Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Implementasi Segmentasi Citra CTSCAN Paru-Paru Pada Bronchus Menggunakan K-Means Clustering Dan Watershed
Bagus Perdana NIM. (2017) | Skripsi | Teknik Informatika
Bagikan
Ringkasan
Beberapa Teknologi yang digunakan di bidang kesehatan adalah Rontgen / foto rontgen, MRI (Magnetic Resonance Imaging) dan CT Scan. Banyak dokter yang memanfaatkan CT Scan sebagai salah satu alat untuk memindai penyakit atau gejala yang ada pada organ tubuh tertentu. Hasil CT scan mempunyai beberapa kelemahan diantaranya, memiliki derau yang tinggi hal ini disebabkan karena paparan radiasi sinar X yang digunakan sekitar 4% dari radiasi sinar X yang digunakan pada radiologi / foto rontgen sehingga mengurangi akurasi gambar dan ada gambar yang seharusnya tidak ada menjadi terekam diakibatkan pasien bergerak saat perekaman gambar. Salah satu teknik pemrosesan citra yang digunakan untuk mengatasi tingkat derau yang tinggi adalah metode watershed. Metode watershed digunakan pada citra CT scan bronchus untuk mendeteksi pola pada citra agar bisa mengenali bronchus dalam kedaan normal atau tidak normal. Metode watershed digunakan untuk mendeteksi ciri-ciri apa saja yang terbentuk dan menenentukan apakah pola yang terbentuk dari hasil metode watershed adalah bronchus normal atau tidak normal. Metode k-means clustering akan digunakan untuk mendeteksi pola tersebut dan akan dikategorikan menjadi dua kategori yaitu normal dan tidak normal. Dari hasil penelitian, analisis pengolahan citra, pelatihan dan pengujian metode watershed dan k-means clustering untuk mengidentifikasi pola citra CT scan bronchus untuk mendapatkan informasi keadaan bronchus normal dan tidak normal. Adapun akurasi dari penerapan metode adalah 76.6% dan dapat mengenali citra CT scan dengan baik.
Ringkasan Alternatif
Some of the technology used in the healthcare field are Chest X / X-ray, MRI (Magnetic Resonance Imaging) and CT Scan. Many doctors who use CT scans as a tool to scan a disease or symptoms that exist in certain organs. A CT scan has several weaknesses, among others, have noise is high and this is because exposure to X-ray radiation that is used around 4% of X-ray radiation used in radiology / x-rays, thereby reducing the accuracy of the picture and there is a picture that should no be recorded due patients when recording moving images. One image processing techniques used to overcome the high level of noise is a watershed method. Watershed method used in CT scan image of the bronchus to detect patterns in the images in order to identify the bronchus in normal or abnormal. Watershed method used to detect the characteristics of whatever form and Define whether the patterns are formed from the watershed method is normal or abnormal bronchus. K-means clustering method will be used to detect these patterns and will be categorized into two categories: normal and abnormal. Based from the research, the analysis of image processing, training and testing methods watershed and k-means clustering to identify patterns CT scan image of the bronchus to obtain information bronchus state of normal and abnormal. As for the accuracy of the application of the method was 76.6% and can recognize the image of CT scan properly.