Identifikasi Penyakit Tumor Otak pada Citra CT-Scan Menggunakan Convolutional Neural Network

Abstract

The medical world continues to develop in all lines by following technological developments. The medical world the development of technology plays an active role in making it easier for doctors to diagnose a disease. Brain tumors are tissue growths caused by abnormal cells in the brain or around the brain. Diagnosis of diseases of the brain including brain tumors can be known by radiologists and doctors using Computed Tomography (CT) Scan. The output of CT-Scan is an image that is sometimes difficult to classify by radiologists and doctors, giving rise to disagreements between the two in classifying brain hemorrhage. Therefore we need a system that can help make decisions and identify brain tumor disease. The system was built using a convolutional neural network (CNN) in order to provide good identification results. The results of the application of this method resulted in an accuracy of 91.67% in which of the 2 identification of normal brain and brain tumors have the same accuracy that is 91.67%. CNN must also have an epoch that is large enough to get high accuracy results.

Dunia medis terus berkembang dalam segala lini dengan mengikuti perkembangan teknologi. Dimana dalam dunia kedokteran perkembangan teknologi berperan aktif dalam mempermudah dokter untuk melakukan diagnosa suatu penyakit. Tumor otak merupakan pertumbuhan jaringan akibat adanya sel-sel tidak normal pada otak dan sekitar otak. Diagnosis penyakit pada otak termasuk tumor otak dapat diketahui oleh para radiolog dan dokter ahli dengan menggunakan Computed Tomography (CT) Scan. Karena dilakukan secara manual dan kasat mata oleh dokter dan radiolog, pemeriksaan terhadap potongan gambar hasil CT Scan sulit jika diidentifikasi langsung oleh dokter dan radiolog dimana akan menghasilkan perbedaan pendapat diantara mereka dalam mengidentifikasi pendarahan pada otak. Oleh sebab itu diperlukan suatu sistem yang dapat membantu mengambil keputusan dan mengidentifikasi penyakit tumor otak. Sistem tersebut dibangun menggunakan convolutional neural network (CNN) agar dapat memberikan hasil identifikasi yang baik. Hasil dari penerapan metode tersebut menghasilkan akurasi sebesar 91.67% dimana dari 2 identifikasi otak normal maupun tumor otak memiliki akurasi yang sama yaitu 91.67%. CNN juga harus memiliki epoch yang cukup besar agar mendapatkan hasil akurasi yang tinggi.