Kolaborasi riset antara Teknik Biomedik ITERA dan kampus peringkat QS303 dunia

ITB menduduki peringkat ke-303 sedunia pada perangkingan QS WUR

Dosen Teknik Biomedik ITERA berhasil menjalin kolaborasi riset dengan dosen di Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung (ITB) yang juga merupakan koordinator program studi Teknik Biomedik ITERA. ITB menduduki peringkat ke-303 sedunia berdasarkan perangkingan universitas dunia QS pada tahun 2022. Kolaborasi riset ini telah menghasilkan publikasi prosiding konferensi di International Seminar on Application for Technology of Information and Communication (iSemantic) 2020 dan International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA) 2020.

Dalam studi yang berjudul “A study on JPEG compression in color retinal image using BT.601 and BT.709 standards: image quality assessment vs. file size“, trade-off antara kualitas dan ukuran citra retina diselidiki. Beberapa faktor kualitas JPEG asimetris di saluran R, G, dan B dari citra retina berwarna diterapkan. Penelitian ini memberikan bukti lebih lanjut bahwa saluran G pada citra retina berwarna memiliki lebih banyak informasi daripada saluran lainnya. Penelitian ini dapat digunakan pada pemanfaatan smartphone sebagai sistem teleoftalmologi dapat menjadi solusi untuk meningkatkan pelayanan kesehatan di daerah terpencil dengan keterbatasan bandwidth. Kompresi citra diperlukan untuk menangani citra berukuran besar dan beresolusi tinggi dalam transmisi data dimana ukuran citra perlu diperkecil agar mampu mengirimkan citra dari daerah terpencil dan berkomunikasi dengan pusat koordinasi. Oleh karena itu, kompresi citra diperlukan untuk mempercepat pemrosesan dalam aplikasi telepon seluler.

Penelitian berjudul “Effect of Image Downsizing and Color Reduction on Skin Cancer Pre-screening” ini mencoba menyelidiki pengaruh kompresi citra kanker kulit dan pengurangan dimensi warna menggunakan k-means clustering pada pra-screening lesi kulit. Setiap tahun, kanker kulit meningkat akibat paparan sinar ultraviolet yang disebabkan oleh penipisan lapisan ozon bumi secara bertahap. Salah satu metode utama untuk mendeteksi lesi kulit adalah dengan menggunakan teknik pengolahan citra, termasuk penggunaan machine learning. Kontribusi penelitian ini adalah untuk pre-screening kanker kulit menggunakan Convolutional Neural Network (CNN), kombinasi optimal yang dapat digunakan dari segi akurasi (pelatihan dan validasi); ukuran citra; jumlah warna; dan waktu komputasi, adalah kombinasi dari 8 warna dan citra 200 x 150 piksel. Signifikansi penelitian ini adalah penetrasi smartphone sebagai sumber daya komputasi berbiaya rendah sangat besar, khususnya di Indonesia. Perangkat ini dapat digunakan untuk mendeteksi lesi kulit dengan mudah karena telah dilengkapi dengan kamera, prosesor, memori, dan perangkat komputasi lainnya.

ITB menduduki peringkat 301-350 se-Asia pada perangkingan THE.

Leave a Reply

Close Menu