PENERAPAN METODE U-NET DALAM SEGMENTASI CITRA ULTRASONOGRAFI UNTUK VISUALISASI TUMOR PAYUDARA - Agung Kridoyono; Elvianto Dwi Hartono; Bagus Winarno (STKIP PGRI Tulungagung, 2025)
Tumor payudara merupakan benjolan dipayudara. Timbulnya benjolan pada payudara dapat merupakan indikasi adanya jenis tumor atau kanker payudara. Namun, untuk memastikan perlu dilakukan pemeriksaan patalogis. Tumor payudara adalah kondisi yang disebabkan oleh pertumbuhan sel yang tidak normal pada kelenjar, jaringan ikat, maupun saluran ASI di payudara. Tumor payudara dapat bersifat jinak ataupun Ganas ( Kanker). Penggunaan citra digital telah dimanfaatkan dalam berbagai bidang, termasuk dalam bidang medis. Salah satu contohnya adalah penggunaan citra digital untuk mendeteksi lokasi organ vital dalam tubuh manusia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan bentuk potongan area Payudara dengan menerapkan metode segmentasi deep learning dan memvisualisasikan hasil-nya. Tahapan penelitian ini dilakukan dengan akuisisi citra USG, diikuti oleh proses image preprocessing untuk meningkatkan kualitas citra agar hasil proses segmentasi menjadi lebih baik, dilanjutkan dengan menerapan metode segmentasi. Penelitian ini berfokus pada penggunaan metode U-Net untuk segmentasi tumor payudara pada citra ultrasound ( USG ) dan memvisualisasikan-nya. Dengan menggunakan arsitektur U-Net dalam penelitian mendalam untuk segmentasi tumor payudara pada citra ultrasound ( USG ), penelitian ini diharapkan dapat memberikan visualisasi yang lebih presisi. Segmentasi tumor payudara pada citra ultrasound ( USG ) dapat digunakan sebagai referensi bagi dokter spesialis kesehatan dan professional lainnya untuk melakukan penelitian lebih lanjut. Dari hasil implementasi, dilakukan training terhadap dataset tumor payudara dan menghasilkan akurasi training sebesar 88.79%. Berdasarkan hasil yang didapatkan, metode U-Net dapat digunakan pada segmentasi tumor payudara pada citra ultrasound ( USG ).