Abstrak —Modalitas pencitraan primer untuk untuk pemeriksaan  anatomi  dan  fisiologi  janin  adalah  alat ultrasonografi  (USG)  medis  2  dimensi  mengingat  harganya yang  murah,  ketersediaan  yang  melimpah,  kemampuan realtime , dan tidak adanya bahaya radiasi. Head Circumference (HC)  merupakan  parameter  pengukuran  biometri  janin  yang dianalisa  untuk  mengetahui  perkembangan  janin  secara kuantitatif  dengan  menggunakan  mesin  USG.  Pada  praktik klinis,  karena  rasio signal-to-noise yang  rendah,  klinisi seringkali  mengalami  kesulitan  untuk  mengenali  bidang  janin dengan  tepat.  Lebih  dari  itu,  klinisi  kesulitan  untuk  membuat elips yang paling mendekati hanya dengan tiga titik parameter minor  dan  mayor  yang  disediakan  mesin  USG.  Proses  deteksi dan pengukuran HC secara manual oleh klinisi membutuhkan waktu  yang  cukup  lama  dan  akurasinya  sangat  bergantung dengan  pengalaman  dan  kemampuan  klinisi.  Penelitian mengenai deteksi dan pengukuran otomatis HC sedang menjadi bidang  penelitian  yang  cukup  aktif.  Dalam  penelitian  ini diajukan  sebuah  sistem  deteksi  otomatis  untuk  HC.  Metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  diajukan  untuk melakukan  klasifikasi  bidang  elips  janin  dari  jaringan  ibu maupun  jaringan  janin  lainnya.  CNN  dipekerjakan  untuk pixel-wise  classification citra  ke  dalam  kelas  bidang  janin, maternal  tissue ,  ataupun background .  Pada  penelitian  ini,  dari 13 citra uji, didapatkan rata rata akurasi segmentasi semantik sebesar 0.76.
Kata Kunci —Convolutional Neural Network,
Head Circumference, Semantic Segmentation.
.

## I. PENDAHULUAN
ENELITIAN mengenai deteksi dan pengukuran otomatis HC  dari  citra  USG  2  Dimensi  merupakan  bidang penelitian  yang  cukup  aktif.  Modalitas  primer  untuk memperkirakan  kesehatan  janin  adalah  alat  ultrasonografi (USG)  2D  (2  Dimensi)  mengingat  harganya  yang  murah, ketersediaan yang melimpah, kemampuan realtime, dan tidak adanya  bahaya  radiasi.  Sejauh  ini,  setidaknya  satu pemeriksaan  rutin  dengan  alat  USG  pada  pertengahan minggu ke 18-22 pembuahan wajib dilakukan [1]. Citra yang dihasilkan pemindaian janin menggunakan USG 2D menjadi salah  satu  tolok  ukur  utama  untuk  memperkirakan perkembangan janin.
Perkembangan  janin  dapat  dianalisa  secara  kualitatif contohnya  kerja  jantung  janin  dan  kuantitatif  contohnya pengukuran  biometri  janin  yang  mana  akan  dibahas  dalam penelitian  ini.  Pengukuran  biometri  dilakukan  untuk memperkirakan  kelainan  pertumbuhan  janin  serta  estimasi berat  janin  dan Gestational  Age (GA).  Estimasi  berat  janin dan  GA  yang  akurat  penting  untuk  memberikan  perlakuan optimal selama masa kehamilan [2]. Pengukuran biometri
janin meliputi pengukuran Biparietal Diameter (BPD), Head Circumference (HC), Abdominal  Circumference (AC)  dan Femur Length (FL) [3]. HC merupakan pengukuran lingkar kepala janin yang sangat prediktif untuk memprediksi GA.
Pada praktik klinis, deteksi dan pengukuran HC dilakukan secara  semi  otomatis.  Secara  manual,  klinisi  perlu mengarahkan probe untuk  mendapatkan  tampilan  bidang kepala  atau  abdomen  janin  yang  tepat  sesuai  dengan ketentuan  anatominya.  Tampilan  bidang  yang  tepat merupakan  syarat  untuk  mendapatkan  pengukuran  yang dapat  diterima.  Dari  tampilan  bidang  yang  tepat  klinisi kemudian  meletakkan  kaliper  parameter  elips  dimana selanjutnya  mesin  USG  secara  otomatis  membentuk  elips berdasarkan  kaliper  yang sudah ditentukan dan  menghitung lingkar  elips  tersebut.  Namun,  karena  rasio signal-to-noise yang rendah, klinisi seringkali kesulitan untuk mengenali dan membedakan bidang maternal tissue dan bidang janin berikut dengan  validasi  penerimaan  bidang  janin  yang  tepat. Pengukuran  manual  HC  janin  tetap  merupakan  tugas  yang menantang  dan  memakan  waktu  bahkan  untuk  klinisi  yang berpengalaman [4].
Deteksi serta lokalisasi dari bidang standar janin menjadi modal dasar untuk pengukuran biometri. Namun, proses ini membutuhkan  pengetahuan  mengenai  anatomi  dan  persepsi spasial  yang  tinggi  sehingga  akurasinya  sangat  bergantung pada  pengalaman  dan  pengetahuan  operator.  Bahkan, identifikasi  sebuah  struktur  dari  citra  yang  sudah  jelas  bisa jadi merupakan tugas yang sangat menantang terutama untuk operator  yang  belum  ahli.  Hal  ini  menimbulkan  variabilitas deteksi  dan  lokalisasi  berikut  dengan  pengukuran  biometri janin  baik  inter  maupun  intra  klinisi.  Variabilitas  ini  dapat menyebabkan diagnosis kehamilan yang tidak tepat.
Pada  saat  yang  bersamaan,  dunia  mengalami  kekurangan sonographer yang  berpengalaman.  Masalah  ini  sangat terlihat terutama pada negara  berkembang, dimana  menurut World  Health  Organization (WHO),  banyak  USG  yang digunakan  oleh  sonographer  yang  sedikit  atau  tidak melakukan formal training [1]. Pengembangan sistem deteksi dan pengukuran HC secara otomatis menjadi sangat penting di Indonesia sebagai salah satu negara berkembang di dunia. Sistem  deteksi  bidang  kepala  secara  otomatis  diharapkan menyelesaikan permasalahan variabilitas pengukuran dengan menjadi  informasi  pendukung  pengambilan  keputusan  oleh klinisi. Dengan begitu, perbedaan pengukuran antara klinisi dengan pengalaman yang sedikit dan banyak dapat dikurangi. Alhasil,  diagnosis  kehamilan  (terutama  diagnosis  umur ukuran,  serta  berat    janin)  menjadi  akurat.  Lebih  dari  itu, diagnosis yang akurat dapat digunakan sebagai dasar dalam

## Deteksi Otomatis Bidang Kepala Janin dari Citra Ultrasonografi 2 Dimensi
Cahya Perbawa Aji, Tri Arief Sardjono, dan Muhammad Hilman Fatoni Departemen Teknik Biomedik, Institut Teknologi Sepuluh Nopember  (ITS)
e-mail : sardjono@bme.its.ac.id
P
menentukan  perkembangan  janin  yang  tidak  normal  lebih akurat.Salah  satu  penelitian  yang  cukup  dikenal  untuk mendeteksi  dan  mengukur  HC  secara  otomatis  adalah  [4], dimana  pada  penelitian  ini,  digunakan Random  Forest Classifier untuk  ekstraksi  ROI  HC.  Penggunaan Random Forest  Classifier memiliki  performa  yang  cukup  baik. Namun,  klasifikasi ini  membutuhkan prior knowledge yang baik  untuk  merancang  sistem.  Setelahnya,  penelitian  yang dilakukan  Kim  et  al    [5]  dilakukan  dengan  menggunakan CNN.  Dalam  penelitian  tersebut,  cara  paling  akurat  untuk mendeteksi batas kepala oleh U-Net adalah mengklasifikasikan  setiap  piksel  menjadi  empat  kelas  yang berbeda:  jaringan  ibu  memiliki  pola  arah  horizontal,  batas kepala atas memiliki pola busur cekung, batas kepala bawah memiliki pola busur cembung, dan yang tersisa.
Dalam penelitian ini, diusulkan sebuah sistem yang dapat melakukan proses deteksi otomatis HC menggunakan CNN. Pemilihan  metode  CNN  digunakan  karena  CNN  dapat menjadi classifier yang robust untuk citra USG janin [1], [6],
[7].  CNN  akan  digunakan  untuk  melakukan  segmentasi semantik  terhadap  tiga  kelas  yaitu  bidang  elips, maternal tissue, dan background.

## II. PERANCANGAN SISTEM

## A. Desain system secara umum
Secara  umum,  alur  kerja  sistem  yang  akan  dibuat dijelaskan dalam diagram blok pada Gambar 1. Pada praktik klinis,  terdapat  beberapa  langkah  untuk  mendapatkan  HC atau AC yang dapat dipercaya. Pada penelitian ini, langkah- langkah  tersebut  diuraikan  dalam  tiga  langkah.  Pertama, klinisi  mencoba  untuk  mengarahkan  probe  untuk  mencari struktur  batasan  bidang  kepala  ataupun  abdomen  janin. Kedua, klinisi mencoba mengenali struktur struktur di dalam lingkaran tersebut dibantu dengan beberapa parameter seperti gain dan frekuensi pada USG. Ketiga, jika sudah tepat bentuk dan  posisinya,  klinisi  akan  melakukan  pengukuran  HC ataupun  AC  secara  semi-otomatis  dibantu  oleh  mesin  USG dimana  klinisi  meletakkan  beberapa  parameter  berupa  titik bidang mayor dan minor elips  selanjutnya mesin USG secara otomatis  menentukan  kelilingnya.  Syarat  utama  penentuan HC  dan  AC  yang  tepat  adalah  peletakan  probe  dan pengaturan  parameter  pada  alat  USG  yang  tepat  untuk
mendapatkan  citra  bidang  head  dan  abdomen  yang  tepat sesuai  dengan  ketentuan  anatomi  yang  ada  untuk mendapatkan hasil pengukuran yang dapat dipercaya.
Alur  kerja  dari  penelitian  ini  ditujukan  untuk  menjadi pendukung  klinisi  pada  tahap  pertama  dan  kedua.  Pertama, citra USG 2D sebagai masukan melalui image preprocessing untuk  selanjutnya  menjadi  masukan  proses  pendeteksian bidang  kepala  janin  secara  umum.  Proses  deteksi  secara otomatis dilakukan dengan memanfaatkan metode CNN yang digunakan  untuk  mengklasifikasikan  setiap  pixel  ke  dalam bidang  kepala  ataupun  abdomen  dari  kelas  lain  seperti maternal  tissue dan  bagian  lain  yang  dianggap  sebagai background .  Klasifikasi  dengan  CNN  digunakan  karena diharapkan  CNN  mampu  untuk  melakukan  klasifikasi  citra USG  2  dimensi  janin  yang  memiliki  kompleksitas  bentuk yang tinggi dengan intensitas piksel yang dibatasi pada satu channel grayscale saja.

## B. Dataset
Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  digunakan untuk  melatih  CNN  dan  menguji  sistem  secara  umum. Dataset bidang  kepala  yang  akan  diguanakan  akan didapatkan  dari  “Grand  Challenges  in  Biomedical  Image Analysis” bidang Head Circumference yang berisi database citra USG 2 dimensi bidang kepala janin. Dataset ini terdiri dari  total  1334  gambar  ultrasound  dua  dimensi  (2D)  dari bidang  standar  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  HC. Data dapat diunduh dari [8]. Data ini dibagi menjadi satu set pelatihan  999  gambar  dan  satu  set  uji  335  gambar.  Ukuran setiap  gambar  USG  2D  adalah  800  x  540  piksel  dengan ukuran  piksel  mulai  dari  0,052  hingga  0,326  mm.  Ukuran piksel  untuk  setiap  gambar  dapat  ditemukan  di  file  csv: ‘training_set_pixel_size_and_HC.csv’  dan  ‘test_set_pixel_ size.csv’.  Set  pelatihan  juga  mencakup  gambar  dengan anotasi manual lingkar kepala untuk setiap HC, yang dibuat oleh  seorang  ahli  sonografi  yang  terlatih.  File  csv 'training_set_pixel_size_and_HC.csv'  termasuk  pengukuran lingkar  kepala  (dalam  milimeter)  untuk  setiap  HC  yang beranotasi dalam set pelatihan.

## C. Penyiapan Dataset
Sebelum  siap  untuk  menjadi  dataset,  data  tersebut  harus melalui  seleksi  secara  manual  dan pre-processing .  Proses seleksi citra dataset dilakukan  dengan  memilih  citra  yang
Semantic segmentation
Bidang elips
Kepala atau Abdomen Citra USG 2D Janin Pre-processing Region of Interest Maternal Tissue Others and Background
Gambar 1.  Diagram blok sistem secara umum.
digunakan dalam pelatihan dan pengujian adalah citra  yang menyerupai data raw dari US. Karena dari total 1334 citra HC yang  ada  dalam  dua  berkas  pelatihan  dan  pengujian  ada banyak  citra  yang  sudah  dilakukan  proses cropping dan praproses lainnya, data tersebut dipindai secara manual untuk diseleksi  hanya  citra  yang  masih  tampak  seperti  citra  raw yang  diambil  dari  mesin  USG  langsung  saja.  Dari  berkas pelatihan, diambil 58 citra dan dari berkas pengujian diambil 24  citra  sehingga  total  ada  82  citra  yang  akan  digunakan untuk  proses  pelatihan  dan  pengujian.  Selanjutnya  sesuai dengan nama berkas citra yang akan digunakan, data ukuran piksel  juga  diseleksi  sehingga  dalam  satu  berkas  hanya terdapat ukuran piksel bagi  citra citra  yang akan digunakan saja.  Proses  penyiapan dataset dapat  dijelaskan  dalam diagram  blok  pada  Gambar  2.  Secara  umum  penyiapan dataset  untuk  proses  pembelajaran  CNN  dijelaskan  dalam Gambar  3.  Karena  pada  bagian  ini,  CNN  digunakan  untuk melakukan pixel-wise  classification ,  maka  proses  anotasi harus dilakukan pada dimensi spasial untuk setiap pikselnya.
Untuk mempermudah proses ini, program bernama Labelme digunakan karena program ini merupakan salah satu program yang open  source .  Proses  ini  dilakukan  dengan  memberi batasan  berupa  titik  titik  polygon  untuk  region  yang  akan diberi  anotasi.  Setelah  proses  dilakukan  untuk  keseluruhan dataset , maka akan terbentuk satu berkas dalam format .json untuk  setiap  citra,  berapapun  jumlah  kelas  di  dalam  citra tersebut. Selanjutnya, format tersebut  harus diubah  menjadi berkas .png untuk selanjutnya nilai tiap pikselnya dibaca oleh CNN sebagai desired output . Untuk proses tersebut, labelme memberikan  fitur  untuk  melakukan  konversi format .json menjadi sebuah folder yang berisi citra anotasi dalam format .png.  Untuk  itu  sebuah  algoritma  dibuat  untuk  secara otomatis  membuka  semua  file  hasil  ubahan format tersebut dan mengambil citra anotasi. Setelah itu semua data tersebut dibagi ke dalam folder train, val, dan tes. Berkas train berisi data citra yang akan digunakan untuk proses learning.
Seleksi citra Dataset HC
Dataset https://hc18.grand-challenge.org/
999 Citra latih 335 Citra uji
540x800 (beberapa tidak) Seleksi ukuran piksel Sesuai citra yang diambil Dataset 58 Citra latih 24 Citra uji Dataset Siap Pakai Ukuran tiap piksel
Gambar 2.  Diagram blok penyiapan dataset . Dataset Siap Pakai Annotation Labelme Anaconda labelme Annotation JSON labelme_json_to_dataset namafile.json -o namafile Annotation PNG 8bit Tidak ada informasi warna Preprocessing CV2.imread Ambil informasi warna imsave Annotation PNG 8bit RGB Annotation PNG 8bit RGB Foldering Train Train_labels Val Val_labels Test Test_labels
Penjelasan Data .csv Annotation PNG 8bit Tidak ada informasi warna
Gambar 3.  Diagram blok penyiapan data anotasi.
Gambar 4.  Perbandingan loss dan epoch .
Tabel 1. Arsitektur CNN
Input Transformed Image 512 x 512 x 1 Layer Type Feature Maps Filter Size Stride 1 conv×2 512 × 512 × 64 3 × 3 1 2 maxpool 256 × 256 × 64 2 × 2 2 3 conv×2 256 × 256 × 128 3 × 3 1 4 maxpool 128 × 128 × 128 2 × 2 2 5 conv×2 128 × 128 × 256 3 × 3 1 6 maxpool 64 × 64 × 256 2 × 2 2 7 conv×2 64 × 64 × 512 3 × 3 1 8 maxpool 32 × 32 × 512 2 × 2 2 9 conv 32 × 32 × 1024 3 × 3 1 10 conv 32 × 32 × 512 3 × 3 1 11 transposed 64 × 64 × 512 2 × 2 2 12 concat7 64 × 64 × 1024 - - 13 Conv 64 × 64 × 512 3 × 3 1 14 Conv 64 × 64 × 256 3 × 3 1 15 Transposed 128 × 128 × 256 2 × 2 2 16 concat5 128 × 128 × 512 - - 17 Conv 128 × 128 × 256 3 × 3 1 18 Conv 128 × 128 × 128 3 × 3 1 19 Transposed 256 × 256 × 128 2 × 2 2 20 concat3 256 × 256 × 256 - - 21 Conv 256 × 256 × 256 3 × 3 1 22 Conv 256 × 256 × 64 3 × 3 1 23 Transposed 512 × 512 × 64 2 × 2 2 24 concat1 512 × 512 × 128 - - 25 conv×2 512 × 512 × 64 3 × 3 1 Out Conv 512 × 512 × 3 3 × 3 1 Tabel 2. Hasil pengujian Nomor Nama File Akurasi 1 53.png 0.80 2 54.png 0.73 3 55.png 0.80 4 56.png 0.80 5 57.png 0.56 6 58.png 0.65 7 59.png 0.82 8 60.png 0.76 9 61.png 0.75 10 62.png 0.82 11 63.png 0.78 12 64.png 0.76 13 65.png 0.89 Rata - rata 0.76
Berkas val dilakukan untuk melakukan proses validasi untuk setiap jumlah epoch tertentu dengan menghasilkan citra hasil prediksi  dan  penghitungan  nilai  kesalahan.  Sedangkan  citra test digunakan untuk pengujian sistem CNN maupun sistem secara keseluruhan.
Proses selanjutnya adalah penyiapan anotasi. Secara umum proses ini dijelaskan pada Gambar 3. Karena pada bagian ini, CNN  digunakan  untuk  melakukan pixel-wise  classification , maka  proses  anotasi  harus  dilakukan  pada  dimensi  spasial untuk  setiap  pikselnya.  Untuk  mempermudah  proses  ini, program  bernama  Labelme  digunakan  karena  program  ini merupakan salah satu program yang open source . Proses ini dilakukan dengan memberi batasan berupa titik titik polygon untuk  region  yang  akan  diberi  anotasi.  Setelah  proses dilakukan  untuk  keseluruhan dataset ,  maka  akan  terbentuk satu berkas dalam format .json untuk setiap citra, berapapun jumlah  kelas  di  dalam  citra  tersebut.  Selanjutnya, format tersebut harus diubah menjadi berkas .png untuk selanjutnya nilai tiap pikselnya dibaca oleh CNN sebagai desired output . Untuk  proses  tersebut,  labelme  memberikan  fitur  untuk melakukan konversi format .json menjadi sebuah folder yang berisi  citra  anotasi  dalam format .png.  Untuk  itu  sebuah algoritma dibuat untuk secara otomatis membuka semua file hasil  ubahan format tersebut  dan  mengambil  citra  anotasi. Setelah itu semua data tersebut dibagi ke dalam folder train, val, dan test .  Berkas train berisi  data  citra  yang  akan digunakan untuk proses learning . Berkas val dilakukan untuk melakukan proses validasi untuk setiap jumlah epoch tertentu dengan  menghasilkan  citra  hasil  prediksi  dan  penghitungan nilai  kesalahan.  Sedangkan  citra test digunakan  untuk pengujian sistem CNN maupun sistem secara keseluruhan.

## D. Perancangan Arsitektur CNN
Arsitektur  jaringan  CNN  berdasarkan  U-net  yang  akan digunakan  diilustrasikan pada  Tabel 1. Arsitektur ini terdiri dari contracting  path dan expansive  path . Contracting  path mengikuti  arsitektur  tipikal  jaringan  CNN  untuk  klasifikasi biasa.  Arsitektur  ini  terdiri  dari  aplikasi  berulang  dua konvolusi  3x3  (konvolusi  tidak  ditambahkan),  masing- masing diikuti oleh Rectified Linear Unit (ReLU) dan operasi maxpool 2x2 dengan langkah 2 piksel untuk downsampling . Setiap langkah di jalur ekspansif terdiri dari upampling peta fitur  diikuti  oleh  konvolusi  yang  mana  berupa transposed convolution yang  membagi  dua  jumlah  saluran  fitur, gabungan  dengan  peta  fitur  yang  dipangkas  sesuai  dari contracting  path ,  dan  dua  konvolusi  3x3,  masing-masing diikuti  oleh  ReLU.  Yang  membedakan  arsitektur  yang digunakan  dibanding  dengan  U-net  adalah  adanya padding untuk  setiap  operasi  konvolusinya.  Hal  ini  ditujukan  untuk menjaga resolusi spasial sama antara masukan dan keluaran proses konvolusi. Sedangkan, lebih dari itu, terutama  untuk jumlah fitur pada setiap prosesnya, penelitian pada penelitian ini disamakan parameternya dengan alur kerja pada arsitektur U-net sesuai yang dijelaskan pada [9].

## E. Perancangan Proses Learning CNN
Pada  proses  pembelajaran,  terdapat  beberapa  parameter yang ditetapkan di awal. Yang pertama citra input ditentukan sebagai citra grayscale dengan ukuran 512 x 512 piksel. Citra dataset  yang  kurang  lebih  berukuran  540  x  800  (beberapa sedikit lebih atau kurang) kemudian melalui proses cropping dimana  yang  diambil  di  bagian  tengah  dari  citra  dengan
ukuran 512 x 512. Pemilihan ukuran ini didasari oleh alasan kemampuan dari memori GPU yang hanya dapat menampung citra input dengan ukuran 512 x 512. Proses cropping dipilih dibandingkan dengan proses resizing dipilih karena informasi mengenai  ukuran  tiap  piksel  penting  untuk  dipertahankan demi validitas pengukuran lingkar elips nantinya. Lebih dari itu proses cropping dengan ukuran 512 x 512 di tengah tidak menghilangkan fitur bidang janin. Sehingga input CNN array berukuran 512 x 512 x 1. Input ini kemudian melalui proses konversi  dan  array  reshaping  menjadi  tensor  array  untuk menyesuaikan  array  library  tensorflow  dengan  ukuran  1  x 512  x  512  x  1.  Keluaran  dari  CNN  berupa  array  dengan ukuran 1 x 512 x 512 x 3. Nilai 3 menandakan jumlah kelas yang ada pada CNN yang dirancang.
Untuk proses inisialisasi, semua nilai beban dan bias diatur sebagai nilai random dengan standard deviasi 1 dan rata-rata 0. Adam berbeda dengan stochastic gradient descent klasik. Stochastic  gradient  descent mempertahankan  tingkat pembelajaran  tunggal  (disebut  alpha)  untuk  semua pembaruan  bobot  dan  tingkat  pembelajaran  tidak  berubah selama  pelatihan.  Metode  optimasi  Adam  menggabungkan keuntungan  dari  dua  ekstensi  lain  dari  penurunan  gradien stokastik  yaitu  Algoritma  Gradient  Adaptif  (AdaGrad)  dan Root Mean Square Propagatio n (RMSProp).
Ada  Grad  mengalami  masalah  tingkat  pembelajaran menghilang,  tetapi  AdaGrad  sangat  berguna  untuk  kasus  di mana gradien kecil. Di sisi lain, RMSprop tidak mengurangi tingkat pembelajaran ke nilai yang sangat kecil pada langkah waktu  yang  lebih  tinggi.  Namun  di  sisi  negatif,  itu  tidak memberikan  solusi  optimal  untuk  kasus  gradien  jarang. Pendekatan ADAptive  Moment (ADAM)  memperkirakan tingkat  pembelajaran  terpisah  untuk  setiap  parameter  dan menggabungkan  positif  dari  AdaGrad  dan  RMSprop. Perbedaan  utama  antara  Adam  dan  dua  pendahulunya (RMSprop  dan  AdaDelta)  adalah  bahwa  pembaruan diperkirakan  dengan  menggunakan  momen  pertama  dan momen  kedua  dari  gradien.  Adam  adalah  algoritma  yang populer  di  bidang  pembelajaran  mendalam  karena  ia mencapai hasil yang baik dengan cepat.
Sedangkan  untuk  nilai  konvergensi,  pada  bagian  ini digunakan  batas  konvergensi  berupa  nilai  epoch  maksimal yang diatur pada 10.000 epoch . Namun program diatur untuk dapat  melakukan  proses pause atau  penghentian  sementara pada epoch tertentu dan dilanjutkan kembali. Karena proses pembelajaran  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama berhubung  ukuran  masukan  dan  keluaran  yang  digunakan berukuran  cukup  besar  yaitu  512  x  512.  Dalam  proses pembelajaran, looping dilakukan dengan membagi ke dalam epoch, iterasi,  dan batch .  Jumlah batch merupakan hyperparameter yang  ditetapkan  di  awal  pembelajaran. Jumlah iterasi merupakan jumlah data dalam training dataset dibagi dengan jumlah batch . Sedangkan 1 epoch mencakup semua  data  dalam train  dataset sehingga  mencakup  semua iterasi.  Tujuan  dibentuk looping untuk batch adalah  untuk melakukan batch normalization . Batch normalization penting untuk  melakukan regularization yang  tujuannya  untuk menghindari  terjadinya overfitting . Overfitting adalah  suatu kondisi  yang  mungkin  terjadi  pada  proses  generalisasi. Generalisasi  adalah  suatu  proses  induksi  yang  berusaha mengenali suatu pola dari suatu kejadian pada masa lampau untuk  memprediksi  kejadian  pada  masa  yang  akan  datang.
Namun,  pada  penelitian  ini,  prosedur  ini  belum  dilakukan walau platform sudah disediakan.

## F. Metode Pengujian
Pengujian  dilakukan  dengan  memberikan  beberapa  input citra  kepada  sistem  untuk  mendapatkan  hasil  berupa segmentasi  semantik.  Citra  yang  digunakan  sebagai  input adalah  citra  validasi  pada  berkas  val  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya. Perhitungan akurasi proses segmentasi semantik dengan CNN dilakukan dengan mencari nilai Dice Similarity Coefficient (DSC) seperti  yang  digunakan  pada  [10]  yang dijelaskan pada Persamaan 1,
𝐷𝑆𝐶 = 2.ǀ𝐴𝑟𝑒𝑎ₛ  ∩ 𝐴𝑟𝑒𝑎 R
2.ǀ𝐴𝑟𝑒𝑎ₛ +𝐴𝑟𝑒𝑎 R (1)
di  mana 𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑆 adalah  area  anotasi  dari  klinisi  yang didapatkan  dari  dataset  dan 𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑆 adalah  area  segmentasi semantik oleh CNN pada sistem yang diajukan.

## III. PENGUJIAN DAN HASIL
A. Pengujian
Proses learning dilakukan  dengan  menggunakan library Tensorflow  dengan  kompatibilitas  penggunaan Graphical Processing Unit (GPU). Sebab, pemrograman menggunakan program  fungsi  dari scratch ,  waktu  yang  dibutuhkan  untuk satu kali perhitungan maju adalah sekitar 10 menit. Pengujian dilakukan  dengan  memberikan  beberapa  input  citra  kepada sistem untuk mendapatkan hasil berupa segmentasi semantik, deteksi  elips,  dan  nilai  pengukuran  lingkar  elipsnya.  Citra input diambil dari berkas val. Berkas tersebut berisi 13 citra USG  2  Dimensi.  Pengujian  dimulai  dengan  memilih  salah satu citra yang akan diuji dari 13 citra tersebut. Selanjutnya, citra  yang  dipilih  akan  dibaca  sebagai  sebuah array dan ditampilkan  pada user  interface .  Pembacaan  citra  sebagai sebuah  array  dilakukan  dengan  bantuan library opencv. Secara default ,  citra  akan  dibaca  sebagai array 3  dimensi yang  dengan  ukuran  lebar,  panjang,  dan  dimensi.  Dimensi berjumlah  tiga  karena  citra  dibaca  sebagai  citra red , green , blue (RGB). Namun, karena citra ini sebenarnya merupakan citra grayscale ,  sehingga  nilai  dari  ketiga channel tersebut sama. Sehingga, dapat diambil salah satu channel saja untuk menjadi array dua  dimensi  saja.  Citra  tersebut  kemudian menjadi  input  bagi  proses  prediksi.  Pada  tahap  yang bersamaan, OS digunakan  untuk  mendapatkan  informasi mengenai  nama  berkas  citra  yang  dipilih.  Informasi  ini penting  karena  secara  otomatis  program  selanjutnya  akan membaca  informasi  dari file .csv  yang  berisi  informasi tentang  ukuran piksel  setiap citra dan hasil pengukuran HC yang  dilakukan  oleh  klinisi  sesuai  yang  didapatkan  dari dataset .  Setelah  mendapatkan  umpan  masukan  dari  proses sebelumnya,  proses  segmentasi  semantik  dilakukan.  Pada tahap  ini,  pertama  dilakukan recall dari  arsitektur  CNN, pembacaan weight dan threshold ,  serta  proses cropping dengan  ukuran  sesuai  arsitektur  CNN  yaitu  512  x  512  dan penetapan hasil tersebut sebagai masukan CNN. Pada tahap akhir, perhitungan feedforward dilakukan untuk mendapatkan  hasil  segmentasi  semantik  berupa  citra  yang lebih sederhana berupa colormap klasifikasi pixel-wise .

## B. Hasil
Dengan  arsitektur  sesuai  U-Net  yang  telah  dimodifikasi sesuai yang dijelaskan pada Table 1, untuk 1800 epoch dan learning rate 0.1 learning dilakukan. Gambar 4 menjelaskan bagaimana  performa  arsitektur  dengan hyperparameter dalam melakukan proses training terhadap dataset yang ada dimana  menjelaskan  perbandingan  nilai  kesalahan  terhadap jumlah epoch selama proses training . Tabel 2 menunjukkan hasil akurasi pengujian untuk 13 data val .

## IV. DISKUSI
Pada  penelitian  ini,  diusulkan  sebuah  sistem  yang  dapat melakukan  proses  deteksi  otomatis  bidang  kepala  janin menggunakan  CNN.  Pemilihan  metode  CNN  digunakan karena CNN dapat menjadi classifier yang robust untuk citra USG  janin [1],  [6],  [7].  CNN  digunakan  untuk  melakukan segmentasi  semantik  terhadap  tiga  kelas  yaitu  bidang  elips, maternal tissue, dan background. Berbeda dengan penelitian sebelumnya,  pembagian  kelas  yang  sedemikian  rupa  pada penelitian  ini  diusulkan.  Dari  hasil  eksperimen  tersebut, didapatkan  hasil  akurasi  yang  cukup  tinggi  walau  hanya dengan 1800 iterasi.
Penelitian ini memiliki beberapa ruang untuk pengembangan  di  penelitian  selanjutnya.  Pertama,  pada penelitian  ini  ukuran  masukan  ditentukan  menjadi  512x512 piksel. Hal ini didapatkan dengan melakukan cropping citra raw.  Dengan  ukuran  seperti  ini,  proses  pembelajaran  CNN menjadi lebih lama.  Untuk meningkatkan performa dan hasil CNN,  dapat  dilakukan reshaping masukan  menjadi  ukuran yang  lebih  kecil.  Selanjutnya,  arsitektur  dan  penentuan jumlah  fitur  pada  CNN  pada  penelitian  ini  dirancang berdasarkan U-Net. Namun, perlu diujicobakan arsitektur dan beberapa jumlah fitur lain. Jumlah fitur yang sangat banyak memang meningkatkan ketelitian pada segmentasi semantik. Namun,  biaya  komputasi  akan  meningkat  jika  jumlah  fitur tersebut  ditambah.  Perlu  dilakukan  penelitian  mengenai jumlah fitur dan layer yang cukup untuk klasifikasi citra USG janin  2  dimensi.  Jumlah  fitur  minimal  untuk  mendapatkan hasil  yang  sama  baik  pada  penerapan  klasifikasi  citra  USG janin  2  dimensi  akan  menghemat  proses  komputasi  baik learning maupun testing. Dengan melakukan ini harapannya proses komputasi lebih cepat sehingga pembelajaran dengan waktu yang sama dapat dilakukan untuk jumlah iterasi yang lebih  banyak.  Sehingga,  dengan  waktu  pembelajaran  yang sama,  iterasi  yang  didapatkan  lebih  banyak.  Kedua,  dalam penelitian  ini  telah  dilakukan  pengujian  sistem  secara keseluruhan  untuk  data  bidang  kepala.  Pengujian  bidang abdomen dengan data anotasi yang baik dengan jumlah yang cukup  dapat  dilakukan  pada  penelitian  selanjutnya  untuk menguji robustness dari perancangan klasifikasi dengan tiga kelas untuk data bidang abdomen. Lebih dari itu, diperlukan juga  informasi  mengenai  ukuran  tiap  piksel  beserta  hasil pengukuran manual oleh klinisi sebagai bahan validasi nilai pengukuran  keliling  elips  hasi  deteksi  dalam  satuan millimeter.  Ketiga,  untuk  menguji  kesesuaian  hasil pengukuran HC diperlukan metode plane acceptance check . Sesuai  alur  pengukuran  HC  oleh  klinisi,  bidang  pencitraan yang  tepat  merupakan  syarat  untuk  menentukan  kesesuaian nilai penerimaan pengukuran yang didapatkan. Hal ini dilaku
kan dengan melakukan pengenalan bentuk dan lokasi struktur struktur  dalam  satu  bidang  hasil  pencitraan  2D  oleh  USG. CNN  yang  lain  dapat  diperkerjakan  untuk  melakukan pengenalan  terhadap  bidang  tersebut  dari  hasil cropping sesuai  parameter  elips  yang  didapatkan.  Namun,  hal  utama yang  harus  dilakukan  untuk  melakukan  proses  ini  adalah menyiapkan dataset yang berisi citra dan anotasi manual oleh klinisi terhadap struktur struktur janin yang ada dalam bidang kepala dan abdomen yang tepat.

## V. KESIMPULAN
Sistem klasifikasi CNN untuk deteksi bidang kepala janin telah diusulkan. dengan klasifikasi tiga kelas yaitu maternal tissue, ROI,  dan backgruound dari  13  citra  uji,  didapatkan rata rata akurasi segmentasi semantik sebesar 0.76. Hasil ini didapatkan dari 1800 iterasi pembelajaran. Penelitian ini telah dilakukan  pengujian  sistem  secara  keseluruhan  untuk  data bidang  kepala.  Pengujian  bidang  abdomen  dengan  data anotasi yang baik dengan jumlah yang cukup dapat dilakukan pada  penelitian  selanjutnya  untuk  menguji robustness dari perancangan klasifikasi dengan tiga kelas untuk data bidang abdomen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  C.  F.  Baumgartner  et  al.,  “SonoNet :  Real-Time  Detection  and
Localisation of Fetal Standard Scan Planes in Freehand Ultrasound,” vol. 36, no. 11, pp. 2204–2215, 2017.
[2]  N. H. Khan, E. Tegnander, J. M. Dreier, S. Eik-Nes, H. Torp, and G. Kiss,  “Automatic  detection  and  measurement  of  fetal  femur  length using  a  portable  ultrasound  device,”  in 2015  IEEE  International Ultrasonics  Symposium, IUS  2015 , 2015,  pp.  1–4,  doi: 10.1109/ULTSYM.2015.0486.
[3]  P. W. Callen, Ultrasonography in obstetrics and gynecology. Elsevier Health Sciences. 2011.
[4]  J.  Li et  al. ,  “Automatic  Fetal  Head  Circumference  Measurement  in Ultrasound  Using  Random  Forest  and  Fast  Ellipse  Fitting,” IEEE  J. Biomed.  Heal.  Informatics ,  vol.  22,  no.  1,  pp.  215–223,  2018,  doi: 10.1109/JBHI.2017.2703890.
[5]  H.  P.  Kim,  S.  M.  Lee,  J.  Kwon,  Y.  Park,  K.  C.  Kim,  and  J.  K.  Seo, “Automatic evaluation of fetal head biometry from ultrasound images using  machine  learning,” Physiol.  Meas. ,  pp.  1–9,  2019,  doi: 10.1088/1361-6579/ab21ac.
[6]  H.  Chen et  al. , “Standard Plane Localization in Fetal Ultrasound via Domain Transferred Deep Neural Networks,” IEEE J. Biomed. Heal. Informatics ,  vol.  19,  no.  5,  pp.  1627–1636,  Sep.  2015,  doi: 10.1109/JBHI.2015.2425041.
[7]  J.  Jang,  Y.  Park,  B.  Kim,  S.  M.  Lee,  J.  Y.  Kwon,  and  J.  K.  Seo, “Automatic  Estimation  of  Fetal  Abdominal  Circumference  from Ultrasound Images,” IEEE J. Biomed. Heal. Informatics , vol. 22, no. 5, pp. 1512–1520, 2017, doi: 10.1109/JBHI.2017.2776116.
[8]  Thomas L. A. van den Heuvel; Dagmar de Bruijn; Chris L. de Korte; Bram  van  Ginneken,  “Automated  measurement  of  fetal  head circumference using 2D ultrasound images.” .
[9]  O.  Ronneberger,  P.  Fischer,  and  T.  Brox,  “U-Net:  Convolutional Networks  for  Biomedical  Image  Segmentation,”  in Medical  Image Computing and Computer-Assisted Intervention , 2015, pp. 234–241.
[10]  T.  L.  A.  van  den  Heuvel,  D.  de  Bruijn,  C.  L.  de  Korte,  and  B.  van Ginneken, “Automated measurement of fetal head circumference,” vol. 4, pp. 1–20, 2018, doi: 10.5281/ZENODO.1322001.