Source Code

Kursus/Jasa Matlab | “Implementasi Algoritma Deep Learning untuk Segmentasi Citra Medis Menggunakan MATLAB”

Berikut Silabus 40 Sesi: Implementasi Algoritma Deep Learning untuk Segmentasi Citra Medis Menggunakan MATLAB


1. Dasar-Dasar MATLAB dan Pengenalan Citra Medis (4 Sesi)

  1. Sesi 1: Pengantar MATLAB untuk Pengolahan Citra
    • Instalasi MATLAB dan toolboxes terkait
    • Dasar pemrograman MATLAB (variabel, array, fungsi)
    • Pengenalan MATLAB Image Processing Toolbox
  2. Sesi 2: Pengantar Citra Medis
    • Jenis-jenis citra medis (CT, MRI, X-Ray, Ultrasound)
    • Format data citra medis (DICOM, NIfTI)
    • Membaca dan menampilkan citra medis di MATLAB
  3. Sesi 3: Dasar-Dasar Pemrosesan Citra
    • Operasi dasar (konversi grayscale, resize, cropping)
    • Teknik preprocessing citra (filtering, noise reduction)
  4. Sesi 4: Visualisasi Data Citra Medis
    • Visualisasi 2D dan 3D citra medis
    • Overlay anotasi pada citra medis

2. Dasar-Dasar Deep Learning (5 Sesi)

  1. Sesi 5: Pengantar Deep Learning
    • Konsep dasar deep learning
    • Arsitektur umum jaringan neural (CNN, RNN, GAN)
  2. Sesi 6: Framework Deep Learning di MATLAB
    • MATLAB Deep Learning Toolbox
    • Perbandingan dengan framework lain (TensorFlow, PyTorch)
  3. Sesi 7: Dataset untuk Deep Learning
    • Dataset segmentasi citra medis (ISIC, BraTS, DRIVE)
    • Teknik augmentasi data
  4. Sesi 8: Pengenalan Convolutional Neural Networks (CNN)
    • Lapisan CNN: Convolution, Pooling, Fully Connected
    • Implementasi dasar CNN di MATLAB
  5. Sesi 9: Pelatihan Jaringan Neural
    • Loss function, optimizer, dan metrik evaluasi
    • Proses forward dan backward propagation

3. Segmentasi Citra Medis dengan Deep Learning (15 Sesi)

  1. Sesi 10: Pengenalan Segmentasi Citra
    • Segmentasi berbasis thresholding dan edge detection
    • Konsep segmentasi berbasis deep learning
  2. Sesi 11: Arsitektur U-Net untuk Segmentasi
    • Penjelasan U-Net dan variannya
    • Implementasi U-Net dasar di MATLAB
  3. Sesi 12: Preprocessing Data untuk Segmentasi
    • Normalisasi data
    • Anotasi dan pembentukan ground truth
  4. Sesi 13: Pelatihan Model U-Net
    • Parameter pelatihan (learning rate, batch size, epoch)
    • Visualisasi loss selama pelatihan
  5. Sesi 14: Evaluasi Model Segmentasi
    • Metrik evaluasi (Dice Score, IoU, Precision, Recall)
    • Implementasi evaluasi di MATLAB
  6. Sesi 15: Fine-Tuning dan Transfer Learning
    • Konsep transfer learning
    • Menggunakan model pre-trained untuk segmentasi citra medis
  7. Sesi 16: Post-Processing Segmentasi
    • Morphological operations (dilation, erosion)
    • Smoothing dan removal of small objects
  8. Sesi 17: Segmentasi Berbasis ResNet
    • Pengenalan ResNet
    • Modifikasi ResNet untuk segmentasi
  9. Sesi 18: Segmentasi Berbasis SegNet
    • Pengenalan SegNet
    • Implementasi SegNet di MATLAB
  10. Sesi 19: Analisis Kesalahan dan Perbaikan Model
    • Identifikasi kelemahan model
    • Strategi perbaikan model
  11. Sesi 20: Segmentasi 3D untuk Citra Medis
    • Konsep segmentasi 3D
    • Implementasi sederhana di MATLAB
  12. Sesi 24: Optimasi Hyperparameter dengan MATLAB
    • Penggunaan Bayesian Optimization
    • Evaluasi kinerja setelah optimasi

4. Proyek Akhir dan Studi Kasus (16 Sesi)

  1. Sesi 25-28: Studi Kasus 1: Segmentasi Lesi pada Citra MRI Otak
    • Preprocessing data MRI
    • Implementasi model segmentasi
    • Evaluasi hasil segmentasi
  2. Sesi 29-32: Studi Kasus 2: Segmentasi Pembuluh Darah Retina pada Citra Fundus
    • Pengolahan citra fundus
    • Penggunaan model U-Net
    • Visualisasi hasil segmentasi
  3. Sesi 33-36: Studi Kasus 3: Segmentasi Tumor pada Citra CT Paru-Paru
    • Preprocessing citra CT
    • Implementasi dan evaluasi model segmentasi
  4. Sesi 37-39: Proyek Akhir
    • Pemilihan topik dan dataset
    • Implementasi lengkap model segmentasi
  5. Sesi 40: Presentasi Proyek dan Diskusi
    • Penyampaian hasil proyek akhir
    • Diskusi dan masukan untuk pengembangan lebih lanjut

Related Articles

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Back to top button