Kursus Python: Optimasi Algoritma Deep Learning untuk Segmentasi Citra Medis Menggunakan Python

Berikut Silabus: Optimasi Algoritma Deep Learning untuk Segmentasi Citra Medis Menggunakan Python

Total: 40 Sesi

Durasi per sesi: 1.5 jam

1. Pengantar Deep Learning dan Segmentasi Citra Medis

Sesi 1-2: Pengenalan

• Dasar-dasar Deep Learning

• Pengenalan segmentasi citra medis

• Studi kasus dalam segmentasi citra medis

Sesi 3-4: Python untuk Deep Learning

• Instalasi dan konfigurasi Python untuk proyek Deep Learning

• Pengantar pustaka Python: NumPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow, Keras, dan PyTorch

2. Preprocessing Data Citra Medis

Sesi 5-6: Pemrosesan Awal Data

• Jenis data citra medis (DICOM, PNG, JPG)

• Normalisasi dan augmentasi data

Sesi 7-8: Ekstraksi ROI (Region of Interest)

• Teknik ekstraksi ROI menggunakan OpenCV dan Scikit-Image

• Evaluasi kualitas data

3. Arsitektur Model Deep Learning untuk Segmentasi

Sesi 9-10: Model Dasar

• Pengenalan model CNN (Convolutional Neural Network)

• Implementasi CNN dasar untuk segmentasi citra

Sesi 11-13: Model Lanjutan

• UNet: Arsitektur khusus untuk segmentasi citra medis

• Implementasi UNet menggunakan TensorFlow/Keras

• Pelatihan dan evaluasi model UNet

Sesi 14-15: Model Berbasis Transfer Learning

• Penerapan model pretrained (ResNet, VGG) untuk segmentasi

• Penyesuaian model (fine-tuning)

4. Optimasi Algoritma Deep Learning

Sesi 16-18: Hyperparameter Tuning