Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Deteksi Tumor Hati Pada Citra CT Scan Menggunakan Metode Graph Cut dan Kalkulasi Volumenya
Abid Arinu Efendi (2017) | Skripsi | Teknik Informatika , Teknik Komputer
Bagikan
Ringkasan
Hati merupakan salah satu organ paling penting didalam tubuh manusia. Salah satu penyakit yang berbahaya pada organ hati adalah tumor. Diagnosa dan analisa penyakit tumor hati diperlukan untuk mengetahui penanganan apa yang harus dilakukan. Salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk memindai kondisi organ hati adalah CT scan. Pada citra hasil CT scan, tumor memiliki tekstur, warna, bentuk, dan posisi yang berbeda sesuai keadaan pada pasien. Sampai saat ini, deteksi tumor hati masih terus diteliti dan dikembangkan. Pada penelitian ini, pendeteksian dilakukan dengan dua tahapan, yaitu deteksi hati di antara beberapa organ dan deteksi tumor pada hati. Pendeteksian tumor hati dilakukan berdasarkan deteksi hati dan dilakukan segmentasi terhadap citra hati dengan algoritma graph cut berdasarkan push relabel. Berdasarkan hasil tersebut, kemudian dilakukan pengukuran tingkat akurasi. Tingkat akurasi dihitung dengan menggunakan parameter dice similarity coefficient (DSC), volumetric overlap error (VOE), dan absolute volume difference (AVD). Ketiga parameter tersebut diperoleh dengan membandingkan hasil deteksi aplikasi dengan deteksi oleh ahli (ground truth). Dari hasil eksperimen diperoleh rata-rata nilai DSC sebesar 56.49%, nilai VOE sebesar 36.69%, dan nilai AVD sebesar 34.36%. Kata Kunci: segmentasi, tumor hati, CT scan, graph cut, push relabel.
Ringkasan Alternatif
Liver is one of the most important organs in the human body. One of the dangerous diseases of the liver is the tumor. Diagnosis and analysis of liver tumor disease is needed to know what treatment should be done. One of the technologies that can be used to scan liver organ condition is CT Scan. In the CT scan image, the tumor has different texture, color, shape, and position according to the patient's condition. Until now, liver tumor detection is still being reasearched and developed. In this study, the detection was done by two stages, namely the detection of the liver among several organs and tumor detection in the liver. Liver detection was performed based on liver detection and segmentation of liver images with graph cut algorithm based on push relabel. Based on these results, then measured the levels of accuracy. Accuracy levels are calculated using the dice similarity coefficient (DSC), volumetric overlap error (VOE), and absolute volume difference (AVD) parameters. These three parameters are obtained by comparing the results of detection application with that ground truth. From the experimental results obtained average DSC value of 56.49%, VOE value of 36.69%, and AVD value of 34.36%. Keywords: segmentation, liver tumor, CT scan, graph cut, push-relabel.