## Klasifikasi Tumor Otak pada gambar Magnetic Resonance Images (MRI) dengan Pendekatan Pembelajaran Mendalam
Rahmad Rudiansyah Siregar 1)* , Amir Mahmud Husein 2)
1,2) Universitas Prima Indonesia, Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika
Received: 11 July 2024 Accepted: 25 July 2024 Published: 28 July 2024 *rrudiansyahsiregar@gmail. com Abstrak : Tumor otak adalah salah satu penyakit paling mematikan dan kompleks yang mempengaruhi jutaan orang di seluruh dunia, sehingga klasifikasi tumor otak yang akurat sangat penting untuk pengobatan yang efektif.  Diagnosis  dan  pengobatan  tumor  otak  sangat  menantang,  dan kurangnya  diagnosis  yang  akurat  dan  tepat  waktu  sering  kali menyebabkan hasil akhir yang buruk bagi pasien. Metode diagnostik saat ini,  seperti  MRI  dan  CT  scan,  seringkali  tidak  memadai  untuk  klasifikasi tumor otak secara akurat. Keputusan diagnostik sangat bergantung pada interpretasi  pemindaian  magnetic  resonance  imaging  (MRI).  Dalam penelitian, penerapan berbagai model CNN VGG16, Xception, MobileNet dan  ResNet50  digunakan  untuk  klasifikasi  tumor  otak  pada  kumpulan dataset 4 kelas yaitu glioma, meningioma, notumor dan pituitary. Semua model  di  uji  dengan  berbagai  percobaan  eksperimental  dan  hasil pengujian  menunjukkan  bawah  model  Xception  menghasilkan  akurasi terbaik dibandingkan model lainnya.
Kata Kunci: Tumor, MRI, Klasifikasi Tumor, ImageNet
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Tumor otak adalah kondisi pertumbuhan sel yang tidak teratur dan tidak terkendali di jaringan otak dan sekitarnya. Meski demikian, tumor otak belum tentu berkembang menjadi tumor ganas atau kanker. Tumor otak dibagi menjadi stadium 1 hingga 4. Pengelompokan didasarkan pada perilaku tumor. Misalnya diukur dengan  laju  pertumbuhan  dan  penyebarannya.  Tumor  otak  stadium  1  dan  2  tergolong  jinak  dan  tidak berpotensi menjadi ganas. Stadium 3 dan 4 sering disebut dengan tumor otak ganas[1]. Tanda-tanda tumor otak antara lain sakit kepala terus-menerus, kejang, masalah penglihatan, masalah keseimbangan, perubahan kognitif,  dan  perubahan  kepribadian.  Gejala  bervariasi  tergantung  pada  jenis,  lokasi,  dan  ukuran  tumor. Penyakit  ini  memerlukan  perhatian,  karena  menurut  data  statistik  dari  Central  Brain  Tumor  Registry  of  the United States (CBTRUS) lebih dari 700.000 orang menderita tumor otak stadium awal. Selain itu, penyakit ini berdampak  negatif  terhadap  pasien  dan  keluarganya.  Oleh  karena  itu,  deteksi  dini  sangat  penting  untuk meningkatkan prognosis[2].
Pengobatan standar untuk tumor otak seperti Radiasi ultraviolet, bahan kimia, dan prosedur pembedahan seperti biopsi umunya digunakan dalam mengidentifikasi dan menangani lesi otak. Pendekatan diagnostik tumor otak dengan teknik pencitraan, termasuk magnetic resonance imaging (MRI), computerized tomography (CT) scan menimbulkan beberapa tantangan. MRI dan CT scan memberikan gambaran otak yang detail dan beresolusi  tinggi,  keduanya  memerlukan  keahlian  khusus  dan  seringkali  memakan  waktu,  rentan  terhadap kesalahan dan bersifat subjektif terhadap variabilitas[3]. MRI menggunakan medan magnet dan gelombang radio,  sedangkan  CT  scan  menggunakan  sinar-X  untuk  mendeteksi  tumor  otak  [4].  Namun,  metode konvensional mempunyai beberapa keterbatasan, sedangkan teknik pencitraan mahal dan memakan waktu. Sehingga  sulit  dilakukan  pada  pasien  yang  memerlukan  pemindaian  lanjutan  secara  berkala[5].  Selain  itu, keakuratan teknik pencitraan ini dapat dipengaruhi oleh ukuran dan lokasi tumor serta keberadaan jaringan di sekitarnya.  Ada  kemungkinan  hasil  yang  salah  yang  diwakili  oleh  matriks  konfusi  model.  Hal  ini  dapat menyebabkan diagnosis yang salah dan pengobatan yang tertunda[6].
Kategorisasi  tumor  otak  penting  untuk  mengevaluasi  tumor  serta  menentukan  pilihan  pengobatan
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index | 63
berdasarkan klasifikasinya[7]. Untuk mengidentifikasi tumor otak, metode pencitraan MRI digunakan secara luas karena kualitas gambarnya yang lebih baik dan faktanya MRI tidak menggunakan radiasi pengion[4], [8]– [11]. Beberapa penelitian telah mengeksplorasi penerapan teknik pembelajaran mendalam untuk mendeteksi tumor  otak  menggunakan  gambar  MRI,  misalnya  [12]  mengusulkan  transfer  learning  model  EfficientNet, ResNet, VGG16, dan Inception untuk prediksi tingkat tumor. Mereka berhasil mencapai akurasi 97%, secara akurat membedakan glioma tingkat rendah (LGG) dan glioma tingkat tinggi (HGG). Penerapan Convolutional neural networks (CNN) dalam beberapa tahun terkahir ini, memainkan peran penting dalam mendeteksi [6], [13], [14], klasifikasi [2], [3], [13], [15] dan segmentasi [8], [16]–[18] tumor otak, kombinasi CNN dengan transfer learning menghasilkan kinerja yang signifikan untuk menghasilkan deteksi dan klasifikasi tumor otak yang lebih andal dan tepat sehingga dapat membantu dokter dalam mendiagnosis tumor otak dengan lebih akurat dan tepat waktu.
Dalam  penelitian  ini  diusulkan  analisis  komprehensif  penerapan  CNN  dengan  lima  model  pre-trained transfer learning yaitu VGG16, Xception, MobileNet dan ResNet50. Setiap model memiliki arsitektur dan jumlah parameter yang berbeda.

## TINJAUAN LITERATUR
Dalam kemajuan terkini dalam analisis citra medis, Convolutional Neural Networks (CNN) memainkan peran penting  dekade  ini,  hal  ini  didukung  karena  unggul  dalam  menangkap  fitur-fitur  lokal  melalui  operasi konvolusinya. Beberapa hasil penelitian terbaru penerapan model ini seperti Rasheed, Z et al[3] mengusulkan CLAHE peningkatan gambar, khususnya penajaman berbasis Gaussian-blur dan Ekualisasi Histogram Adaptif dan  menghasilkan  akurasi  klasifikasi  sebesar  97,84%,  tingkat  keberhasilan  presisi  sebesar  97,85%,  tingkat perolehan kembali sebesar 97,85%, dan skor F1 sebesar 97,90%, selain itu Raghuvanshi, S et al [1] mengusulkan arsitektur model VGG16, dan model pembelajaran mendalam lainnya pada data multistate di otak. Hasilnya menunjukkan bahwa model pembelajaran mendalam dapat memberikan akurasi dan efisiensi tinggi dalam deteksi  tumor  otak  di  luar  teknik  pencitraan  untuk  juga  membahas  aplikasi  klinis  model  ini,  termasuk membantu ahli radiologi dalam diagnosis otak dan meningkatkan hasil pasien.
Selama  dekade  terakhir,  beberapa  metode  telah  diusulkan  untuk  klasifikasi  tumor  otak  berdasarkan  pada penyempurnaan model CNN canggih yang ada, seperti AlexNet, VGG16, ResNets, Inception, DenseNets, dan Xception,  yang  telah  terbukti  berhasil  untuk  berbagai  tugas  visi  [20]–[25].Model  CNN  yang  telah  dilatih sebelumnya berdasarkan konvolusi lokal menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam klasifikasi tumor otak di berbagai kumpulan data.

## METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini menggunakan dataset gambar MRI tumor otak, kemudian di terapkan pada kerangka kerja berdasarkan  penggunaan  metode  Convolutional  Neural  Networks  (CNN)  berdasarkan  model  pre-trained transfer learning yaitu VGG16, Xception, MobileNet dan ResNet50, untuk pelatihan dan pengujian klasifikasi tumor otak. Kerangka kerja model yang diusulkan diilustrasikan pada gambar 1. Pertama, data uji gambar dari dataset MRI tumor otak digabungkan ke dalam masing- masing folder training dan testing. Kedua folder terdiri dari 405 gambar kasus tanpa tumor, 300 “glioma”, 306 “meningioma”, dan 300 tumor “pituitary”. Selanjutnya, dilakukan  pre-processing  terhadap  data  uji  gambar  dengan  melakukan  rotasi,  penambahan  kontras  serta penghilangan  noise  pada  gambar.  Kemudian  data  uji  gambar  diuji  untuk  diproses  agar  dapat  mendeteksi pasien yang mengidap tumor otak menggunakan jaringan transfer learning yakni VGG16, Xception, MobileNet, dan ResNet50. Dalam langkah ini, dilakukan implementasi dengan algoritma CNN terhadap beberapa kovolusi untuk mengevaluasi dan memantau fitur potensial agar bertindak sebagai pengklasifikasi dengan fitur yang diekstrak dan mengevaluasi probabilitas untuk objek pada gambar.
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index | 64
Untuk eksperimen, data dibagi secara acak menjadi 787 set pelatihan dan 524 set pengujian. Namun gambar memiliki perbedaan signifikan dalam distribusi kelas antara kedua set. Perbedaan ini menghadirkan tantangan bagi model CNN untuk melakukan generalisasi dari model yang dilatih ke set pengujian. Selain itu, kedua kelompok tersebut menunjukkan ketidakseimbangan kelas. Untuk pelatihan, set validasi sebesar 15% dari set pelatihan diambil sampelnya secara acak dengan distribusi kelas yang serupa dengan set pelatihan

## HASIL PENELITIAN
Proses  pelatihan  terhadap  model  VGG19,  Xception,  MobileNet  dan  Resnet50  yang  digunakan  pada  data sampel akan distandarisasi ke resolusi 240 x 240 piksel sehingga dapat diproses dengan baik oleh model yang telah  dilatih  sebelumnya.  Dengan  mempertahankan  konten  dan  fitur  gambar  selama  penskalaan,  upaya komputasi berkurang selama pelatihan, selain itu juga menghasilkan keseimbangan antara kejelasan gambar dan efisiensi pemrosesan. Hasil pelatihan pada semua model yang diusulkan ditunjukan pada gambar 2.
(a)
(b)
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index | 65

## (c)

## (d)
Gambar 2 Valisasi akurasi dan kerugian model (a) VGG16, (b) xception, (c) MobileNet dan (d) RestNet50. Percobaan  ini  dilakukan  dalam  50  epoch,  dengan  ukuran  batch  32.  Dalam  validasi  akurasi  model  VGG16, validasi  akurasi  awal  di  bawah  0,85,  kemudian  meningkat  saat  epoch  meningkat  yang  mencapai  0.95%, sedangkan validasi kerugian awal dibawah 0.5, tetapi berkurang di bawah 0.2 pada epoch 25. Hampir semua model terjadi perubahan pada validasi akurasi dan valisasi kerugian. Terdapat tren peningkatan pada valisasi akurasi dan validasi kerugian pada masing-masing model yang diusulkan.
Tabel 1 Tabel Hasil perbandingan model Model Accuracy VGG16 0.92 Xception 0.95 MobileNet 0.92 Resnet50 0.77 (a)
(b)
(c)

## (d)
Gambar 2 Matrik Konfusi (a) VGG16, (b) xception, (c) MobileNet dan (d) ResNet50 Validitas semua model CNN yang diusulkan telah diuji melalui berbagai penilaian eksperimental. Lingkungan pemrograman  Python  dengan  dukungan  GPU  digunakan  untuk  melakukan  semua  evaluasi  eksperimental. Berbagai ukuran kinerja, seperti akurasi, presisi, recall, dan skor F1, digunakan untuk membandingkan kinerja model yang disarankan. Parameter ini dievaluasi menggunakan matriks konfusi yang ditunjukkan pada gambar 2 sedangkan hasil perbandingan akurasi semua model dapat dilihat pada tabel 1. Berdasarkan pada tabel 1 dapat dilihat bahwa model xception memiliki kinerja terbaik dengan tingkat akurasi 0.95% dibandingkan model VGG16 dengan akurasi sebesar 0.92%, kemudian MobileNet dan ResNet50.

## P EMBAHASAN
Hasil analisis pada semua model yang diusulkan dengan menggunakan model terlatih ImageNet dievaluasi berdasarkan nilai akurasi yang ditunjukkan pada tabel 1. Meskipun hasil ini menjanjikan, sangat penting untuk memvalidasi  model  pada  kumpulan  data  yang  lebih  luas  dan  rentang  kondisi  klinis  yang  lebih  luas  untuk memastikan keandalannya di berbagai skenario. Pertama, menginisialisasi semua model dengan bobot dari dataset  ImageNet.  Kemudian,  menambahkan  lapisan  tambahan,  termasuk  lapisan  atas  dan  lapisan  yang terhubung sepenuhnya, untuk memungkinkan klasifikasi tumor. Selanjutnya melakukan berbagai pengujian untuk menilai ketahanan model yang telah disetel dengan baik dibandingkan dengan model lain yang telah dilatih sebelumnya. Terakhir, menganalisis dampak penambahan data pada akurasi pengujian model. Penambahan  3  layer  pada  semua  model  menghasilkan  pengaruh  yang  signifikan  Dimana  layer GlobalAveragePooling2D bertujuan untuk mengurangi beban komputasi pada saat pelatihan, sedangkan layer Dropout menghilangkan beberapa neuron pada setiap langkah dari lapisan sehingga membuat neuron lebih independen sehingga dapat terhindar dari overfitting. Denset bertujuan untuk menghasilkan lapisan keluaran yang mengklasifikasikan gambar ke dalam 1 dari 4 kelas yang memungkinkan. Namun hasil pengujian yang dilakukan  masih  perlu  dievaluasi  dengan  menambahkan  beberapa  metode  image  augmentasion  seperti penerapan mode min max atau menambah dataset untuk pelatihan model

## KESIMPULAN
Dari analisis kerangka data deteksi tumor, terlihat jelas bahwa model yang diusulkan telah berhasil mencapai klasifikasi tumor dengan kinerja yang luar biasa. Hasil klasifikasi menunjukkan akurasi sekitar 95% pada model xception,  kemudian  VGG16  dan  MobileNet  dengan  akurasi  92%  dan  presisi  yang  sangat  tinggi,  yang menunjukkan kemahiran model dalam mengenali kasus secara akurat ketika tidak terdapat tumor. Nilai recall yang tinggi semakin menekankan kemampuan model untuk mengidentifikasi sebagian besar kasus negatif yang sebenarnya. Nilai sensitivitas dan spesifisitas menunjukkan kecakapan model dalam meminimalkan positif
palsu dan negatif palsu. Namun, evaluasi lebih lanjut sangat penting untuk memastikan bahwa model tidak mengalami overfitting ketika diterapkan pada kumpulan data yang berbeda atau skenario yang lebih kompleks. Berdasarkan hasil pelatihan dan pengujian pada semua model yang diusulkan Dimana hasil akurasi model telah mencapai  akurasi  95%,  namun  masih  terdapat  beberapa  saran  masukan  untuk  penelitian  lanjutan  di  masa depan,  yaitu:  Penambahan  kumpulan  dataset  tumor  untuk  kebutuhan  pelatihan  sangat  penting  sehingga penyetelan model untuk meningkatkan akurasi yang lebih baik, menerapkan model lainnya seperti varian dari EffecientNet, Densenet dan penambahan beberapa tulang punggung pada model berbeda dan metode image augmentasi berbeda seperti pendekatan min max atau lainnya masih perlu dipertimbangkan di masa depan.

## REFERENCES
[1] S. Raghuvanshi and S. Dhariwal, “The VGG16 Method Is a Powerful Tool for Detecting Brain Tumors Using Deep Learning Techniques,” in Engineering Proceedings 2023, Vol. 59, Page 46, Dec. 2023, vol. 59, no. 1, p. 46. doi: 10.3390/engproc2023059046.
[2] A.  A.  Asiri  et  al.,  “Advancing  Brain  Tumor  Classification  through  Fine-Tuned  Vision  Transformers:  A Comparative  Study  of  Pre-Trained  Models,”  Sensors,  vol.  23,  no.  18,  p.  7913,  Sep.  2023,  doi: 10.3390/s23187913.
[3] Z. Rasheed et al., “Brain Tumor Classification from MRI Using Image Enhancement and Convolutional Neural Network Techniques,” Brain Sci., vol. 13, no. 9, p. 1320, Sep. 2023, doi: 10.3390/brainsci13091320.
[4] A. A. Asiri et al., “Exploring the Power of Deep Learning: Fine-Tuned Vision Transformer for Accurate and Efficient  Brain  Tumor  Detection  in  MRI  Scans,”  Diagnostics,  vol.  13,  no.  12,  p.  2094,  Jun.  2023,  doi: 10.3390/diagnostics13122094.
[5] T. Shelatkar, D. Urvashi, M. Shorfuzzaman, A. Alsufyani, and K. Lakshmanna, “Diagnosis of Brain Tumor Using Light Weight Deep Learning Model with Fine-Tuning Approach,” Comput. Math. Methods Med., vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/2858845.
[6] M. A. Khan and H. Park, “A Convolutional Block Base Architecture for Multiclass Brain Tumor Detection Using  Magnetic  Resonance  Imaging,”  Electron.,  vol.  13,  no.  2,  p.  364,  Jan.  2024,  doi: 10.3390/electronics13020364.
[7] A. H. Khan et al., “Intelligent Model for Brain Tumor Identification Using Deep Learning,” Appl. Comput. Intell. Soft Comput., vol. 2022, pp. 1–10, Jan. 2022, doi: 10.1155/2022/8104054.
[8] L. M. Ballestar and V. Vilaplana, “MRI Brain Tumor Segmentation and Uncertainty Estimation Using 3D- UNet  Architectures,”  in  Lecture  Notes  in  Computer  Science  (including  subseries  Lecture  Notes  in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Dec. 2021, vol. 12658 LNCS, pp. 376–390. doi: 10.1007/978-3-030-72084-1_34.
[9] W. Wang et al., “A Two-Stage Generative Model with CycleGAN and Joint Diffusion for MRI-based Brain Tumor Detection,” IEEE J. Biomed. Heal. INFORMATICS, vol. XX, p. 1, Nov. 2023, Accessed: Feb. 21, 2024. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2311.03074v1
[10]  L.  Sun,  S.  Zhang,  H.  Chen,  and  L.  Luo,  “Brain  tumor  segmentation  and  survival  prediction  using multimodal MRI scans with deep learning,” Front. Neurosci., vol. 13, no. JUL, p. 810, Aug. 2019, doi: 10.3389/fnins.2019.00810.
[11]  F.  Khan  et  al.,  “MRI-Based  Effective  Ensemble  Frameworks  for  Predicting  Human  Brain  Tumor,”  J. Imaging 2023, Vol. 9, Page 163, vol. 9, no. 8, p. 163, Aug. 2023, doi: 10.3390/JIMAGING9080163.
[12]  S. V. Rubio, M. T. García-Ordás, O. G.-O. Olivera, H. Alaiz-Moretón, M.-I. González-Alonso, and J. A. Benítez-Andrades, “Survival and grade of the glioma prediction using transfer learning,” PeerJ Comput. Sci., vol. 9, p. e1723, Feb. 2024, doi: 10.7717/peerj-cs.1723.
[13]  G.  A.  Amran  et  al.,  “Brain  Tumor  Classification  and  Detection  Using  Hybrid  Deep  Tumor  Network,” Electron., vol. 11, no. 21, p. 3457, Oct. 2022, doi: 10.3390/electronics11213457.
[14]  M. Güler and E. Namlı, “Brain Tumor Detection with Deep Learning Methods’ Classifier Optimization Using Medical Images,” Appl. Sci., vol. 14, no. 2, p. 642, Jan. 2024, doi: 10.3390/app14020642.
[15]  Y. Çetin-Kaya and M. Kaya, “A Novel Ensemble Framework for Multi-Classification of Brain Tumors Using Magnetic  Resonance  Imaging,”  Diagnostics,  vol.  14,  no.  4,  p.  383,  Feb.  2024,  doi:
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index | 68
10.3390/diagnostics14040383.
[16]  A. R. Kavitha and K. Palaniappan, “Brain tumor segmentation using a deep Shuffled-YOLO network,” Int. J. Imaging Syst. Technol., vol. 33, no. 2, pp. 511–522, Mar. 2023, doi: 10.1002/ima.22832.
[17]  B. Wang et al., “Brain Tumor Segmentation via Multi-Modalities Interactive Feature Learning,” Front. Med., vol. 8, p. 653925, May 2021, doi: 10.3389/FMED.2021.653925/BIBTEX.
[18]  L. Zhao and K. Jia, “Multiscale CNNs for Brain Tumor Segmentation and Diagnosis,” Comput. Math. Methods Med., vol. 2016, 2016, doi: 10.1155/2016/8356294.
[19]  Chakrabarty  Navoneel,  “Brain  MRI  Images  for  Brain  Tumor  Detection  |  Kaggle,”  Kaggle,  2019. https://www.kaggle.com/datasets/navoneel/brain-mri-images-for-brain-tumor-detection (accessed Jul. 10, 2022).
[20]  D.  Eng  et  al.,  “Automated  coronary  calcium  scoring  using  deep  learning  with  multicenter  external validation,” npj Digit. Med., vol. 4, no. 1, pp. 1–13, Jun. 2021, doi: 10.1038/s41746-021-00460-1.
[21]  R. Chelghoum, A. Ikhlef, A. Hameurlaine, and S. Jacquir, “Transfer Learning Using Convolutional Neural Network Architectures for Brain Tumor Classification from MRI Images,” vol. 1, Springer International Publishing, 2020, pp. 189–200. doi: 10.1007/978-3-030-49161-1_17.
[22]  A.  Al  Nahid  et  al.,  “A  novel  method  to  identify  pneumonia  through  analyzing  chest  radiographs employing a multichannel convolutional neural network,” Sensors (Switzerland), vol. 20, no. 12, pp. 1– 18, 2020, doi: 10.3390/s20123482.
[23]  M.  Thesis,  “A  comparative  analysis  of  multi-modal  brain-MRI  segmentation  with  3D  deep  neural networks,” no. July, 2019.
[24]  Y. Sun, L. Li, P. Cong, Z. Wang, and X. Guo, “Enhancement of digital radiography image quality using a convolutional neural network,” J. Xray. Sci. Technol., vol. 25, no. 6, pp. 857–868, 2017, doi: 10.3233/XST- 17310.
[25]  R.  Zhou,  S.  Hu,  B.  Ma,  and  B.  Ma,  “Automatic  Segmentation  of  MRI  of  Brain  Tumor  Using  Deep Convolutional Network,” Biomed Res. Int., vol. 2022, pp. 1–9, Jun. 2022, doi: 10.1155/2022/4247631.