Kursus Matlab: Implementasi Algoritma Deep Learning untuk Segmentasi Citra Medis Menggunakan MATLAB

Berikut Silabus 40 Sesi: Implementasi Algoritma Deep Learning untuk Segmentasi Citra Medis Menggunakan MATLAB

1. Dasar-Dasar MATLAB dan Pengenalan Citra Medis (4 Sesi)

• Sesi 1 : Pengantar MATLAB untuk Pengolahan Citra Instalasi MATLAB dan toolboxes terkait

• Dasar pemrograman MATLAB (variabel, array, fungsi)

• Pengenalan MATLAB Image Processing Toolbox

• Sesi 2 : Pengantar Citra Medis Jenis-jenis citra medis (CT, MRI, X-Ray, Ultrasound)

• Format data citra medis (DICOM, NIfTI)

• Membaca dan menampilkan citra medis di MATLAB

• Sesi 3 : Dasar-Dasar Pemrosesan Citra Operasi dasar (konversi grayscale, resize, cropping)

• Teknik preprocessing citra (filtering, noise reduction)

• Sesi 4 : Visualisasi Data Citra Medis Visualisasi 2D dan 3D citra medis

• Overlay anotasi pada citra medis

2. Dasar-Dasar Deep Learning (5 Sesi)

• Sesi 5 : Pengantar Deep Learning Konsep dasar deep learning

• Arsitektur umum jaringan neural (CNN, RNN, GAN)

• Sesi 6 : Framework Deep Learning di MATLAB MATLAB Deep Learning Toolbox

• Perbandingan dengan framework lain (TensorFlow, PyTorch)

• Sesi 7 : Dataset untuk Deep Learning Dataset segmentasi citra medis (ISIC, BraTS, DRIVE)

• Teknik augmentasi data

• Sesi 8 : Pengenalan Convolutional Neural Networks (CNN) Lapisan CNN: Convolution, Pooling, Fully Connected

• Implementasi dasar CNN di MATLAB

• Sesi 9 : Pelatihan Jaringan Neural Loss function, optimizer, dan metrik evaluasi

• Proses forward dan backward propagation

3. Segmentasi Citra Medis dengan Deep Learning (15 Sesi)

• Sesi 10 : Pengenalan Segmentasi Citra Segmentasi berbasis thresholding dan edge detection

• Konsep segmentasi berbasis deep learning