SEGMENTASI CITRA MAGNETIC RESONANCE IMAGING (MRI) MENGGUNAKAN FUZZY CMEANS(FCM)
Bibliographic record
Abstract
Pada dunia medis segmentasi citra merupakan hal yang penting, karena proses segmentasi yang dilakukandalam sebuah citra harus sesuai dan tepat agar informasi yang ada di dalam citra dapat diterjemahkandengan baik. Salah satu contoh aplikasi segmentasi citra di dunia medis adalah Magnetic ResonanceImaging (MRI). Ada beberapa metode yang digunakan dalam segmentasi citra MRI diantaranya regiongrowing, thresholding, clustering dan lainnya, namun yang sering digunakan adalah metode clustering.Metode clustering merupakan metode yang baik dalam melakukan segmentasi citra. Metode dalamsegmentasi yang berbasis clustering salah satunya adalah Fuzzy C-Means (FCM). FCM merupakanpengembangan metode K-Means yang diimprovisasi dengan menerapkan derajat keanggotaan, dimanabeberapa cluster dapat memiliki satu piksel citra yang sama. Dalam menentukan keanggotaan dari cluster,clustering ini adalah komputasi yang lebih tepat. Skripsi ini membahas tentang segmentasi citra MRI otakmenggunakan FCM. Dataset yang digunakan dalam dalam penelitian skripsi ini diambil dari Brainwebyang disediakan oleh McConnell Brain imaging Centre of the Montreal Neurological Institute, McGillUniversity. Data tersebut disegmentasi menjadi tiga bagian, yaitu Grey Metter (GM), White Metter (WM),dan Cerebrospinal Fluid (CSF). Hasil segmentasi citra MRI otak menggunakan FCM memiliki nilaiakurasi yang baik yaitu pada CSF sebesar 0,90, GM sebesar 0,91 dan WM sebesar 0,94.Kata Kunci: Magnetic Resonance Imaging (MRI), Segmentasi citra, Citra Otak, Fuzzy C-Means (FCM).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".