Deteksi kanker payudara pada citra hasil ultrasonografi menggunakan metode Neural Network

ABSTRAK:

Kanker payudara merupakan tumor ganas yang berkembang secara abnormal di sel-sel pada payudara. Diagnosa kanker payudara dapat melalui pengecekan dengan teknologi Ultrasonografi (USG). Dalam penelitian ini digunakan metode Neural Network untuk deteksi kanker payudara dengan ektraksi fitur Gray level Cooccurence Matrix (GLCM), fitur yang digunakan antara lain energi, kontras, homogenitas, dan entropi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data citra usg payudara sebanyak 200 data yang terdiri dari dua kelas yaitu normal dan kanker (abnormal) yang kemudian dilakukan preprocessing image diantara nya grayscale, gaussian filter, dan thresholding. Adapun uji coba dilakukan menggunakan beberapa model berbeda dengan mengubah perbandingan rasiodata 60:40, 70:30 dan 80:20 dan variasi pada learning rate 0.01, 0.05, dan 0.5. Nilai akurasi terbaik didapatkan dari hasil uji coba menggunakan rasio data 70% data training dan 30% data testing dengan learning rate 0.01, 0.05, dan 0.5. Akurasi yang dihasilkan sebesar 93.3%.

ABSTRACT:

Breast cancer is a malignant tumor that develops abnormally in breast cells. Thediagnosis of breast cancer can be conducted through examination using Ultrasonography(USG) technology. This research utilizes the Neural Network method for breast cancerdetection, involving the extraction of features from the Gray Level Cooccurrence Matrix(GLCM), such as energy, contrast, homogeneity, and entropy. The dataset used in this studycomprises 200 breast USG images categorized into two classes: normal and cancerous(abnormal). Preprocessing of the images includes grayscale conversion, Gaussian filtering,and thresholding. Experimentation was conducted using various models, adjusting the dataratios to 60:40, 70:30, and 80:20, along with variations in learning rates of 0.01, 0.05, and0.5. The highest accuracy was achieved with a 70% training data and 30% testing data ratio,using learning rates of 0.01, 0.05, and 0.5, resulting in an accuracy of 93.3%.

مستخلص البحث:

سرطان الثدي هو ورم خبيث يتطور بشكل غري طبيعي يف خالاي الثدي. ميكن تشخيص سرطان الثدي من خاللالتحقق من تقنية املوجات فوق الصوتية(USG.)يف هذا البحث، مت استخدام طريقة الشبكة العصبية للكشف عن سرطان الثديمع استخراج ميزة مصفوفة الصدفة ذات املستوى الرمادي(GLCM)، وتشمل امليزات املستخدمة طاقة وتبايناوجتانساشرتا داخليا.كانت البياانت املستخدمة يف هذا البحثعبارة عن200صورة ابملوجات فوق الصوتية للثدي تتكون من فئتني، ومها طبيعي وسرطانج الرمادي واملرشح الغ(غري طبيعي) مت بعد ذلك إجراء معاجلة مسبقة للصور بني التدراوسي والعتبة. أجريت التجربة ابستخدام عدةمناذج خمتلفة عن طريق تغيريمقارنةنسبة البياانت60:40و70:30و80:20واالختالفات يف معدالت التعلم0.01و0.05و0.5. مت احلصول على أفضل قيمة دقة من نتائج التجربة ابستخدام نسبةالبياانت70٪من بياانت التدريب و30٪منبياانت االختبار مبعدالتالتعلم0.01و0.05و0.5. الدقة الناجتة هي93.3