, key point detection dan regresi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dengan menggunakan preprocessing berupa segmentasi semantik, key point detection dan transformasi z-score terhadap umur tulang berhasil mendapatkan nilai RMSE 10.076 bulan dan MAE 7.735 bulan, lebih kecil jika dibandingkan dengan human-level performance yang memiliki MAE 8.76 bulan. Kata kunci: Umur tulang, Convolutional Neural Network (CNN), segmentasi semantik, key point detection, regresi