Klasifikasi Citra Ultrasonografi Kanker Payudara Menggunakan Metode ResNet-50 - Putri, Rania Aprilia Dwi Setya; Muflikhah, Lailil; Setiawan, Budi Darma (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2025)
Kanker payudara menjadi penyebab kematian bagi perempuan di dunia dengan jumlah kematian 6,6% secara global dengan 2,3 juta diagnosis baru. Di Indonesia sendiri kanker payudara menjadi penyebab kematian kedua di Indonesia setelah kanker paru-paru. Salah satu metode untuk mendeteksi adanya lesi pada payudara adalah dengan melakukan pemeriksaan ultrasonografi. Ultrasonografi adalah pemeriksaan kesehatan yang memanfaatkan gelombang suara. Beberapa penelitian terkait kanker payudara dikembangkan dengan menggunakan algoritma deep learning untuk membantu analisis citra medis dan klasifikasi kanker payudara. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi kanker payudara dengan mendeteksi tiga kelas (benign, malignant, dan normal) dengan membandingkan data citra ultasonografi asli dengan data yang dipreprocessing overlay. Preprocessing overlay sendiri adalah melakukan penggabungan citra asli dengan citra mask yang didapatkan melalui hasil segmentasi. Citra mask yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari dataset yang sama dengan citra asli. Penelitian ini menggunakan arsitektur ResNet-50 untuk mendapatkan model terbaik dalam melakukan klasifikasi. Modifikas lapisan dilakukan dengan menambahkan lapisan-lapisan tambahan. Hasil pengujian model menunjukkan bahwa model mampu melakukan klasifikasi dengan akurasi model mencapai 99%. Dari hasil ini membuktikan bahwa kombinasi preprocessing overlay dengan ResNet-50 mampu meningkatkan efektivitas klasifikasi kanker payudara menggunakan citra ultrasonografi.