digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

ABSTRAK Aliya Sekar Prima
Terbatas  Rina Kania
» Gedung UPT Perpustakaan

COVER
Terbatas  Rina Kania
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB I
Terbatas  Rina Kania
» Gedung UPT Perpustakaan

Bab II
Terbatas  Rina Kania
» Gedung UPT Perpustakaan

Bab III
Terbatas  Rina Kania
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB IV
Terbatas  Rina Kania
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB V
Terbatas  Rina Kania
» Gedung UPT Perpustakaan

DAFTAR PUSTAKA
Terbatas  Rina Kania
» Gedung UPT Perpustakaan

LAMPIRAN
Terbatas  Rina Kania
» Gedung UPT Perpustakaan

Penggunaan perangkat ultrasonografi atau USG untuk keperluan pencitraan medis semakin meningkat seiring perkembangan teknologi dan kebutuhan dari pasien. Pencitraan USG pada umumnya diterapkan pada metode pencitraan organ pencernaan dan tiroid, pendeteksian tumor pada payudara, dan pemeriksaan pada bidang obstetri dan ginekologi. Saat ini, penggunaan USG pada bidang kedokteran gigi mulai berkembang untuk melakukan diagnosis penyakit pada pasien. Kelainan pada sendi rahang merupakan salah satu penyakit yang umum ditemukan pada pasien. Pada proses diagnosis penyakit ini, metode pencitraan medis yang umumnya digunakan adalah MRI dan CBCT. Namun, kedua metode pencitraan medis ini memiliki kelemahan, terutama dalam segi keterjangkauan bagi pasien. Oleh karena itu, penggunaan USG sebagai metode diagnosis awal untuk penyakit pada sendi rahang semakin berkembang. Namun, terdapat beberapa tantangan dalam penerapan metode pencitraan USG dalam diagnosis sendi rahang, contohnya seperti protokol standar yang belum ada dan kualitas pencitraan USG yang bergantung pada operator secara subjektif. Oleh karena itu, algoritma computer-aided diagnosis (CAD) berbasis segmentasi semantik akan dikembangkan pada penelitian ini untuk menjawab tantangan tersebut. Metode segmentasi semantik adalah salah satu jenis computer vision yang banyak diterapkan pada pencitraan biomedis. Metode ini dapat memberikan prediksi skala piksel dan menunjukkan lokasi serta batasan dari objek di dalam citra. Pada penelitian ini, sembilan model segmentasi semantik berbasis arsitektur U-Net akan dikembangkan, dengan variasi sumber dataset latih pada masing-masing model. Berdasarkan hasil yang telah didapatkan, model dengan variasi sumber dataset latih yang paling beragam memiliki performa yang paling baik dibandingkan dengan model lainnya, dengan nilai akurasi mencapai 92,77%. Performa model juga dinilai dengan nilai IoU dan BF score yang masing-masing mencapai nilai 0,73 dan 0,66. Secara keseluruhan, hasil dari model segmentasi semantik pada penelitian ini menunjukkan bahwa metode segmentasi semantik dapat diaplikasikan pada keperluan CAD untuk diagnosis sendi temporomandibular. Selain penerapan model segmentasi semantik, algoritma pengukuran kuantitatif berdasarkan hasil prediksi model segmentasi semantik juga dikembangkan pada penelitian ini. Kata kunci: ultrasonografi, segmentasi semantik, sendi temporomandibular, U-Net