alzheimer image classification cnn

Membantu mengulas tugas akhir 1 berjudul Klasifikasi Citra MRI Penyakit Alzheimer Menggunakan Convolutional Neural Network, yang drafnya diberikan sembilan hari sebelumnya [1] dan slide sehari sebelumnya [2] melalui WA oleh pembimbingnya.

presentation#

Presentasi TA 1 dilakukan di Ruang Staf Baru dengan jumlah pendengar dan presenter adalah tiga orang, yang mungkin dapat dikatakan terlalu luas akan tetapi aman dan sesuai dengan protokol kesehatan.

Gambar 1. Fadilla Rizalul Yahya menyajikan Klasifikasi Citra MRI Penyakit Alzheimer Menggunakan Convolutional Neural Network.

Tahap yang sudah dilakukan adalah mempelajari CNN dan mencoba contoh beberapa gambar, salah satunya kucing, yang diberi distorsi seperti dirotasi, dizoom, diubah konstrasnya dan lain-lain, sehingga CNN yang digunakan dapat terlatih menentukan citra dan mengatasi gangguang-gangguan yang diberikan.

to-do#

  • Mempelajari ciri penyakit Alzheimer dan bagian otak yang terkena sehingga dapat diperoleh parameter fisis, kimia, dan biologis yang sesuai.
  • Mempelajari pembentukan citra MRI dan kaitannya dengan parameter-parameter fisisnya.
  • Mencari kaitan antara sifat-sifat fisis, kimia, dan biologis jaringan yang terkena penyakit Alzheimer dan parameter fisis citra MRI sehingga dapat memetakan, stidaknya, tanpa alat sebagai manusia.
  • Pemahaman sebagai manusia akan citra MRI terkait dengan penyakit Alzheimer akan diajarkan pada mesin, Machine Learning, melalui CNN.

notes#

  1. Fadilla Rizalul Yahya, “Klasifikasi Citra MRI Penyakit Alzheimer Menggunakan Convolutional Neural Network”, WhatsApp FI-FH, 6 Aug 2022 11:00+07, url https://osf.io/amz5n [20220815].
  2. Fadilla Rizalul Yahya, “Klasifikasi Citra MRI Penyakit Alzheimer Menggunakan Convolutional Neural Network”, WhatsApp FI-FH, 14 Aug 2022 19:38+07, url https://osf.io/naubg [2022015].
Cite as: viridi, "alzheimer image classification cnn", bugx, 15 Aug 2022, url https://dudung.github.io/bugx/0147 [20221011].