Segmentasi Citra Sidik Tulang Seluruh Tubuh Berbasis Pseudo-Labeling - Dalam bentuk buku karya ilmiah
ALDIAN PRAWIRA
Informasi Umum
Kode
25.04.591
Klasifikasi
000 - General Works
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Tugas Akhir
Dilihat
36 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Segmentasi semantik citra sidik tulang memiliki peran penting dalam perhitungan Bone Scan Index (BSI) untuk mendiagnosis dan memantau perkembangan kanker tulang. Namun, keterbatasan data berlabel menjadi tantangan utama dalam melatih model segmentasi. Penelitian ini mengusulkan metode pseudo-labeling untuk memanfaatkan data tidak berlabel dalam meningkatkan akurasi segmentasi menggunakan arsitektur U-Net++. Model awal dilatih menggunakan data berlabel, kemudian dilakukan inferensi untuk menghasilkan pseudo-label. Pseudo-label tersebut diseleksi secara manual lalu digunakan untuk melatih ulang model. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode ini meningkatkan dice score sebesar 0,011 untuk citra anterior dan 0,008 untuk citra posterior dibandingkan model tanpa pseudo-labeling. Efektivitas pseudo-labeling sangat bergantung pada kualitas data berlabel awal dan seleksi pseudo-label yang ketat. Dengan segmentasi yang lebih akurat, diharapkan perhitungan BSI menjadi lebih presisi dalam mendukung diagnosis serta pema
- CCH4D4 - TUGAS AKHIR
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | ALDIAN PRAWIRA |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Ema Rachmawati |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2025 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
