Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Syamil Azaky, Naofal
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Literature Review: Deep Learning Untuk Klasifikasi Penyakit Otak Dari Data Functional MRI Pangestu, Dandi; Injili, Helenica; Syamil Azaky, Naofal; Rahayu, Zulaizah
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 7 (2024): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Publisher : shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Functional MRI (fMRI) merupakan salah satu teknik pencitraan otak yang sangat berguna dalam menganalisis aktivitas otak dan mendiagnosis gangguan neurologis. Namun, analisis fMRI secara tradisional membutuhkan waktu dan keahlian khusus, yang dapat memperlambat proses diagnosis. Untuk mengatasi hal ini, teknologi kecerdasan buatan, khususnya deep learning, mulai digunakan. Deep learning, yang merupakan cabang dari machine learning, memiliki kemampuan luar biasa dalam mengenali pola-pola kompleks dari data tak terstruktur, seperti gambar fMRI. Melalui tinjauan terhadap lima jurnal utama, ditemukan bahwa teknik deep learning, seperti Convolutional Neural Network (CNN) dan transfer learning, menunjukkan performa tinggi dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan pola-pola pada citra fMRI.
Co-Authors Injili, Helenica Pangestu, Dandi Rahayu, Zulaizah