Sistem Berbasis Deep Learning untuk Segmentasi dan Klasifikasi Tingkat Keganasan Tumor Otak Menggunakan Citra MRI 3D
Indira Salsabila Ardan 1 , Rarasmaya Indraswari 2,*
Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia
1 6026231019@student.its.ac.id; 2 raras@its.ac.id
*penulis korespondensi

## INFO ARTIKEL ABSTRAK

## Sejarah Artikel
Diterima: 5 Juli 2024 Direvisi: 28 Juli 2024 Diterbitkan: 13 Agustus 2024 Tumor otak merupakan pertumbuhan sel abnormal di dalam otak, yang dapat bersifat jinak atau ganas. Kanker otak, yang merupakan bentuk ganas dari tumor otak, termasuk dalam jenis kanker yang paling agresif dan  sering  terdiagnosis  pada  berbagai  rentang  usia.  Di  Indonesia, terdapat sekitar 300 kasus tumor otak yang didiagnosis setiap tahunnya, termasuk  pada  anak-anak.  Dalam  menangani  kasus  tumor  otak, diperlukan  informasi  mengenai  lokasi  spasial  tumor  dan  tingkat keganasan  tumor  untuk  merencanakan  pembedahan  dan  pengobatan. Metode  saat  ini  yang  mengandalkan  analisis  manual  pada  citra Magnetic  Resonance  Imaging (MRI)  dapat  menyebabkan  hasil  yang bervariasi  antar  dokter  ( inter-observer  error ).  Penelitian  mengenai klasifikasi tingkat keganasan tumor otak pada citra MRI 3D juga masih terbatas.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini,  akan  dilakukan pengembangan sistem yang menggunakan metode deep learning untuk segmentasi  dan  klasifikasi  tingkat  keganasan  tumor  otak  pada  citra MRI  3D.  Dalam  penelitian  ini,  telah  berhasil  dikembangkan  sistem berbasis deep  learning yang  mampu  melakukan  segmentasi  dan klasifikasi  tingkat  keganasan  tumor  otak  pada  citra  MRI  3D.  Model segmentasi tumor otak yang diusulkan menggunakan arsitektur U-Net dengan dice sebesar  82%  pada  250 epoch .  Sedangkan,  model klasifikasi  yang  diusulkan  menggunakan  arsitektur Convolutional
Neural  Network (CNN)  dengan base model ResNet50V2 yang sudah dilatih  pada dataset ImageNet, head  model yang  terdiri  dari  satu lapisan dense dengan 512 nodes , dan lapisan output yang memprediksi input menjadi  dua  kelas,  yaitu  “LGG”  dan  “HGG”  dengan accuracy sebesar 97% pada 10 epoch .

## Kata Kunci
Deep learning Magnetic Resonance Imaging Segmentasi tumor otak Tumor otak

## PENDAHULUAN
Tumor  otak  merupakan  pertumbuhan  sel  yang  abnormal  di  dalam  otak,  yang  dapat bersifat  jinak  atau  ganas.  Kanker  otak,  yang  merupakan  bentuk  ganas  dari  tumor  otak, termasuk  dalam  jenis  kanker  yang  paling  agresif  dan  sering  terdiagnosis  pada  berbagai rentang usia [1]. Di Indonesia, terdapat sekitar 300 kasus tumor otak yang didiagnosis setiap tahunnya,  termasuk  pada  anak-anak  [2].  Dalam  menangani  kasus  tumor  otak,  diperlukan informasi mengenai lokasi spasial tumor untuk merencanakan pembedahan dan pengobatan serta menilai dan memantau respons terhadap pengobatan [3]. Selain itu, informasi mengenai tingkat keganasan tumor juga diperlukan untuk membentuk rencana pengobatan dan, dalam beberapa  kasus,  untuk  memperkirakan  prognosis  [4].  Dalam  rangka  melakukan  diagnosis dengan  lebih  cepat  dan  memberikan  informasi  yang  lebih  komprehensif,  telah dikembangkan metode pencitraan untuk mendeteksi tumor otak, salah satunya menggunakan Magnetic  Resonance  Imaging (MRI).  MRI  menggunakan  medan  magnet  dan  gelombang
Vol. 6, No. 2, Agustus 2024, Halaman 1-10
radio  yang  dihasilkan  oleh  komputer  untuk  menghasilkan  gambaran  detail  otak  dalam kepala.  Alat  MRI  berbentuk  tabung  yang  dikelilingi  oleh  magnet  besar  melingkar. Pemeriksaan  MRI  menghasilkan  citra  tiga  dimensi  (3D)  yang  dapat  dilihat  dari  berbagai sudut.  Namun,  segmentasi  dan  klasifikasi  tingkat  keganasan  tumor  otak  pada  citra  MRI umumnya masih dilakukan secara manual oleh dokter spesialis, yang dapat menghasilkan hasil yang bervariasi antara satu dokter dan dokter lainnya ( inter-observer error ).
Beberapa penelitian telah dilakukan dalam bidang segmentasi tumor otak menggunakan metode deep  learning .  Ganesh  dkk.  (2019)  menggunakan  tiga  arsitektur  3D-Dense-Unet untuk  segmentasi  tumor  otak.  Kelompok  pertama  menggunakan dice sebagai  fungsi loss . Kelompok  kedua  menggunakan binary  focal  loss sebagai  fungsi loss .  Kelompok  ketiga terdiri  dari  dua  subkelompok,  yaitu High  Grade  Glioma (HGG)  dan Low  Grade  Glioma (LGG). Pada langkah pertama dari kelompok ketiga, sebuah jaringan Convolutional Neural Network (CNN) dikembangkan untuk memisahkan antara HGG dan  LGG. Jaringan HGG dilatih  menggunakan  kasus  HGG,  sementara  jaringan  LGG  dilatih  menggunakan  kasus LGG. Hasil eksperimen pada dataset Brain Tumor Segmentation (BraTS) 2019 memberikan nilai dice sebesar 85% [5]. Sun dkk. (2019) menggunakan ensemble dari tiga arsitektur CNN 3D yang berbeda, yaitu Cascaded Anisotropic Convolutional Neural Network (CA-CNN), DFKZ  Net,  dan  3D  U-Net , untuk  segmentasi  tumor  otak.  Hasil  eksperimen  pada dataset BraTS  2019  memberikan  nilai dice sebesar  80%  dan Hausdorff  Distance  95%  percentile (HD95)  sekitar  3  mm  [6].  Shboul  dkk.  (2019)  menggunakan  CNN,  U-Net,  dan Fully Convolutional Network (FCN), bersama dengan fitur radiomik untuk melakukan segmentasi tumor otak.  Selain itu, semantic label fusion juga digunakan untuk meningkatkan akurasi segmentasi. Hasil eksperimen pada dataset BraTS 2018 memberikan nilai dice sebesar 80% [7]. Feng dkk. (2020) menggunakan ensemble 3D U-Net untuk segmentasi tumor otak. Enam jaringan  U-Net  digunakan  dengan  konfigurasi  yang  berbeda,  termasuk  jumlah  blok encoding/decoding ,  ukuran input  patch ,  dan  bobot  berbeda  untuk loss .  Hasil  eksperimen pada dataset BraTS 2018 memberikan nilai dice sebesar 81% dan HD95 sekitar 17 mm [8]. Pei dkk. (2020) mengusulkan metode Context-Aware Deep Neural Network (CANet) untuk segmentasi  tumor  otak.  Setelah  itu,  dengan  memanfaatkan  jaringan  abnormal  yang  telah tersegmentasi, 3D CNN digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat keganasan tumor ke dalam tiga kelas, yaitu astrocytoma, IDH-mutant (A), oligodendroglioma, IDH-mutant (O), dan glioblastoma, IDH-wildtype (G). Hasil eksperimen segmentasi pada dataset BraTS2019 memberikan  nilai dice sebesar  85%  dengan  HD95  sekitar  5  mm.  Sementara  itu,  hasil eksperimen klasifikasi pada dataset CPM-RadPath 2019 memberikan nilai accuracy sebesar 64% [9].
Meskipun  telah  banyak  penelitian  dilakukan  untuk  melakukan  segmentasi  tumor otak pada  citra  MRI  3D  menggunakan  metode deep  learning ,  penelitian  yang  melakukan klasifikasi tingkat keganasan tumor otak masih terbatas. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, akan dilakukan pengembangan sistem yang menggunakan metode deep learning untuk segmentasi  dan  klasifikasi  tingkat  keganasan  tumor  otak  pada  citra  MRI  3D.  Dengan penelitian  ini,  diharapkan  sistem  yang  dikembangkan  dapat  secara  otomatis  dan  akurat melakukan segmentasi dan klasifikasi tingkat keganasan tumor otak.

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  sesuai  dengan  Gambar  1  yang  melibatkan  beberapa  tahapan. Pertama,  studi  literatur  yang  mendukung  pengerjaan  penelitian  sebagai  acuan  dan  dasar dalam  melakukan  penelitian.  Kedua,  pengumpulan  data  sekunder.  Ketiga, pre-processing data,  dengan  mengubah  format  citra  dari  NifTI  (.nii)  menjadi  format  JPG  (.jpg),  untuk mempermudah visualisasi dan analisis. Keempat, pengembangan model segmentasi tumor otak  dan  pengembangan  model  klasifikasi  tingkat  keganasan  tumor  otak,  menggunakan
arsitektur  yang  diusulkan.  Kelima,  proses  pelatihan  model.  Keenam,  uji  coba  &  evaluasi model untuk mencapai performa yang optimal. Terakhir, penulisan penelitian.
Gambar 1. Metode penelitian

## Dataset
Dataset yang digunakan pada penelitian ini berasal dari dataset BraTS 2020 [10], [11], [12]. Setiap citra pada dataset berukuran 240 x 240 piksel dan terdiri dari 155 slice , dengan total 369 kasus. Kasus tersebut terdiri dari 76 kasus LGG dan 293 kasus HGG. Setiap kasus dilengkapi  dengan  empat  modalitas  MRI:  FLAIR,  T1,  T2,  dan  T1CE,  serta ground  truth segmentasi dari jaringan abnormal pada tumor. Ground truth segmentasi diperoleh melalui segmentasi  manual  oleh  satu  hingga  empat  penilai,  diverifikasi  oleh  ahli  radiologi  saraf berpengalaman,  dan  mencakup Gadolinium-Enhancing  Tumor (ET), Peritumoral  Edema (ED), dan Necrotic and Non-Enhancing Tumor Core (NCR/NET). Data tersebut akan dibagi menjadi  set  pelatihan  dan  pengujian  dengan  rasio  80:20.  Gambar  2  menunjukkan  contoh citra dalam dataset .
Gambar 2. Contoh citra dalam dataset
Pre-processing Data
Implementasi ke dalam coding dilakukan untuk menyesuaikan data agar dapat diolah oleh jaringan deep learning . Pemrosesan dilakukan pada citra dengan mengubah format dari NifTI  (.nii)  menjadi  JPG  (.jpg)  untuk  memudahkan  visualisasi  dan  analisis.  Ekstraksi informasi dilakukan dari setiap slice pada gambar 3D dan disimpan sebagai gambar 2D.

## Model Segmentasi Tumor Otak
Arsitektur  U-Net  digunakan  dalam model  segmentasi  tumor  otak  pada  penelitian ini. Model ini menerima citra input berukuran 112 x 112 piksel dan menghasilkan output yang sesuai dengan ground truth sebesar 112 x 112 piksel. Model ini dilatih dari awal, artinya proses  pelatihan  dimulai  menggunakan  data  BraTS2020  tanpa  menggunakan  model  yang dilatih sebelumnya. Dalam proses ini, arsitektur jaringan dan semua parameter diinisialisasi secara acak sebelum memulai proses pelatihan.
U-Net  merupakan  metode deep  learning yang  paling  banyak  digunakan  untuk segmentasi citra, terutama dalam konteks citra medis [13]. U-Net mengadopsi pendekatan end-to-end sepenuhnya,  yang  artinya  bekerja  dari  awal  hingga  akhir  tanpa  memerlukan langkah  tambahan, menggunakan convolutional  network .  Secara  umum,  arsitektur  U-Net terdiri  dari  dua  lapisan  utama,  yaitu encoder ( downsampling )  dan decoder ( upsampling ) [14].
Lapisan encoder bertujuan untuk mengurangi resolusi citra dan menangkap informasi global dari citra. Lapisan ini terdiri dari lima blok. Setiap blok dimulai dengan dua lapisan konvolusi untuk mengekstraksi fitur dengan jumlah filter berturut-turut 16, 32, 64, 128, dan 256.  Setiap  lapisan  konvolusi  menggunakan kernel berukuran  3  x  3  piksel  dengan  fungsi aktivasi  ReLU  dan  menggunakan padding ‘same’ .  Jumlah filter (feature  channel) digandakan  untuk  mempertahankan  representasi  fitur  yang  penting  pada  tingkat  resolusi yang lebih rendah. Di antara kedua lapisan konvolusi tersebut, digunakan lapisan dropout untuk mengurangi overfitting , dengan tingkat dropout masing-masing 0.1, 0.1, 0.2, 0.2, dan 0.3.  Terakhir,  lapisan max  pooling digunakan  untuk  mengurangi  dimensi  hasil  konvolusi dengan window berukuran  2  x  2  piksel  pada  setiap  blok. Output dari encoder adalah representasi  fitur  penting  dengan  ukuran  yang  lebih  kecil  dari  citra  input,  yang  akan digunakan sebagai input untuk decoder .
Lapisan decoder bertujuan  untuk  mengembalikan  informasi  spasial  yang  mungkin hilang selama proses downsampling . Lapisan ini terdiri dari empat blok. Setiap blok dimulai dengan  lapisan  konvolusi transpose untuk  memperbesar  dimensi  fitur  secara  bertahap. Jumlah filter yang digunakan adalah 128, 64, 32, dan 16 secara berturut-turut, dengan kernel berukuran 2 x 2 piksel, kecuali pada blok terakhir yang menggunakan ukuran 3 x 3 piksel, serta  menggunakan  langkah strides dan padding ‘same’ .  Fitur-fitur  yang  telah  diperbesar
kemudian  digabungkan  dengan  representasi  fitur  dari encoder yang  sesuai  menggunakan lapisan concatenate .  Tujuannya  adalah  untuk  mempertahankan  informasi  detail  dari encoder . Kemudian, dua lapisan konvolusi digunakan dengan kernel berukuran 3 x 3 piksel dan fungsi aktivasi ReLU untuk mengolah fitur  yang telah digabungkan. Di antara kedua lapisan konvolusi tersebut, digunakan lapisan dropout untuk mengurangi overfitting , dengan tingkat dropout 0.2 pada blok pertama dan kedua, serta 0.1 pada blok ketiga dan keempat. Terakhir, lapisan konvolusi dengan jumlah filter sesuai dengan jumlah kelas, yaitu 4, dan fungsi aktivasi softmax digunakan untuk menghasilkan output berupa citra hasil segmentasi tumor.
Arsitektur  U-Net  dapat  diterapkan  pada  citra  baik  dua  dimensi  (2D)  maupun  tiga dimensi (3D). Perbedaan utamanya terletak pada jenis matriks konvolusi yang digunakan. Pada  citra  2D,  digunakan  matriks  konvolusi  dua  dimensi  (disebut  2D  U-Net),  sementara pada  citra  3D,  digunakan  matriks  konvolusi  tiga  dimensi  (disebut  3D  U-Net).  Model segmentasi tumor otak dalam penelitian ini dilatih menggunakan algoritma optimasi Adam dengan batch size 128  untuk  250 epoch .  Gambar  3  menunjukkan  arsitektur  model segmentasi tumor otak yang diusulkan.
Gambar 3. Arsitektur model segmentasi tumor otak yang diusulkan

## Model Klasifikasi Tingkat Keganasan Tumor Otak
Pada  penelitian  ini,  arsitektur  CNN  digunakan  dalam  model  klasifikasi  tingkat keganasan  tumor  otak.  CNN  adalah  metode deep  learning yang  paling  umum  digunakan untuk  mengklasifikasikan  citra.  CNN  menggunakan  potongan  kecil  citra  ( image  patch ) untuk  mengklasifikasikan  piksel-piksel  dalam  citra.  Namun,  kelemahan  dari  metode  ini adalah proses konvolusi yang dilakukan berulang kali dengan potongan piksel yang saling bertumpang-tindih.
Penggunaan  metode deep  learning ,  termasuk  CNN,  telah  meningkat  karena  mampu memberikan  akurasi  yang  tinggi  dalam  pengolahan  citra.  Namun,  ada  beberapa permasalahan  yang  muncul  dalam  segmentasi  citra  medis  3D  menggunakan  metode deep learning , seperti jumlah data pelatihan yang sedikit, sumber daya komputasi yang terbatas, dan  ketidakseimbangan dataset .  Beberapa  strategi  telah  dikembangkan  untuk  mengatasi masalah  ini,  seperti  pemrosesan  3D  menggunakan  kernel  3D  dan  pemrosesan  2D  dengan slicing citra.
Vol. 6, No. 2, Agustus 2024, Halaman 1-10
Secara umum, CNN terdiri dari tiga jenis lapisan atau proses. Lapisan pertama adalah lapisan konvolusi, di mana fungsi aktivasi ReLU digunakan untuk melakukan konvolusi 2D dan menghasilkan beberapa channel atau feature map [15].  Lapisan kedua adalah lapisan pooling ,  yang  digunakan  untuk  mengompresi  citra  dan  mendapatkan  fitur  utama  dengan ukuran window tertentu. Lapisan terakhir adalah lapisan fully-connected (dense layer), yang serupa dengan metode Artificial Neural Network (ANN) dan digunakan untuk menghasilkan nilai output dan melakukan proses pelatihan dengan menggunakan cost function . Dalam  proses  pelatihan  CNN, error antara  hasil  klasifikasi  dan label  data  digunakan untuk  memperbarui  nilai filter konvolusi  di  jaringan.  Proses  ini  bertujuan  untuk meningkatkan akurasi  klasifikasi  dan  disebut  proses  pelatihan  atau training .  ResNet50V2 digunakan  sebagai base  model pada  model  klasifikasi  tingkat  keganasan  tumor  otak. ResNet50V2  adalah  salah  satu  varian  populer  dari  arsitektur  ResNet  ( Residual  Network ) yang dikembangkan pada tahun 2015 untuk pengolahan citra. Arsitektur ini terdiri dari 50 lapisan konvolusi yang membuatnya sangat efektif dalam melakukan klasifikasi citra. Salah satu fitur utama dari ResNet50V2 adalah penggunaan fitur skip connections atau shortcut connections . Fitur ini memungkinkan jaringan untuk mempelajari residual functions , yaitu perbedaan antara input dan output pada setiap lapisan. Keunggulan utama dari fitur skip connections pada ResNet50V2 adalah kemampuannya dalam mengatasi masalah penurunan kinerja ( vanishing gradient ). Masalah ini terjadi ketika gradient , yang merupakan turunan parsial dari fungsi error terhadap bobot jaringan, menjadi sangat kecil atau bahkan menghilang saat dilakukan back-propagation pada lapisan-lapisan dalam jaringan. Dengan adanya skip connections , jaringan dapat lebih mudah mempelajari residual  functions ,  sehingga  masalah gradient yang  menghilang  dapat  diatasi.  Hal  ini berdampak positif pada peningkatan kinerja jaringan dalam mempelajari dan mengekstraksi fitur-fitur yang kompleks dari citra. Gambar 4 menunjukkan Arsitektur ResNet50V2.
Gambar 4. Arsitektur ResNet50V2 [16]
Gambar MRI otak dari dataset BraTS2020 diubah ukurannya menjadi 112 x 112 x 3 piksel  untuk  konsistensi.  Lapisan output ResNet50V2  telah  dihapus  dan  semua  lapisan dibekukan. Head model kemudian ditempatkan di atas lapisan base model , dengan fungsi aktivasi  ReLU  untuk  memproses head  model melalui  lapisan dense 512 nodes setelah menerima feature map berukuran 4 x 4 x 2048 channels dari base model . Lapisan output terdiri dari 2 nodes dengan fungsi aktivasi Softmax untuk mengklasifikasikan kelas “LGG” dan  “HGG”  dari  citra  MRI  otak.  Model  dilatih  menggunakan  algoritma  optimasi  Adam, dengan batch size 32, selama 10 epoch , dan menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE)  untuk  menangani  ketidakseimbangan  data.  Gambar  5  menunjukkan arsitektur model klasifikasi tingkat keganasan tumor otak yang diusulkan.
Gambar 5. Arsitektur model klasifikasi tingkat keganasan tumor otak yang diusulkan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  model  yang  diusulkan  diimplementasikan  menggunakan  bahasa pemrograman Python dan library TensorFlow-Keras. Eksperimen dilakukan menggunakan GPU NVIDIA GeForce RTX 3060 dan RAM 32 GB 3600 MHz DDR4.

## Eksperimen pada Model Segmentasi Tumor Otak
Pada model segmentasi tumor otak, dilakukan eksperimen terhadap jumlah epoch yang digunakan  untuk  menemukan  model  dengan  performa  terbaik.  Jumlah epoch yang dibandingkan adalah 50, 100, 150, 200, 250, dan 300 epoch . Metrik evaluasi yang digunakan adalah dice, yang mengevaluasi tumpang tindih antara hasil prediksi segmentasi dan ground truth .  Perbandingan  dibatasi  hingga  300 epoch dikarenakan  terjadi  penurunan  performa model  ketika  jumlah epoch ditingkatkan  dari  250  menjadi  350,  sehingga  tidak  ada peningkatan  performa  yang  diharapkan.  Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang  ditunjukkan pada Tabel 1, ditemukan bahwa model dengan jumlah epoch sebanyak 250 menghasilkan performa terbaik.
Tabel 1. Eksperimen jumlah epoch untuk model segmentasi tumor otak
Jumlah epoch Performa model (%) Running time (detik) Dice 50 76 12154 100 80 24304 150 80 36443 200 81 48963 250 (Usulan) 82 60744 300 81 72896
Model segmentasi tumor otak yang diusulkan dalam penelitian ini mencapai dice sebesar 82% dengan running time 60744 detik. Secara keseluruhan, performa model ini cukup baik meskipun  menggunakan  ukuran  citra input yang  lebih  rendah  dibandingkan  penelitian sebelumnya. Keterbatasan komputasi membatasi ukuran citra input menjadi 112 x 112 x 3 piksel. Meskipun ukuran citra input dalam penelitian ini lebih rendah, perbedaan performa model tidak terlalu signifikan dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.

## Eksperimen pada Model Klasifikasi Tingkat Keganasan Tumor Otak
Pada model klasifikasi tingkat keganasan tumor otak, dilakukan dua eksperimen untuk menemukan  model  dengan  performa  terbaik.  Metrik  evaluasi  yang  digunakan  mencakup accuracy ,  yang  mengukur  rasio  antara  prediksi  benar  dengan  jumlah  keseluruhan  data; precision ,  yang  mengukur  rasio  prediksi  benar  positif  terhadap  keseluruhan  hasil  yang diprediksi positif; recall , yang mengukur  prediksi benar positif terhadap keseluruhan data yang sebenarnya positif.; dan f1-score , yang merupakan perbandingan rata-rata antara presisi dan recall yang diwakili dengan bobot tertentu.
Pertama,  dilakukan  perbandingan  antar  arsitektur base  model yang  digunakan  untuk transfer  learning.  Transfer  learning merupakan  teknik  di  mana  model  yang  telah  dilatih sebelumnya digunakan sebagai titik awal untuk pelatihan pada tugas baru. Arsitektur base model yang  dibandingkan  adalah  ResNet50V2  [16],  InceptionResNetV2  [17],  dan MobileNetV2 [18]. Dalam penelitian ini, seluruh base model yang digunakan telah dilatih pada dataset ImageNet. Semua eksperimen menggunakan arsitektur head model yang sama, yang terdiri dari satu lapisan dense dengan 512 nodes [19]. Berdasarkan hasil eksperimen yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2,  ditemukan  bahwa  arsitektur base  model ResNet50V2 menghasilkan model dengan performa terbaik.
Tabel 2. Eksperimen base model untuk model klasifikasi tingkat keganasan tumor otak
Arsitektur base model Performa model (%) Running time (detik) Accuracy  Precision  Recall F1- score ResNet50V2 [16] (Usulan) 97 97 97 97 1168 InceptionResNetV2 [17] 92 94 92 92 1521 MobileNetV2 [18] 95 96 95 95 1084
Kedua,  dilakukan  perbandingan  antar  jumlah epoch yang  digunakan.  Jumlah epoch yang  dibandingkan  adalah  10,  20,  dan  30.  Perbandingan  dibatasi  hingga  30 epoch dikarenakan tidak terjadi peningkatan performa model saat jumlah epoch ditingkatkan dari 10 ke 20 dan performa menurun saat jumlah epoch ditingkatkan dari 20 ke 30, sehingga tidak ada peningkatan performa yang diharapkan. Berdasarkan hasil eksperimen yang ditunjukkan pada  Tabel  3,  ditemukan  bahwa  model  dengan  jumlah epoch sebanyak  10  menghasilkan performa terbaik. Selain itu, jumlah epoch yang lebih rendah ini memberikan running time yang paling efisien sehingga lebih menguntungkan dari segi waktu pelatihan.
Tabel 3. Eksperimen jumlah epoch untuk model klasifikasi tingkat keganasan tumor otak
Jumlah epoch Performa model (%) Running time (detik) Accuracy  Precision  Recall  F1-score 10 (Usulan) 97 97 97 97 1168 20 97 97 97 97 1693 30 96 96 96 96 2044
Model  klasifikasi  tingkat  keganasan  tumor  otak  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini mencapai accuracy, precision, recall, dan f1-score sebesar 97%, dengan running time 1168 detik. Performa model ini sangat baik untuk membedakan antara kelas “LGG” dan “HGG” pada  citra  MRI  3D.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  mampu  menangkap  karakteristik penting dari kedua tingkat keganasan tumor tersebut.

## KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, telah berhasil dikembangkan sistem berbasis deep learning yang mampu melakukan segmentasi dan klasifikasi tingkat keganasan tumor otak pada citra MRI 3D. Model segmentasi tumor otak yang  diusulkan menggunakan arsitektur U-Net dengan input berupa dataset citra MRI otak berukuran 112 x 112 piksel dan output berupa citra yang telah  tersegmentasi  berukuran  112  x  112  piksel.  Dengan  menggunakan  model  yang diusulkan, diperoleh dice sebesar 82%, yang mencapai performa terbaiknya pada 250 epoch . Model klasifikasi tingkat keganasan tumor otak yang diusulkan menggunakan metode CNN dengan arsitektur yang terdiri dari base model, head model, dan lapisan output . Base model yang digunakan adalah ResNet50V2  yang telah dilatih terlebih dahulu ( pre-trained ) pada dataset ImageNet.  Citra  MRI  berukuran  112  x  112  x  3  piksel  digunakan  sebagai input , sedangkan output-nya berukuran 4 x 4 x 2048 channels . Head model yang digunakan terdiri dari satu lapisan dense dengan 512 nodes dan menggunakan fungsi aktivasi ReLU. Lapisan tersebut  langsung  terhubung  dengan  lapisan output yang  memprediksi  input  berupa  512 nodes ke dalam dua kelas, yaitu "LGG" dan "HGG", dengan menggunakan fungsi aktivasi softmax.  Dengan  menggunakan  model  yang  diusulkan,  diperoleh accuracy,  precision, recall, dan f1 score sebesar 97%, yang mencapai performa terbaiknya pada 10 epoch . Untuk penelitian  selanjutnya,  dapat  dilakukan  pengembangan  arsitektur  jaringan  guna meningkatkan performa model dalam segmentasi dan klasifikasi tingkat keganasan tumor otak. Selain itu, penggunaan dataset yang lebih besar dapat digunakan untuk menguji kinerja model.

## REFERENSI
[1] R. Vankdothu, M. A. Hameed, and H. Fatima, “A Brain Tumor Identification and Classification Using Deep Learning based on CNN-LSTM Method,” Computers and Electrical Engineering, vol. 101, p. 107960, Jul. 2022, doi: 10.1016/J.COMPELECENG.2022.107960.
[2] UNAIR News, “Pentingnya Peran Perawat Kesehatan di Rumah bagi Pasien Tumor Otak.” Accessed: Oct.  03,  2023.  [Online].  Available:  https://news.unair.ac.id/2019/04/29/pentingnya-peran-perawat- kesehatan-di-rumah-bagi-pasien-tumor-otak/?lang=idhttps://news.unair.ac.id/2019/04/29/pentingnya- peran-perawat-kesehatan-di-rumah-bagi-pasien-tumor-otak/?lang=id
[3] A.  Fathi  Kazerooni  et  al.,  “Automated  Tumor  Segmentation  and  Brain  Tissue  Extraction  from Multiparametric MRI of Pediatric Brain Tumors: A Multi-Institutional Study,” medRxiv, vol. 5, no. 1, Jan. 2023, doi: 10.1101/2023.01.02.22284037.
[4] National  Cancer  Institute,  “Tumor  Grade  -  NCI.”  Accessed:  Jul.  03,  2024.  [Online].  Available: https://www.cancer.gov/about-cancer/diagnosis-staging/diagnosis/tumor-grade
[5] C. Ganesh et al., “Fully Automated Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction of Gliomas using Deep Learning and MRI,” bioRxiv, p. 760157, Oct. 2019, doi: 10.1101/760157.
[6] L. Sun, S. Zhang, H. Chen, and L. Luo, “Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction Using Multimodal  MRI Scans With Deep Learning,” Frontiers  in Neuroscience, vol. 13, no. JUL, p. 810, 2019, doi: 10.3389/FNINS.2019.00810.
[7] Z. A. Shboul, M. Alam, L. Vidyaratne, L. Pei, M. I. Elbakary, and  K. M. Iftekharuddin,  “Feature- Guided Deep Radiomics for Glioblastoma Patient Survival Prediction,” Frontiers in Neuroscience, vol. 13, Sep. 2019, doi: 10.3389/FNINS.2019.00966.
[8] X. Feng, N. J. Tustison, S. H. Patel, and C. H. Meyer, “Brain Tumor Segmentation Using an Ensemble of 3D U-Nets and Overall Survival Prediction Using Radiomic Features,” Frontiers in computational neuroscience, vol. 14, Apr. 2020, doi: 10.3389/FNCOM.2020.00025.
[9] L. Pei, L. Vidyaratne, M. M. Rahman, and K. M. Iftekharuddin, “Context aware deep learning for brain tumor segmentation, subtype classification, and survival prediction using radiology images,” Scientific reports, vol. 10, no. 1, Dec. 2020, doi: 10.1038/S41598-020-74419-9.
[10] S.  Bakas  et  al.,  “Advancing  The  Cancer  Genome  Atlas  glioma  MRI  collections  with  expert
Vol. 6, No. 2, Agustus 2024, Halaman 1-10
segmentation labels and radiomic features,” Scientific Data 2017 4:1, vol. 4, no. 1, pp. 1–13, Sep. 2017, doi: 10.1038/sdata.2017.117.
[11] S. Bakas et al., “Identifying the Best Machine Learning Algorithms for Brain Tumor Segmentation, Progression Assessment, and Overall Survival Prediction in the BRATS Challenge,” Nov. 2018.
[12] B. H. Menze et al., “The Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark (BRATS),” IEEE Transactions  on  Medical  Imaging,  vol.  34,  no.  10,  pp.  1993–2024,  Oct.  2015,  doi: 10.1109/TMI.2014.2377694.
[13] N. Siddique, S. Paheding, C. P. Elkin, and V. Devabhaktuni, “U-net and its variants for medical image segmentation:  A  review  of  theory  and  applications,”  IEEE  Access,  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3086020.
[14] O.  Ronneberger,  P.  Fischer,  and  T.  Brox,  “U-net:  Convolutional  networks  for  biomedical  image segmentation,” in Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence  and  Lecture  Notes  in  Bioinformatics),  Springer  Verlag,  2015,  pp.  234–241.  doi: 10.1007/978-3-319-24574-4_28.
[15] A. F. Agarap, “Deep Learning using Rectified Linear Units (ReLU),” Mar. 2018, Accessed: Nov. 02, 2023. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1803.08375v2
[16] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Identity Mappings in Deep Residual Networks,” Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), vol. 9908 LNCS, pp. 630–645, Mar. 2016, doi: 10.1007/978-3-319-46493-0_38.
[17] C. Szegedy, S. Ioffe, V. Vanhoucke, and A. A. Alemi, “Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning,” Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, vol. 31, no. 1, pp. 4278–4284, Feb. 2017, doi: 10.1609/AAAI.V31I1.11231.
[18] M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, A. Zhmoginov, and L. C. Chen, “MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks,” Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 4510–4520, Jan. 2018, doi: 10.1109/CVPR.2018.00474.
[19] I. S. Ardan and R. Indraswari, “Design of Brain Tumor Detection System on MRI Image Using CNN,” 2024  ASU  International  Conference  in  Emerging  Technologies  for  Sustainability  and  Intelligent Systems, ICETSIS 2024, pp. 1388–1393, 2024, doi: 10.1109/ICETSIS61505.2024.10459651.