IDENTIFIKASI CITRA X-RAY TULANG PENYAKIT OSTEOPOROSIS MENGGUNAKAN VISUAL GEOMETRY GROUP (VGG) 19 - ROSMALA, DEWI; ARIEFFANSYAH, FAHRI (e-Proceeding FTI, 2024)
ABSTRAK Penggunaan model VGG19 untuk mengidentifikasi citra X-Ray tulang osteoporosis. Penggunaan teknologi seperti ini dapat memiliki dampak yang signifikan dalam bidang kesehatan untuk mendeteksi osteoporosis lebih awal dan membantu dalam perawatan pasien. Penelitian ini melakukan eksperimen yang cukup komprehensif dengan berbagai pengaturan, seperti jumlah epoch, learning rate, dan pilihan optimizer. Dengan akurasi sekitar 84.6% dan nilai-nila presisi, recall, f-measure yang seimbang, serta nilai MCC sebesar 0.69, hasilnya sudah menunjukkan kinerja yang baik. Terutama, nilai MCC (Matthews Correlation Coefficient) adalah indikator yang baik untuk mengukur kinerja model pada dataset yang tidak seimbang, seperti dalam kasus ini di mana prevalensi osteoporosis mungkin tidak merata dalam populasi. ABSTRACT Use of the VGG19 model to identify X-Ray images of osteoporotic bones. The use of technology like this could have a significant impact in healthcare to detect osteoporosis earlier and assist in patient care. This study conducted quite comprehensive experiments with various settings, such as the number of epochs, learning rate, and optimizer choices. With an accuracy of around 84.6% and balanced precision, recall, f-measure values, and an MCC value of 0.69, the results have shown good performance. In particular, the MCC (Matthews Correlation Coefficient) value is a good indicator for measuring model performance on unbalanced datasets, such as in this case where the prevalence of osteoporosis may be unequal in the population.