Dokumen Asli
Terbatas  Dessy Rondang Monaomi
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Dessy Rondang Monaomi
» Gedung UPT Perpustakaan
Lingkar kepala atau head circumference (HC) janin merupakan salah satu
parameter biometrik yang sering digunakan dalam penentuan usia kehamilan dan
menilai ukuran janin di dalam kandungan. Dalam prakteknya hingga saat ini
lokalisasi lingkar kepala janin masih dilakukan secara manual oleh dokter atau
sonografer dengan menarik garis elips yang melingkupi lingkar kepala janin. Hal
ini dapat menyebabkan adanya kesalahan dan variasi pengamat. Seiring
berkembangnya ilmu pengetahuan dan teknologi, lokalisasi dapat dilakukan
secara otomatis. Saat ini deep learning telah merevolusi secara pesat dalam
berbagai bidang termasuk dalam bidang medis. Oleh karenanya, pada tugas akhir
ini akan diterapkan metode lokalisasi secara otomatis berbasis deep learning.
Adapun deep learning yang dipilih adalah YOLOv8 (You Only Look Once versi
kedelapan). Kemudian, peforma kinerja YOLOv8 akan dievaluasi dengan
menggunakan nilai rata-rata hasil cross-validation dengan metrik evaluasi presisi,
recall, mAP50, mAP50-95, dan F1-score. Pada data yang mencakup seluruh
trimester dengan jumlah data sebanyak 999 citra USG 2D kepala janin
memperoleh hasil kinerja sebesar 0,9841 ± 0,0418; 0,9840 ± 0,0338; 0,9888 ±
0,0234; 0,9127 ± 0,0658; dan 0,9839 ± 0,0365. Hasil lokalisasi lebih baik
diperoleh pada trimester 2 dan trimester 3. Hal ini dikarenakan, citra USG pada
trimester 2 dan trimester 3 memiliki tengkorak kepala janin dengan ukuran yang
lebih besar dan lebih padat daripada trimester 1 sehingga terlihat lebih jelas.
Dengan hasil kinerja lokalisasi pada trimester 2 secara berurutan adalah 0,9929 ±
0,0169; 0,9891 ± 0,0280; 0,9932 ± 0,0054; 0,9259 ± 0,0532; dan 0,9909 ± 0,0206.
Dan hasil kinerja lokalisasi pada trimester 3 secara berurutan adalah 0,9057 ±
0,2740; 0,9701 ± 0,1318; 0,9645 ± 0,1209; 0,8294 ± 0,1681; dan 0,8910 ± 0,2840.