Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Kelenjar Meibom atau Meibomian Gland (MG) adalah salah satu elemen dari mata, letaknya berada pada kelopak mata. Kelenjar meibom berperan untuk mensekresikan komponen minyak sehingga mencegah sindrom mata kering. Kelainan dan perubahan ukuran dari kelenjar meibom menyebabkan kerusakan MG yang disebut dengan meibomian gland dysfunction (MGD). Kerusakan pada kelenjar meibom dapat dideteksi dengan citra yang dinamakan meibography. Kerusakan pada kelenjar meibom memiliki beberapa tingkatan yang disebut dengan meiboscore. Namun pada kenyataanya di dunia kedokteran masih subjektif untuk menentukan meiboscore tingkat keparahan disfungsi kelenjar meibom. Dalam menjawab permasalahan tersebut, metode segmentasi citra meibography dengan AI (Artificial intelligence) dapat menjadi metode klinis yang efektif untuk mengevaluasi kerusakan bentuk kelenjar meibom untuk tindakan dan diagnosa medis lebih lanjut. Penelitian ini menggunakan pendekatan machine learning khususnya deep learning yaitu metode Fully Convolutional Network (FCN) dengan menggunakan transfer learning VGG16, dengan variasi upsampling FCN-8. Data yang digunakan pada penelitian kali ini merupakan data sekunder citra meibography yang berasal dari pasien Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo departemen RSCM-KIRANA. Pertama-tama untuk mendapatkan ground truth, maka dilakukan anotasi pada data citra dengan supervisi dari dokter. Sebelum dilakukan percobaan pada model, citra meibography akan dilakukan tahap pre-processing dengan menggunakan resize dan augmentasi data, serta one-hot encoding untuk ground truth. Eksperimen dilakukan dengan 5 kali percobaan running model pada data training dan data testing. Untuk hasil kinerja training model, dari eksperimen menunjukan bahwa training loss rata-rata yang didapat adalah 11,37% dan memperoleh rata-rata pixel accuracy sebesar 95,19%. Sementara untuk evaluasi kinerja model pada data validasi dapat diperoleh bahwa validation loss rata-rata adalah 31,776% dan memperoleh rata-rata validation pixel accuracy sebesar 91,404%. Selanjutnya untuk hasil kinerja pada data testing, diperoleh rata-rata testing loss adalah 20,88%, dan rata-rata testing pixel accuracy sebesar 92,91%. Disamping itu, diperoleh pula untuk rata-rata mean-IoU dari 5 kali percobaan adalah 71.966%. ......Meibomian gland dysfunction (MGD) is a chronic disorder of the meibomian glands, usually with morphological changes in the secretory glands. Meibography images can detect meibomian gland dysfunction. However, in the medical world, it is still subjective to determine the severity of meibomian gland dysfunction. In answering these problems, the meibography image segmentation method with AI (Artificial intelligence) can be an effective clinical method to evaluate the morphology of the meibomian glands for further medical treatment and diagnosis. This research uses a machine learning approach, especially deep learning, namely the Fully Convolutional Network (FCN) method using transfer learning VGG16, with upsampling variations of FCN-8. The data used in this study is secondary meibography image from patients at one of the hospitals in Indonesia. The meibography image is first annotated by an ophthalmologist to get the ground truth. Subsequently, data augmentation techniques, including rotation and flipping, are applied to expand the dataset. Images are then preprocessed by resizing to 224 x 224 pixels. Moreover, the annotated data is also pre-processed using one-hot encoding. The dataset was divided into three cases, with five trials of the model training conducted for each case. A 10% data validation split from the training data was allocated for the first case, a 20% data validation split from the training data for the second case, and a 30% data validation split from the training data for the third case. Based on the testing evaluation results, the experiment reveals that Case 1 outperformed Cases 2 and 3, achieving an average pixel accuracy of 92.42%, a mean-IoU of 68.50%, and mean Dice coefficient of 81.30%.

Abstrak :
Penyakit mata berat yang telat tertangani seperti katarak, glaukoma, serta retinopati diabetik merupakan salah satu penyebab utama gangguan penglihatan dan kebutaan. Pencegahan dapat dilakukan dengan melakukan pendektesian dini melalui citra fundus. Untuk mengatasi minimnya dokter mata dan persebarannya yang masih belum merata, dilakukan pendektesian penyakit mata secara otomatis melalui gambar mata dengan pendekatan deep learning. Dalam penelitian ini, digunakan metode Transfer Learning U-Net dengan VGG16 sebagai pretrained model (V-Unet) yang telah dilatih pada online database, ImageNet. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data citra fundus yang diperoleh dari platform Kaggle. Preprocessing data pada citra fundus yang dilakukan untuk meningkatkan kinerja model adalah centered crop, resize, dan rescale. Fungsi optimasi Adam digunakan untuk meminimalkan fungsi loss ketika melatih model. Pada penelitian ini, dilakukan pemisahan data training, validasi, testing dengan 3 rasio berbeda, yaitu kasus I dengan rasio 60:20:20, kasus II dengan rasio 70:20:10, dan kasus III dengan rasio 80:10:10. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa V-Unet memiliki kinerja paling baik pada kasus II berdasarkan skor AUC dan running time dengan nilai rata-rata skor AUC 0,8622 dan rata-rata running time 3,7079 detik sedangkan berdasarkan nilai akurasinya V-Unet memiliki kinerja paling baik pada kasus III dengan rata-rata nilai akurasi sebesar 66,34%. ......Untreated severe eye diseases such as cataracts, glaucoma, and diabetic retinopathy is one of the main causes of visual impairment and blindness. Prevention can be done by doing early detection through fundus images. To overcome the lack of ophthalmologists and their uneven distribution, an automatic detection of eye diseases is carried out through eye images using a deep learning approach. In this study, Transfer Learning U-Net method was used with VGG16 as a pre-trained model (V-Unet) which had been trained on the online database, ImageNet . The data used in this study is fundus image data that obtained from the Kaggle platform. Preprocessing data on the fundus image that is carried out to improve model performance is centered crop, resize, and rescale. Adam's optimization function used to minimize the loss function when training the model. In this study, the training, validation, testing data was separated with 3 different ratios, namely case I with a ratio of 60:20:20, case II with a ratio of 70:20:10, and case III with a ratio of 80:10:10. The results of this study indicate that V-Unet has the best performance in case II based on the AUC score and running time with an average AUC score of 0.8622 and an average running time of 3.7079 seconds while based on accuracy value the best case is case III with an average accuracy value of 66.34%.

Abstrak :
Demensia adalah suatu istilah umum yang menggambarkan penurunan kemampuan mengingat yang cukup parah. Demensia paling umum disebabkan oleh alzheimer yang mana diagnosisnya seringkali sulit dan telat dilakukan. Padahal, pada tahap demensia sangat ringan merupakan tahap yang paling efektif dilakukan. Oleh karena itu, akan menjadi suatu keuntungan yang sangat besar apabila berhasil mendiagnosis pada tahap awal. Pendekatan paling populer untuk melakukan diagnosis pada demensia adalah dengan machine learning yang kemudian diperdalam kembali dengan deep learning. Sudah banyak arsitektur pada deep learning, di mana yang paling terkenal digunakan untuk klasifikasi berbentuk gambar adalah Convolutional Neural Network (CNN). Salah satu contoh turunan dari CNN adalah VGG di mana pertama kali diusulkan oleh tim dari Universitas Oxford. Pendekatan dengan arsitektur VGG dilakukan dalam skripsi ini, di mana menggunakan VGG-16 dan VGG-19. Hasil dari skripsi ini berhasil mendeteksi 4 kelas (sangat ringan, ringan, cukup, dan orang normal) dengan capaian akurasi di atas 89% untuk seluruh skenario, bahkan beberapa sampai 99%. Nilai akurasi tertinggi tercatat mencapai 99.68% untuk training dan 99.36% untuk validasi. Tidak hanya akurasi, pada skripsi ini juga akan menganalisis berdasar confusion matrix, presisi, recall, dan F1 Score sehingga bisa lebih mendalam analisis pendeteksiannya untuk tiap kelasnya. ......Dementia is a general term that describes a severe impairment of memory. Dementia is most commonly caused by Alzheimer's and diagnosis is often difficult and late. In fact, the very mild stage of dementia is the most effective stage to do. Therefore, it will be a huge advantage if the diagnosis is successful at an early stage. The most popular approach to diagnosing dementia is machine learning which is then deepened by deep learning. There have been many architectures in deep learning, where the most well-known being used for image classification is the Convolutional Neural Network (CNN). One example of a derivative from CNN is VGG which was first proposed by a team from the University of Oxford. Approach to the VGG architecture is carried out in this thesis, which uses VGG-16 and VGG-19. The results of this thesis have successfully detected 4 classes (very light, light, moderate, and normal people) with accuracy above 89% for all scenarios, even some up to 99%. The highest accuracy value was recorded at 99.68% for training and 99.36% for validation. Not only accuracy, but this thesis will also analyze based on confusion matrix, precision, recall, and F1 Score so that the detection analysis can be more in-depth for each class.

Abstrak :
Media sosial merupakan salah satu platform yang banyak diminati masyarakat. Namun media sosial juga memiliki risiko yang berdampak besar terhadap penggunanya. Salah satu risiko dari penggunaan media sosial adalah masalah privasi. Pengguna cenderung suka membagikan informasi pribadinya pada platform media sosial, khusunya informasi dalam bentuk gambar. Untuk mengatasi permasalahan atas privasi pada gambar di media sosial, dibutuhkan mekanisme deteksi gambar berkonten sensitif dengan Personal Identifiable Information. Pada penelitian ini dilakukan pembangunan sistem deteksi konten deteksi gambar berkonten sensitif dengan Personal Identifable Information dengan memanfaatkan arsitektur Convolutional Neural Network. VGG-16 merupakan salah satu model yang dibangun berdasarkan arsitektur Convolutional Neural Network. Dalam penelitian ini, VGG-16 dilakukan modifikasi untuk mendapatkan performa sistem yang baik. Modifikasi VGG-16 yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi perubahan pada lapisan fully connected yang dilatih dengan memanfaatkan beberapa skenario transfer learning. Skenario transfer learning yang digunakan dalam penelitian ini dengan melakukan perbandingan titik pembekuan (freezing) setelah blok convolutional ketiga, keempat, dan kelima dari arsitektur VGG-16. Hasil percobaan terhadap ketiga skenario menunjukan bahwa modifikasi VGG-16 yang dibekukan setelah blok convolutional keempat mendapatkan nilai akurasi yang lebih baik dibandingkan modifikasi VGG-16 dengan skenario transfer learning yang lain. Dengan mengimplementasikan modifikasi VGG-16 dan melakukan pembekuan setelah blok convolutional ke empat, didapatkan nilai recall 0.992, specifity 0.967, precission 0.967, akurasi 0.979 dan nilai F1 0.979. Hal ini menunjukkan Modifikasi VGG-16 yang dibekukan setelah blok convolutional keempat efektif untuk melakukan deteksi gambar berkonten sensitif dengan Personal Identifiable Information. ......Social media is one of the most popular platforms for people. But social media also
has risks that have a big impact on its users. One of the risks of using social media is the issue of privacy. Users tend to like to share their personal information on social media platforms, especially information in the form of images. To overcome the problem of privacy on images on social media, a mechanism for detecting images with sensitive content is needed with Personal Identifiable Information. In this research, the development of a content detection system for detecting images with sensitive content with Personal Identifiable Information is carried out by utilizing the Convolutional Neural Network architecture. VGG-16 is one of the models built based on the Convolutional Neural Network architecture. In this study, the VGG-16 was modified to get a good system performance. VGG-16 modifications carried out in this study include changes to the fully connected layer which are trained by utilizing several transfer learning scenarios. The transfer learning scenario used in this study is to compare the freezing points after the third, fourth, and fifth convolutional blocks of the VGG-16 architecture. The experimental results for the three scenarios show that the modified VGG-16 frozen after the fourth convolutional block gets a better accuracy value than the modified VGG-16 with other transfer learning scenarios. By implementing the VGG-16 modification and freezing after the fourth convolutional block, the recall value is 0.992, the specificity is 0.967, the precision is 0.967, the accuracy is 0.979 and the F1 value is 0.979. This shows that Modified VGG-16 frozen after the fourth convolutional block is effective for detecting sensitive content images with Personal Identifiable Information.

Abstrak :

Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) banyak berkembang dalam sektor-sektor seperti: speech recognition, computer vision, Natural Language Processing, dll. Salah satu sektor penting yang banyak dikembangkan oleh peneliti adalah Speech Emotion Recognition atau pengenalan emosi berdasarkan suara manusia. Penelitian ini semakin berkembang karena timbul sebuah tantangan bagi manusia untuk memiliki interaksi mesin dan manusia yang lebih natural yaitu suatu mesin yang dapat merespon emosi manusia dengan memberikan balasan yang tepat juga. Perancangan Speech Emotion Recognition pada penelitian ini menggunakan dataset berupa fitur ekstraksi audio MFCC, Spectrogram, Mel Spectrogram, Chromagram, dan Tonnetz serta memanfaatkan metode Transfer Learning VGG-16 dalam pelatihan modelnya. Dataset yang digunakan diperoleh dari pemotongan audio dari beberapa film berbahasa Indonesia dan kemudian audio yang diperoleh diekstraksi fitur dalam kelima bentuk fitur yang disebut sebelumnya. Hasil akurasi model paling baik dalam penelitian ini adalah model transfer learning VGG-16 dengan dataset Mel Spectrogram yaitu dengan nilai akurasi 56.2%. Dalam pengujian model dalam pengenalan setiap emosi, f1-score terbaik diperoleh model transfer learning VGG-16 dengan dataset Mel Spectrogram dengan f1-score yaitu 55.5%. Skala mel yang diterapkan pada ekstraksi fitur mel spectrogram berpengaruh terhadap baiknya kemampuan model dalam mengenali emosi manusia.

---

Artificial Intelligence has been used in many sectors, such as speech recognition, computer vision, Natural Language Processing, etc. There was one more important sector that has been developed well by the scientists which are Speech Emotion Recognition. This research is developing because of the new challenge by human to have a better natural interaction between machines and humans where machines can respond to human’s emotions and give proper feedback. In this research, to create the speech emotion recognition system, audio feature extraction such as MFCC, Spectrogram, Mel Spectrogram, Chromagram, and Tonnetz were used as input, and using VGG-16 Transfer Learning Method for the model training. The datasets were collected from the trimming of audio from several Indonesian movies, the trimmed audio will be extracted to the 5 features mentioned before. The best model accuracy is VGG-16 with Mel Spectrogram dataset which has reached 56.2% of accuracy. In terms of recognizing the emotion, the best f1-score is reached by the model VGG-16 with Mel Spectrogram dataset which has 55.5% of f1-score. Mel scale that is applied to the feature extraction of mel spectrogram affected the model’s ability to recognize human emotion.