:: UI - Skripsi Membership :: Kembali

UI - Skripsi Membership :: Kembali

Klasifikasi kanker serviks menggunakan deep convolutional neural network = Cervical cancer risk classification based on deep convolutional neural network

Durrabida Zahras; Zuherman Rustam, supervisor; Devvi Sarwinda, supervisor; Gatot Fatwanto Hertono, examiner; Arie Wibowo, examiner (Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2019)

 Abstrak

Untuk memenuhi tantangan dalam hal meningkatnya jenis penyakit di era modern ini, teknologi memainkan peran yang sangat penting dalam penelitian kesehatan. Kesehatan wanita telah menjadi perhatian utama karena meningkatnya angka kanker serviks yang  dapat menjadi penyakit mematikan. Dalam studi ini, kami akan menggunakan Deep Convolutional Neural Network untuk menemukan akurasi dalam mengklasifikasikan data kanker serviks pada empat jenis metode. Data kanker serviks diwakili oleh 32 faktor risiko dan empat variabel target: Hinselmann, Schiller, Cytology, dan Biopsy. Presentase akurasi metode Deep Convolutional Neural Network cukup baik jika dibandingkan dengan Neural Network dalam hal pengklasifikasian data faktor risiko kanker serviks, kita dapat melihat bahwa setiap data diklasifikasikan dengan benar dengan total akurasi mencapai hampir 90% untuk setiap target.

To meet the challenge of the increasing types of disease in this modern era, technology plays a very important role in health research. Womens health has become a major concern because of the increasing rates of cervical cancer because it can be a deadly disease. In this study, we will use deep Convolutional Neural Networks to find the accuracy in classifying cervical cancer data on four different types of methods. The cervical cancer data are represented by 32 risk factors and four target variables: Hinselmann, Schiller, Cytology, and Biopsy. The result with deep learning method is quite encouraging compare to the original neural network in classyfying cervical risk dataset, we can see that each data were correctly classified with the total accuracy reach almost 90% for each target.

 File Digital: 1

Shelf
 S-Pdf Durrabida Zahras.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

No. Panggil : S-pdf
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Subjek :
Penerbitan : Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2019
Program Studi :
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : computer
Tipe Carrier : online resource
Deskripsi Fisik : xvi, 53 pages : illustration ; appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI
  • Ketersediaan
  • Ulasan
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
S-pdf 14-21-088704459 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20494827