Segmentasi paru-paru pada citra x-ray rongga dada menggunakan metode active shape model untuk mengetahui diameter maksimal paru-paru

INDONESIA:

Segmentasi citra merupakan teknik untuk membagi suatu citra menjadi beberapa daerah (region) di mana setiap daerah memiliki kemiripan atribut. Segmentasi digunakan untuk keperluan analisis citra seperti pengenalan pola atau pengambilan informasi terkait citra segmentasi. Active Shape Model merupakan statistical model dari kumpulan shape yang terdiri dari landmark yang membentuk garis batas dari suatu objek sehingga dapat dimanfaatkan untuk segmentasi citra.

Penelitian ini adalah melakukan segmentasi paru-paru pada citra x-ray rongga dada menggunakan metode Active Shape Model dan dari hasil segmentasi dapat diketahui diameter maksimal paru-paru. Segmentasi dilakukan dengan mencari tepi kontur paru-paru dengan menempatkan model di dalam kontur. Landmark model yang digunakan adalah 15, 20, dan 25 landmark untuk paru-paru kanan, sedangkan paru-paru kiri menggunakan 18, 23, dan 28 landmark. 20 data citra percobaan didapatkan dari public image databases di http://www.via.cornell.edu/databases. Segmentasi dapat dilakukan dengan tingkat akurasi tertinggi 95,3455% untuk paru-paru kanan dengan jumlah landmark 25 dan 96,2363% untuk paru-paru kiri dengan jumlah landmark 28. Diameter maksimal paru-paru didapatkan dari jarak koordinat terluar hasil segmentasi dengan satuan pixel

ENGLISH:

Image segmentation is a technique for dividing an image into several regions (region) where each region have similar attributes. Segmentation used for image analysis such as pattern recognition or image retrieval related information segmentation. Active Shape Model is a statistical shape models from a landmarks collection that form the boundary of an object that can be used for image segmentation.

This research is to segment lung from chest x-ray radiograof using Active Shape Models methods and the results of segmentation id to determine maximum diameter of lungs. Segmentation is done by searching the edge contour of the lungs by placing model in the contour. Landmark models used are 15, 20, and 25 landmarks for the right lung, while the left lung using 18, 23, and 28 landmarks. 20 experimental image data obtained from public databases in http://www.via.cornell.edu/databases image. Segmentation can be performed with the highest degree of accuracy 95.3455% for the right lung by the number of landmark 25 and 96.2363% for the left lung with landmark number 28. Maximum diameter of the lung obtained from outer coordinates with a unit pixel segmentation results