Jasa Riset AI Citra Medis: CNN-LSTM, Deep Learning & Grad-CAM
Tim Cerdas Inovasi Digital membantu skripsi, tesis, dan publikasi tentang deteksi penyakit dari citra medis: dari praproses data, model pembanding, model usulan hybrid seperti CNN-LSTM, sampai evaluasi klinis dan Grad-CAM — dengan kode PyTorch yang rapi dan hasil siap ditulis di bab 4.
Layanan
- Klasifikasi penyakit dari citra: pneumonia, TBC, COVID-19, retinopati diabetik, kanker kulit, dan lainnya.
- Model hybrid & usulan: CNN-LSTM, CNN-Transformer, attention, atau arsitektur Anda sendiri.
- Praproses: CLAHE, segmentasi ROI, augmentasi, data tidak seimbang.
- Evaluasi klinis: sensitivitas, spesifisitas, ROC-AUC, cross-validation, uji statistik.
- Explainable AI: Grad-CAM untuk membuktikan model melihat area yang relevan.
- Laporan & pendampingan menjelang sidang.
Contoh Studi Kasus
Pada rontgen dada PneumoniaMNIST, model hybrid CNN-LSTM mencapai sensitivitas 98,5% dan ROC-AUC 0,970, lebih baik dari CNN baseline (96,7% / 0,966), dengan trade-off spesifisitas yang dianalisis memakai threshold Youden. Langkah lengkapnya ada di kursus CNN-LSTM citra medis.
Konsultasi gratis via WhatsApp.
