Perpustakaan Digital ITB

Setelah diterbitkannya OCELOT dataset, hanya sedikit penelitian yang menganalisis pengaruh penambahan large FoV terhadap performa model deteksi sel tumor sehingga analisis mengenai kelebihan dan kelemahan pendekatan tersebut masih kurang dieksplorasi. Oleh karena itu, pada penelitian ini dibangun model deteksi sel yang memanfaatkan small FoV dan large FoV, kemudian dianalisis pengaruh penambahan large FoV pada performa model deteksi sel tumor. Dari hasil yang didapatkan, berhasil dibangun model deteksi sel tumor yang memanfaatkan small FoV dan large FoV dengan mengintegrasikan cancer area probability map dari model segmentasi jaringan ke tahap data preparation, dan tahap post-processing pipeline deteksi sel. Selain itu, analisis penambahan large FoV menunjukkan peningkatan performa model deteksi sel pada sebagian besar metrik evaluasi yang digunakan, terutama pada metrik mF1-score yang meningkat dari 0.5724 menjadi 0.6929. Umumnya penambahan large FoV meningkatkan akurasi deteksi sel pada banyak sampel. Namun, terdapat kasus dimana penambahan ini tidak memberi peningkatan yang berarti seperti: saat kedua kelas sel tersebar secara acak, dan saat informasi cancer area probability map yang diintegrasikan tidak akurat. Temuan tersebut diharapkan dapat menjadi informasi berguna bagi penelitian selanjutnya yang melibatkan deteksi sel multi-skala untuk menentukan dan menyusun pendekatan deteksi sel yang ingin dilakukan.