Automatic Wound Image Segmentation with U-Net Model for Smartphone Application

Sasongko, Agung
Maulana, Muhammad Sony
Mustopa, Ali
Nugraha, Wahyu

Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN)
Vol 10, No 2 (2024): Volume 10 No 2

Pengenalan citra luka memiliki potensi yang sangat penting dalam analisis luka, termasuk klasifikasi jenis luka, identifikasi infeksi, estimasi penyembuhan, dan penentuan perawatan yang tepat. Salah satu perkembangan terbaru dalam bidang ini adalah segmentasi otomatis pada citra, yang memanfaatkan kemajuan dalam deep learning untuk melakukan ekstraksi citra luka dengan menghilangkan piksel yang tidak relevan dengan luka. Dalam penelitian ini, kami melakukan evaluasi terhadap kinerja arsitektur U-Net dasar dan membandingkannya dengan tiga model pre-trained yang terkenal, termasuk MobileNet, MobileNetV2, EfficientNetB0, dan NasNet mobile sebagai backbone untuk meningkatkan kualitas segmentasi citra luka