Deteksi Pneumothorax pada Citra X-ray menggunakan Convolutional Neural Network

Abstract

Pneumothorax adalah salah satu kondisi paru-paru dimana terkumpulnya udara yang pada rongga pleura,
yaitu rongga tipis dibatasi dua selaput pleura diantara paru-paru dan dinding dada. Kondisi Pneumotho-
rax termasuk kedalam kategori kondisi kritis pada paru-paru yang memerlukan penanganan medis dari
dokter atau ahli medis lain dengan cepat. Jika tidak ditangani dengan cepat maka dapat menyebabkan
komplikasi hingga kematian. Maka dari itu deteksi dini dari kondisi Pneumothorax adalah suatu hal
yang perlu diprioritaskan.

Permasalahan yang sering terjadi saat ini adalah perbedaan analisis/penafsiran gambar medis antar
dokter. Sementara metode diagnosis saat ini masih bersifat manual yaitu ahli radiologi perlu mengecek
gambar secara langsung dengan bantuan Computer Aided Detection and Diagnosis (CAD). Dikarenakan
tingkat akurasi prediksi dari CAD masih belum signifikan maka diperlukan teknologi Deep Learning.
Salah satunya metode yang digunakan untuk melakukan proses training deteksi adalah menggunakan
Convolutional Neural Network.

Untuk menjawab atas permasalahan tersebut, maka pada penelitian ini akan dikembangkan sebuah
sistem yang menggunakan CNN agar dapat melakukan pendeteksian kondisi Pneumothorax, sehingga
dapat membantu menegaskan diagnosis yang dilakukan oleh dokter. Data citra yang digunakan adalah
Dataset NIH Chest X-ray yang berjumlah 112.121 citra dan dipublikasikan oleh National Institutes of
Health. Dataset tersebut terbagi menjadi tiga belas jenis kelas penyakit paru-paru.