In 2019, the COVID-19 virus has spread to various parts of the world including Indonesia. This global pandemic becomes a lethal outbreak since there is no vaccine to treat or prevent transmission of the virus. Rapid Test is selected as an essential method to detect Covid-19 in Indonesia because the price is fairly cheap compared to the SWAB test. The increase in Covid-19 patients tends to lead to limited capacity for the Covid-19 test available at the hospital so that the latest technology to detect and overcome this pandemic issue is needed. Thus, the present research aims to examine the total of 100 X-Ray chest images of the Covid-19 patients and 100 X-ray normal chest images. The application of Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) and Convolutional Neural Networks (CNN) methods are implemented to analyze the dataset with two scenarios in obtaining the detection results. The results of this research reveal that the application of CLAHE is likely to affect Covid-19 detection accuracy using CNN. Also, the application of the CNN basic model shows significant results compared to the application of VGG16 transfer learning.
Covid-19 menyerang sel-sel epitel yang melapisi saluran pernapasan sehingga dalam kasus ini dapat memanfaatkan gambar x-ray dada untuk menganalisis kesehatan paru-paru pada pasien. Menggunakan x-ray dalam bidang medis merupakan metode yang lebih cepat, lebih mudah dan tidak berbahaya yang dapat dimanfaatkan pada banyak hal. Salah satu metode yang paling sering digunakan dalam klasifikasi gambar adalah convolutional neural networks (CNN). CNN merupahan jenis neural network yang sering digunakan dalam data gambar dan sering digunakan dalam mendeteksi dan mengenali object pada sebuah gambar. Model arsitektur pada metode CNN juga dapat dikembangkan dengan transfer learning yang merupakan proses menggunakan kembali model pre-trained yang dilatih pada dataset besar, biasanya pada tugas klasifikasi gambar berskala besar. Tinjauan literature review ini digunakan untuk menganalisis penggunaan transfer learning pada CNN sebagai metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi covid-19 pada gambar x-ray dada. Hasil sistematis review menunjukkan bahwa algoritma CNN dapat digunakan dengan akruasi yang baik dalam mendeteksi covid-19 pada gambar x-ray dada dan dengan pengembangan model transfer learning mampu mendapatkan performa yang maksimal dengan dataset yang besar maupun kecil.Kata Kunci—CNN, transfer learning, deteksi, covid-19Covid-19 attacks the epithelial cells lining the respiratory tract so that in this case it can utilize chest x-ray images to analyze the health of the lungs in patients. Using x-rays in the medical field is a faster, easier and harmless method that can be utilized in many ways. One of the most frequently used methods in image classification is convolutional neural networks (CNN). CNN is a type of neural network that is often used in image data and is often used in detecting and recognizing objects in an image. The architectural model in the CNN method can also be developed with transfer learning which is the process of reusing pre-trained models that are trained on large datasets, usually on the task of classifying large-scale images. This literature review review is used to analyze the use of transfer learning on CNN as a method that can be used to detect covid-19 on chest x-ray images. The systematic review results show that the CNN algorithm can be used with good accuracy in detecting covid-19 on chest x-ray images and by developing transfer learning models able to get maximum performance with large and small datasets.Keywords—CNN, transfer learning, detection, covid-19
Pandemi Covid-19 menjadi masalah serius di Dunia termasuk Indonesia sampai saat ini, virus yang muncul pada akhir tahun 2019 ini masih menjadi masalah serius. Jumlah kasus orang yang terinfeksi terus meningkat dan mencapai angka lebih dari dua ratus juta kasus di seluruh dunia. Untuk melakukan tes cepat ini tidak langsung berjalan dengan lancar tetapi mengalami banyak kendala yang dialami oleh tim Medis, salah satunya keterbatasan kit tes Covid-19, sehingga ilmuwan mengambil langkah diagnosis lainnya. Dalam bidang informatika ilmuwan banyak menggunakan beberapa diagnosis salah satunya gambar X-ray pada paru-paru. Gambar CXR pada saat ini sering digunakan untuk proses deteksi menggunakan algoritma CNN. Penelitian ini menggunakan metode transfer learning yang akan diuji dalam dataset skala besar dan kecil. Hasil terbaik dari semua model yang dicoba yaitu MobileNet dengan hasil akurasi 98.11% yang diuji pada dataset skala besar dan paling rendah didapat oleh ResNet50 yang diuji pada dataset skala kecil dengan akurasi 41.94%. Dataset dalam skala besar juga menjunjukkan peningkatan akurasi pada semua model transfer learning yang diuji.
Pandemi Covid-19 menjadi masalah serius di Dunia termasuk Indonesia sampai saat ini, virus yang muncul pada akhir tahun 2019 ini masih menjadi masalah serius. Jumlah kasus orang yang terinfeksi terus meningkat dan mencapai angka lebih dari dua ratus juta kasus di seluruh dunia. Untuk melakukan tes cepat ini tidak langsung berjalan dengan lancar tetapi mengalami banyak kendala yang dialami oleh tim Medis, salah satunya keterbatasan kit tes Covid-19, sehingga ilmuwan mengambil langkah diagnosis lainnya. Dalam bidang informatika ilmuwan banyak menggunakan beberapa diagnosis salah satunya gambar X-ray pada paru-paru. Gambar CXR pada saat ini sering digunakan untuk proses deteksi menggunakan algoritma CNN. Penelitian ini menggunakan metode transfer learning yang akan diuji dalam dataset skala besar dan kecil. Hasil terbaik dari semua model yang dicoba yaitu MobileNet dengan hasil akurasi 98.11% yang diuji pada dataset skala besar dan paling rendah didapat oleh ResNet50 yang diuji pada dataset skala kecil dengan akurasi 41.94%. Dataset dalam skala besar juga menjunjukkan peningkatan akurasi pada semua model transfer learning yang diuji.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.