Pengambilan Citra: Proses ini melibatkan pengambilan gambar medis menggunakan berbagai teknik, seperti MRI, CT scan, atau ultrasonografi, tergantung pada organ atau jaringan yang akan diperiksa.
Praproses Citra: Citra medis sering kali memiliki noise atau gangguan yang dapat mempengaruhi analisis. Langkah ini melibatkan membersihkan dan meningkatkan kualitas citra sebelum proses analisis lebih lanjut.
Segmentasi: Segmentasi adalah proses membagi citra menjadi bagian-bagian yang relevan, seperti organ atau area tertentu. Dalam konteks deteksi tumor, langkah ini membantu mengidentifikasi bagian-bagian dari citra yang mungkin mengandung tumor.
Ekstraksi Fitur: Fitur-fitur yang relevan diekstraksi dari citra yang telah di-segmentasi. Fitur-fitur ini bisa berupa intensitas piksel, bentuk, tekstur, atau fitur lain yang dapat membantu membedakan antara jaringan normal dan potensi tumor.
Klasifikasi: Setelah fitur-fitur diekstraksi, langkah berikutnya adalah menggunakan algoritma klasifikasi, seperti jaringan saraf tiruan (neural networks), algoritma pembelajaran mesin (machine learning), atau pendekatan lainnya, untuk membedakan antara gambar yang mengandung tumor dan yang tidak.
Validasi dan Evaluasi: Performa sistem harus dinilai dengan membandingkan hasil deteksi dengan diagnosa medis yang sudah ada. Metrik seperti sensitivitas, spesifisitas, nilai prediksi positif dan negatif, serta akurasi dapat digunakan untuk mengevaluasi efektivitas pendekatan ini.
Optimisasi: Berdasarkan hasil evaluasi, sistem dapat dioptimasi dan disempurnakan untuk meningkatkan akurasi dan kinerja dalam mendeteksi tumor.
Integrasi dengan Praktik Klinis: Hasil deteksi tumor dari pendekatan ini harus diintegrasikan dengan praktik klinis, di mana dokter dapat menggunakannya sebagai alat bantu untuk membuat keputusan medis yang lebih baik .
Pendekatan ini dapat memiliki dampak yang signifikan dalam bidang kedokteran dengan memungkinkan deteksi tumor yang lebih cepat dan akurat, yang pada gilirannya dapat meningkatkan peluang pengobatan yang berhasil dan memperbaiki prognosis pasien. Namun, perlu diingat bahwa pendekatan ini merupakan alat bantu dan tidak menggantikan peran dokter dalam mendiagnosis dan merencanakan pengobatan.
Peran pemuda sangat penting dalam mendukung perkembangan teknologi medis, agar bisa memberikan berkontribusi pada penelitian ini harus berkolaborasi dengan interdisipliner ilmu, terutama pemahaman mendalam tentang Anatomi dan Biologi tubuh. Pengetahuan tentang Teknis Citra Medis, Mengetahui dasar dasar kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Kumpulkan dataset yang relevan untuk melatih model deteksi tumor. Etika dan keamanan, pemuda harus mematuhi pedoman dan regulasi yang berlaku dalam penggunaan data pasien dan informasi medis. validasi dan uji klinis, kolaborasi interdisiplin ilmu, dan komunikasi dan diseminasi hasil.Â
