Deteksi Pneumonia Menggunakan Citra Sinar-X Paru berbasis Residual Network - Muhammad Adzkia; Firzal Arland; Agung Wahyu Setiawan (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Fokus dari studi ini adalah membandingkan kinerja Mask R-CNN dengan ResNet-50 & 101 sebagai backbone pada deteksi pneumonia menggunakan citra Sinar-X paru. Selain itu, juga dibandingkan pengaruh augmentasi data berupa rotasi dan refleksi serta pengaruh teknik perbaikan kualitas citra menggunakan CLAHE pada kinerja deteksi pneumonia. Set data yang digunakan pada studi ini berjumlah 26.684 citra Sinar-X paru yang diambil dari situs Kaggle RSNA Challenge. Terdapat empat parameter kinerja deteksi yang digunakan, yaitu akurasi; presisi; sensitivitas; dan spesifisitas. Meskipun ResNet-50 backbone yang memiliki 50 lapisan konvolusi, akan tetapi kinerja deteksi yang dihasilkan lebih baik dibandingkan dengan ResNet-101 yang memiliki 101 lapisan konvolusi. Selain itu, ResNet-50 backbone dengan augmentasi data berupa rotasi dan refleksi pada set data citra yang diperbaiki kualitasnya menggunakan CLAHE memberikan kinerja yang paling baik. Nilai akurasi yang diperoleh mencapai 76% dengan presisi 62%, spesifisitas 74% dan sensitifitas 67%. Pada studi ini, terlihat bahwa peningkatan jumlah lapisan konvolusi tidak berpengaruh terhadap peningkatan kinerja deteksi. Sebagai tambahan, kinerja deteksi pneumonia menggunakan Sinar-X paru berbasis ResNet-50 backbone dapat ditingkatkan dengan menambahkan prapemrosesan berupa augmentasi data serta perbaikan kualitas citra menggunakan CLAHE.