Penggunaan Transfer Learning dalam Klasifikasi Kanker Prostat
Keywords:
Kanker Prostat, Machine Learning, Kecerdasan Buatan, Transfer Learning, Analisis Citra Histopatologi, Klasifikasi Citra, Jaringan Saraf Konvolusional.Abstract
Kanker prostat merupakan salah satu jenis kanker yang paling umum di kalangan pria, dengan angka kejadian yang terus meningkat. Diagnosis dini sangat penting untuk meningkatkan prognosis pasien, namun sering terhambat oleh kompleksitas analisis citra histopatologi. Penelitian ini mengeksplorasi penerapan Transfer Learning-based Multi-Scale Denoising Convolutional Neural Network (TL-MSDCNN) untuk klasifikasi citra sel prostat normal dan kanker. Model ini dirancang untuk meningkatkan kualitas citra melalui penekanan noise dan memanfaatkan data dari berbagai sumber untuk meningkatkan akurasi diagnosis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa TL-MSDCNN meningkatkan akurasi lebih dari 10% dibandingkan metode sebelumnya, serta menunjukkan peningkatan signifikan dalam sensitivitas dan spesifisitas deteksi. Selain itu, penggunaan AI dapat mengurangi variabilitas dalam diagnosis dan mempercepat analisis citra, menghasilkan proses diagnosis yang lebih konsisten. Temuan ini menegaskan potensi besar teknologi pembelajaran mesin dalam meningkatkan hasil perawatan pasien kanker prostat dan kualitas hidup mereka.
References
A classifier model for prostate cancer diagnosis using CNNs and transfer learning with multi- parametric MRI, oleh Frontiers in Oncology, November 2023 .
Klasifikasi Penyakit Kanker Prostat Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor, oleh A. Muzakir, A. Desiani, dan A. Amran , tahun 2023
Transfer Learning-Based Multi-Scale Denoising Convolutional Neural Network for Prostate Cancer Detection, oleh Kwok Tai Chui,Brij B. Gupta,Hao Ran Chi,Varsha Arya,Wadee Alhalabi,Miguel Torres Ruiz,Chien-Wen Shen, tahun 2022
Artificial Intelligence and Machine Learning in Prostate Cancer Patient Management—Current Trends and Future Perspectives, oleh Octavian Sabin Tătaru, Mihai Dorin Vartolomei, Jens J. Rassweiler,Osan Virgil, Giuseppe Lucarelli,Francesco Porpiglia,Daniele Amparore,
Matteo Manfredi, Giuseppe Carrieri, Ugo Falagario, Daniela Terracciano, Ottavio de Cobelli, Gian Maria Busetto, Francesco Del Giudice, Matteo Ferro, tahun 2021
Sistem Pengembangan Deteksi Kanker Prostat Berbasis Image Processing dengan Metode Convolutional Neural Network, oleh Alimin dan Sigit Riyadi, tahun 2022
Segmentasi Citra Tanaman Obat menggunakan Metode K-means dan Otsu oleh Perani Rosyani dan Resti Amalia dari Universitas Pamulang diterbitkan pada tahun 2021
Penerapan Program Python pada Perhitungan Kalkulus Oleh Rosyani, P., Wibisono, G., Santoso, R., dan Fiqri, A. pada tahun 2023.
Penerapan Resampling dan AdaBoost untuk Penanganan Masalah Ketidakseimbangan Kelas Berbasis Naïve Bayes pada Prediksi Churn Pelanggan oleh Sri Mulyati, Yulianti, dan Aries Saifudin. pada tahun 2017
Pengenalan Sejak Dini Siswa SMP tentang Machine Learning untuk Klasifikasi Gambar dalam Menghadapi Revolusi 4.0 oleh Achmad Udin Zailani, Agung Perdananto, Nurjaya Nurjaya, dan Sholihin diterbitkan pada tahun 2020
Penerapan Artificial Intelligence dalam Aplikasi Chatbot sebagai Media Informasi dan Pembelajaran mengenai Kebudayaan Bangsa oleh Pandu Dewonoto Laut Santoso, Indah Riski, Nur Kholik, Muchamad Raffi Akbar, Aries Saifudin, dan Yulianti Yulianti. Jurnal ini dipublikasikan pada edisi Vol. 6, No. 3, September 2021
