KLASIFIKASI GAMBAR CITRA MEDIS MAMOGRAFI BERBASIS CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNNs) DENGAN ARSITEKTUR MODEL MULTI-VIEW
lihat model pada

Model ini memiliki ukuran input (H:512, W:288 , C:3), sehingga gambar akan selalu diubah ukurannya menjadi 288x512
(Lebar x Tinggi), yaitu rasio 9:16
* Terapkan VOI LUT
: menerapkan fungsi VOI LUT dari DICOM
* Perbaiki interpretasi MONOCHROME1
: melakukan inversi negatif jika gambar DICOM dalam interpretasi MONOCHROME1
* Padding ke rasio aspek 9:16
: padding sehingga gambar tidak terdistorsi saat diubah ukurannya
* Pemangkasan ROI Payudara
: memangkas hanya wilayah payudara dari gambar, mengurangi piksel yang tidak terpakai
Model akan memprediksi kasus mamografi menjadi dua klasifikasi :
BI-RADS
danrekomendasi tindakan
. DimanaBI-RADS
adalah klasifikasi utama yang digunakan untuk melatih model, danrekomendasi tindakan
adalah klasifikasi sekunder yang dihitung dari prediksiBI-RADS
.
Silahkan klik tombol 'Predict' untuk mendapatkan hasil prediksi
INFO : Ini akan diterapkan pada kedua gambar
The model have (H:512, W:288 , C:3) input size, so images will always be resized to 288x512
(Width x Height),i.e, 9:16
ratio
* Apply VOI LUT
: applying VOI LUT function from DICOM
* Fix MONOCHROME1 interpretation
: do negative inversion if DICOM images are in MONOCHROME1 interpretation
* Padding to 9:16 aspect-ratio
: padding so that the image is not distorted when resized
* Breast ROI Crop
: crop breast region only from the images, reducing unused pixels
The model will predict the mammography case into two classification :
BI-RADS
andrecommended action
. WhereBI-RADS
is the primary classification which the model trained on, andrecommended action
is a secondary classification calculated fromBI-RADS
prediction.
Please click 'Predict' button to get the prediction result
INFO : This will apply on both images