Pelatihan MATLAB dan Deep Learning untuk Segmentasi Citra Medis

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

1. Sesi 1: Pengantar MATLAB untuk Pengolahan Citra
   • Instalasi MATLAB dan toolboxes terkait
   • Dasar pemrograman MATLAB (variabel, array, fungsi)
   • Pengenalan MATLAB Image Processing Toolbox
2. 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
3. Sesi 3: Dasar-Dasar Pemrosesan Citra
   • Operasi dasar (konversi grayscale, resize, cropping)
   • Teknik preprocessing citra (filtering, noise reduction)
4. Sesi 4: Visualisasi Data Citra Medis
   • Visualisasi 2D dan 3D citra medis
   • Overlay anotasi pada citra medis

2. Dasar-Dasar Deep Learning (5 Sesi)

5. Sesi 5: Pengantar Deep Learning
   • Konsep dasar deep learning
   • Arsitektur umum jaringan neural (CNN, RNN, GAN)
6. Sesi 6: Framework Deep Learning di MATLAB
   • MATLAB Deep Learning Toolbox
   • Perbandingan dengan framework lain (TensorFlow, PyTorch)
7. Sesi 7: Dataset untuk Deep Learning
   • Dataset segmentasi citra medis (ISIC, BraTS, DRIVE)
   • Teknik augmentasi data
8. Sesi 8: Pengenalan Convolutional Neural Networks (CNN)
   • Lapisan CNN: Convolution, Pooling, Fully Connected
   • Implementasi dasar CNN di MATLAB
9. 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)

10. Sesi 10: Pengenalan Segmentasi Citra
    • Segmentasi berbasis thresholding dan edge detection
    • Konsep segmentasi berbasis deep learning
11. Sesi 11: Arsitektur U-Net untuk Segmentasi
    • Penjelasan U-Net dan variannya
    • Implementasi U-Net dasar di MATLAB
12. Sesi 12: Preprocessing Data untuk Segmentasi
    • Normalisasi data
    • Anotasi dan pembentukan ground truth
13. Sesi 13: Pelatihan Model U-Net
    • Parameter pelatihan (learning rate, batch size, epoch)
    • Visualisasi loss selama pelatihan
14. Sesi 14: Evaluasi Model Segmentasi
    • Metrik evaluasi (Dice Score, IoU, Precision, Recall)
    • Implementasi evaluasi di MATLAB
15. Sesi 15: Fine-Tuning dan Transfer Learning
    • Konsep transfer learning
    • Menggunakan model pre-trained untuk segmentasi citra medis
16. Sesi 16: Post-Processing Segmentasi
    • Morphological operations (dilation, erosion)
    • Smoothing dan removal of small objects
17. Sesi 17: Segmentasi Berbasis ResNet
    • Pengenalan ResNet
    • Modifikasi ResNet untuk segmentasi
18. Sesi 18: Segmentasi Berbasis SegNet
    • Pengenalan SegNet
    • Implementasi SegNet di MATLAB
19. Sesi 19: Analisis Kesalahan dan Perbaikan Model
    • Identifikasi kelemahan model
    • Strategi perbaikan model
20. Sesi 20: Segmentasi 3D untuk Citra Medis
    • Konsep segmentasi 3D
    • Implementasi sederhana di MATLAB
21. Sesi 24: Optimasi Hyperparameter dengan MATLAB
    • Penggunaan Bayesian Optimization
    • Evaluasi kinerja setelah optimasi

4. Proyek Akhir dan Studi Kasus (16 Sesi)

25. Sesi 25-28: Studi Kasus 1: Segmentasi Lesi pada Citra MRI Otak
    • Preprocessing data MRI
    • Implementasi model segmentasi
    • Evaluasi hasil segmentasi
26. Sesi 29-32: Studi Kasus 2: Segmentasi Pembuluh Darah Retina pada Citra Fundus
    • Pengolahan citra fundus
    • Penggunaan model U-Net
    • Visualisasi hasil segmentasi
27. Sesi 33-36: Studi Kasus 3: Segmentasi Tumor pada Citra CT Paru-Paru
    • Preprocessing citra CT
    • Implementasi dan evaluasi model segmentasi
28. Sesi 37-39: Proyek Akhir
    • Pemilihan topik dan dataset
    • Implementasi lengkap model segmentasi
29. Sesi 40: Presentasi Proyek dan Diskusi
    • Penyampaian hasil proyek akhir
    • Diskusi dan masukan untuk pengembangan lebih lanjut