Segmentasi Citra X-Ray Thorax menggunakan metode Geometric Active contour berbasis android

INDONESIA:

Analisa paru-paru pada hasil foto sinar-x yang dilakukan secara manual memiliki kekurangan dalam hal kecepatan mengidentifikasi kelainan. Adanya kemajuan teknologi dalam pengolahan citra, diharapkan membantu mempercepat praktisi medis dalam mengidentifikasi kelainan pada paru-paru. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan segementasi pada hasil foto sinar-x adalah geometric active contours dengan membandingkan ukuran hasil yang didapat dengan ukuran paru-paru yang memiliki keadaan normal. Metode ini dipilih karena memiliki kelebihan seperti kesederhanaan komputasi dan kemampuan untuk mengubah topologi kurva selama deformasi. Metode ini adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi tepi, sehingga memudahkan untuk menentukan objek paru-paru pada hasil foto sinar-x. Pada penelitian menggunakan 28 citra x-ray thorax. Untuk menguji kinerja dari metode yang diusulkan hasil akurasi yang didapat dibandingkan hasil segmentasi manual. Hasil yang didapatkan yaitu nilai akurasi terkecil dari pengujian adalah 88,1%, nilai akurasi terbesar dari pengujian adalah 95,9%, dan rata-rata hasil akurasi dari pengujian adalah 92%.

ENGLISH:

Analyzing the lungs in manually conducted X-ray photo results has limitations in terms of speed in identifying abnormalities. With the advancement of technology in image processing, it is hoped to assist medical practitioners in expediting the identification of lung abnormalities. One method that can be used to segment X-ray photo results is geometric active contours by comparing the obtained size with the size of normal lungs. This method is chosen for its advantages such as computational simplicity and the ability to change curve topology during deformation. It is one of the methods that can be used to identify edges, thus facilitating the determination of lung objects in X-ray photo results. In the study, 28 chest X-ray images were used. To test the performance of the proposed method, the accuracy obtained was compared to manual segmentation results. The results obtained showed the smallest accuracy value from the testing was 88.1%, the largest accuracy value from the testing was 95.9%, and the average accuracy result from the testing was 92%.

ARABIC:

أنّ تحليل الرئة اليدوي بالأشعة السينية له قصور من حيث سرعة تحديد التشوهات. ومن المأمول أن يساعد التقدم التكنولوجي في معالجة الصور على تسريع ممارسي الطب في تحديد تشوهات الرئة. إحدى الطرق التي يمكن استخدامها لتجزئة صور الأشعة السينية هي الخطوط الهندسي النشطي من خلال مقارنة حجم النتائج التي تم الحصول عليها بحجم الرئتين الطبيعية. تم اختيار هذه الطريقة لأنها تتمتع بمزايا مثل البساطة الحسابية والقدرة على تغيير طوبولوجيا المنحنى أثناء التشوه. هذه الطريقة هي إحدى الطرق التي يمكن استخدامها لتحديد الحواف، مما يسهل تحديد أجسام الرئة في صور الأشعة السينية. استخدم البحث 28 صورة الأشعة السينية للصدر. لاختبار أداء الطريقة المقترحة، تمت مقارنة نتائج الدقة التي تم الحصول عليها مع نتائج التجزئة اليدوية. وكانت النتائج التي تم الحصول عليها أن أصغر قيمة دقة من الاختبار كانت 88.1%، وأكبر قيمة دقة من الاختبار كsانت 95.9%، ومتوسط نتيجة الدقة من الاختبارات كانت 92%.