SEGMENTASI CITRA CHEST X-RAYS UNTUK PENGENALAN POLA ABNORMALITAS PADA PARU-PARU MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS

Authors

  • (*) Matheus Alvian Wikanargo,  Magister Teknik Informatika, Universitas Atma Jaya Yogyakarta
  • Angelina Pramana Thenata,  Magister Informatika, Universitas Atmajaya Yogyakarta

(*) Corresponding Author

DOI:

https://doi.org/10.21460/jutei.2018.22.98

Keywords:

Paru-Paru, Chest X-rays, Segmentasi Morfologi, Fuzzy C-Means.

Abstract

Paru-paru merupakan salah satu organ penting dan vital dalam tubuh yang berfungsi sebagai tempat proses sistem pernapasan. Salah satu cara untuk mendeteksi penyakit pada paru-paru yaitu melakukan test Chest X-rays. Chest X-rays merupakan proyeksi radiografi untuk mendeteksi abnormalitas (penyakit) pada organ paru-paru dengan menggunakan radiasi x-ray. Dalam proses mendiagnosa, dokter melihat kondisi dari hasil Chest X-rays yang berupa citra thorax (dada) untuk mengetahui pasien memiliki paru-paru yang abnormal atau normal. Namun, hasil diagnosa ditentukan dari pengetahuan dan pengalaman dokter untuk mengenali abnormalitas dari hasil Chest X-rays sehingga diagnosa yang dihasilkan dapat berbeda-beda bergantung dari kemampuan dokter yang mendiagnosa. Permasalahan ini diharapkan dapat diatasi dengan melakukan segementasi pada citra paru-paru untuk membantu membuat diagnosa dengan tepat. Tujuan penilitian ini untuk menghasilkan suatu analisa yang dapat mengenali paru-paru abnormal dan normal. Proses pengenalan pola paru ini terdiri dari tahap pre-processing yaitu segmentasi citra dengan menggunakan morfologi kemudian dilanjutkan ke tahap clustering dengan menggunakan metode fuzzy c-means untuk mengenali pola dari citra yang sudah disegmentasi tadi. Penilitian ini menghasilkan citra paru-paru normal dan abnormal dapat dikenali dengan tingkat akurasi sebesar 80%.

References

[1] R. Rahmadewi, R. Kurnia, J. T. Elektro, F. Teknik, and U. Andalas, “ISSN : 2302 - 2949 Klasifikasi Penyakit Paru Berdasarkan Citra Rontgen dengan Metoda Segmentasi Sobel,” no. 1, pp. 7–12, 2016.
[2] Kamus Besar Bahasa Indonesia. Jakarta : Pusat Bahasa, 2008.
[3] D. Risnawati, R. Ali, and V. Tubagus, “Baru Yang Melakukan Pemeriksaan Toraks Foto Di Bagian / Smf Radiologi Blu Rsup Prof. Dr . R . D . Kandou Manado Periode Juni-Oktober 2014,” e-Clinic, vol. 3, no. 1, pp. 49–53, 2015.
[4] S. Lubis et al., “Jurnal Geodesi Undip,” vol. 2, no. April, pp. 13–22, 2013.
[5] E. Smistad, T. L. Falch, M. Bozorgi, A. C. Elster, and F. Lindseth, “Medical image segmentation on GPUs - A comprehensive review,” Med. Image Anal., vol. 20, no. 1, pp. 1–18, 2015.
[6] M. Z. Fadli, “APLIKASI PENDETEKSI TANDA AIR PADA UANG KERTAS DENGAN METODE SEGMENTASI REGION BASED ACTIVE CONTOUR MENGGUNAKAN,” vol. 21, no. 3, pp. 53–61.
[7] A. A. Supianto, I. Cholissodin, P. Studi, I. Komputer, and U. Brawijaya, “Implementasi Teknik Watershed Dan Morfologi Pada Citra,” vol. 1, no. 1, pp. 5–13, 2014.
[8] W. Ma, F. Ti, C. Li, and L. Jiao, “Image segmentation based on differential immune clone clustering algorithm,” Int. J. Intell. Comput. Cybern., vol. 6, no. 1, pp. 83–102, 2013.
[9] S. Panda, S. Sahu, P. Jena, and S. Chattopadhyay, “Comparing fuzzy-C means and K-means clustering techniques: A comprehensive study,” Adv. Intell. Soft Comput., vol. 166 AISC, no. VOL. 1, pp. 451–460, 2012.
[10] M. a. Balafar, a. B. D. Rahman Ramli, M. I. Saripan, S. Mashohor, and R. Mahmud, “Medical Image Segmentation Using Fuzzy C-Mean (Fcm) and User Specified Data,” J. Circuits, Syst. Comput., vol. 19, no. 1, pp. 1–14, 2010.
[11] “National Institutes of Health - Clinical Center, Chest X-Ray,” National Institutes of Health - Clinical Center, 2017. [Online]. Available: https://nihcc.app.box.com/v/ChestXray-NIHCC. [Accessed: 03-May-2018].
[12] H. Bisri, M. A. Bustomi, and J. Fisika, “Klasifikasi Citra Paru-Paru dengan Ekstraksi Fitur Histogram dan Jaringan Syaraf Tiruan,” vol. 2, no. 2, pp. 1–4, 2013.
[13] A. B. Parandekar, S. S. Dhande, and H. R. Vhyawhare, “A Review on Changing Image from Grayscale to Color,” Int. J. Adv. Res. Comput. Eng. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 143–146, 2014.
[14] Murinto, E. Aribowo, and R. Syazali, “Analisis Perbandingan Metode Intensity Filtering Dengan Metode Frequency Filtering Sebagai Reduksi Noise Pada Citra Digital,” Ti Uad, vol. 2007, no. Snati, 2007.
[15] M. R. Kumaseh, L. Latumakulita, and N. Nainggolan, “Segmentasi citra digital ikan menggunakan metode Tresholding,” J. Ilm. Sains, vol. 13 No., no. 1, p. 6, 2013.
[16] M. H. Fauzi et al., “Implementasi Thresholding Citra Menggunakan Algoritma Hybrid Optimal Estimation,” Teknol. Inf., 2010.
[17] C. P. Segmentasi and C. Digital, “Penerapan algoritma pengelompokan fuzzy c-means pada segmentasi citra digital,” vol. 12, no. September, pp. 318–321, 2017.
[18] A. Novandya and I. Oktria, “Penerapan Algoritma Klasifikasi Data Mining C4 . 5 Pada Dataset Cuaca Wilayah Bekasi,” J. Format, vol. 6, no. 2, pp. 98–106, 2017.

Downloads

Published

2018-10-19

How to Cite

[1]
M. A. Wikanargo and A. P. Thenata, “SEGMENTASI CITRA CHEST X-RAYS UNTUK PENGENALAN POLA ABNORMALITAS PADA PARU-PARU MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS”, JUTEI, vol. 2, no. 2, pp. 101–111, Oct. 2018.

Issue

Vol. 2 No. 2 (2018): Jurnal Terapan Teknologi Informasi

Section

Articles

License

Authors who publish articles in JUTEI agree on the following rules:
1. The author grants non exclusive royalty free rights, and is willing to publish articles online and complete (full access). With such rights JUTEI reserves the right to save, transfers, manages in various forms, maintains and publishes articles while keeping the author's name as the copyright owner.
2. Each author contained in the article has contributed fully to the substance and intellectual, and is accountable to the public. If in the future there is a copyright infringement notification then this will be responsibility of the author, not JUTEI.