Segmentasi objek jantung pada citra X-Ray thorax menggunakan metode template matching

INDONESIA:

Segmentasi citra merupakan salah satu tahapan dalam pengolahan citra yang penting, terutama dalam dunia medis. Apabila seorang dokter atau ahli radiologi salah dalam melakukan proses pembacaan citra maka akan berpengaruh terhadap diagnosa suatu penyakit. Dalam penelitian ini objek berupa jantung yang akan dicari letaknya dalam sebuah ruang berupa citra x-ray thorax dalam posisi PA (posteroanterrior) yang merupakan citra digital berukuran 256x256 berformat jpeg. Preprocessing (proses awal) dalam penelitian ini dengan menambahkan contrast dari citra dan di lanjutkan pengubahannya ke bentuk biner. Untuk mengurangi nilai noise pixel atau pixel yang tak terkoneksi dalam citra biner tersebut, maka dalam penelitian ini menambahkan operasi erosi sebagai fungsi morfologinya. Dalam proses pendeteksian objek tersebut, penelitian ini menggunakan metode template matching dengan mencocokkan nilai rata-rata dari masing-masing citra, dan selanjutnya penentuan letak objek jantung. Dari hasil ujicoba yang dilakukan menggunakan 60 citra, yang mana 20 citra uji, 20 citra latih, dan 20 citra yang tidak dilatih, sehingga mendapatkan nilai accuracy terbesar 95.81%, nilai specificity terbesar 99.4%, dan nilai sensitivity terbesar 70.29%.

ENGLISH:

Image segmentation is an important technology for image processing, especially in the medical world. If a doctor or radiologist doing wrong in the process of reading the image it will affect the diagnosis of a disease. In this research, the object is a shape of heart which will be search the position of heart from an area called x-ray image thorax PA ( posteroanterior ), which is a digital image with size 256x256 pixel in jpg format. Preprocessing (first process) in this research by adding contrast process from an image and continued by change this image in binary model. To reduce the value of noise pixel or not-connected pixel in this binary image, then will do an erosion operation as a morphology function. The object detection process in this research is using template matching method by get a mean value of every each image then get a location of heart object for further. The result from trial use 60 image, which 20 are test image, 20 train image, and 20 are not trained image. And get the biggest value of accuracy by
95.81%, the biggest specificity is 99.4%, and the biggest sensitivity value is 70.29%.