Menggunakan Anisotropic Diffusion Filter

This paper propose a preprocessing techniques in lung segmentation scheme using Anisotropic Diffusion filters. The aim is to improve the accuracy, sensitivity and specificity results of segmentation. This method was chosen because it has the ability to detect the edge, namely in doing smoothing, this method can obscure noise, while maintaining the edges of objects in the image. Characteristics such as this is needed to process medical image filter, where the boundary between the organ and the background is not so clear. The segmentation process is done by K-means Clustering and Active Contour to segment the lungs. Segmentation results were validated using the Receiver Operating Characteristic (ROC) showed an increased accuracy, sensitivity and specificity, when compared with the results of segmentation in the previous paper, in which the preprocessing method used is Gaussian Lowpass filter. Intisari — Paper ini mengajukan teknik preprocessing dalam skema segmentasi paru-paru menggunakan Anisotropic Diffusion filter. Tujuannya adalah untuk meningkatkan akurasi, sensitifitas dan spesifisitas hasil segmentasi. Metode ini dipilih karena memiliki kemampuan mendeteksi tepi, yaitu dalam melakukan penghalusan, metode ini dapat mengaburkan noise, dengan tetap mempertahankan tepi objek pada citra. Karakteristik seperti ini sangat dibutuhkan pada proses filter citra medis, dimana batas antara organ dan latar belakang tidak begitu jelas. Proses segmentasi dilakukan dengan K-means Clustering dan Active Contour untuk mensegmentasi paru-paru. Hasil segmentasi yang divalidasi menggunakan metode Receiver Operating Characteristic (ROC) menunjukkan adanya peningkatan akurasi, sensitifitas dan spesifisitas, jika dibandingkan dengan hasil segmentasi pada paper sebelumnya, dimana metode preprocessing yang digunakan adalah Gaussian Lowpass filter. Kata kunci Preprocessing, anisotropic diffusion filter, segmentasi, medical imaging, clustering, x-ray thorax I. PENDAHULUAN Foto thorax merupakan hasil proyeksi radiografi dari rongga dada yang ditujukan untuk mendiagnosis kondisikondisi yang mempengaruhi rongga dada, isi dan strukturstruktur didekatnya. Foto thorax digunakan oleh ahli medis untuk mendiagnosis banyak kondisi yang melibatkan dinding thorax, tulang thorax dan struktur yang berada didalam kavitas thorax, termasuk didalamnya paru-paru dan jantung [1]. Pengolahan cira digital sudah lama digunakan sebagai alat bantu dalam mendiagnosis kondisi yang ada didalam thorax, salah satu teknik yang digunakan adalah segmentasi pada citra x-ray thorax. Segmentasi merupakan proses untuk memisahkan antara suatu obyek dengan obyek lain atau antara obyek dengan background yang terdapat didalam sebuah gambar. Dengan proses segmentasi tersebut, masing-masing obyek dalam gambar dapat diambil secara individu dan dapat dijadikan sebagai input bagi proses yang lain. Tahapan segmentasi dalam paper ini dibagi menjadi tiga tahap yaitu, preprocessing, clustering dan segmentasi. Namun paper ini akan fokus membahas mengenai pentingnya peran preprocessing dalam meningkatkan kinerja segmentasi paru-paru pada citra x-ray thorax. Untuk mengukur bagaimana pengaruh metode preprocessing yang digunakan, maka hasil segmentasi akan divalidasi dengan cara membandingkan citra segmentasi manual yang tersedia dalam database dengan citra hasil segmentasi oleh sistem, sehingga didapatkan nilai akurasi, sensitifitas dan spesifisitas. Organ paru-paru memiliki batas tepi yang kurang tajam dengan background-nya, serta adanya bayangan tulang rusuk, tulang selangka, pembuluh darah dan organ-organ lain yang ada pada rongga dada, kondisi ini akan menyulitkan proses segmentasi, oleh sebab itu diperlukan metode preprocessing yang tepat untuk semaksimal mungkin mengaburkan bayangan organ-organ tersebut sebelum melakukan segmentasi [2]. Metode Anisotropic Diffusion filter yang dipergunakan dalam paper ini berperan mengaburkan noise (bayangan organ yang menutupi paru-paru) pada citra uji tanpa mengaburkan bagian-bagian yang signifikan dari citra, seperti tepi paru-paru yang penting bagi penafsiran citra [3]. Proses segmentasi paru-paru dilakukan menggunakan metode K-means dan Geometric Active Contour dikarenakan metode ini sederhana untuk diterapkan dan dijalankan, relatif cepat, mudah diadaptasi, dan sudah banyak digunakan dalam paper medical imaging. Geometric Active Contour merupakan metode active contour berdasarkan teori evolusi kurva dan 1 Jurusan Teknik Elektro dan Komputer Universitas Udayana, Kampus Bukit Jimbaran, Badung Bali. 80361, Tel. 0361703315 fax: 0361703315; e-mail: widyantara@unud.ac. id 2 Magister Teknik Elektro dan Komputer Universitas Udayana, Kampus Bukit Jimbaran, Badung Bali. 80361, Tel. 0361703315 ; e-mail: agustommyadi @yahoo.com. 3 Jurusan Teknik Elektro dan Komputer Universitas Udayana, Kampus Bukit Jimbaran, Badung Bali. 80361, Tel. 0361703315 fax: 0361703315; e-mail: dewiwirastuti@unud.ac. id Teknologi Elektro, Vol. 14, No.1, Juli Desember 2015 7 I Made Oka Widyantara: Preprocessing pada Segmentasi . ISSN 1693 2951 metode level set. Model Chan Vese yang digunakan dalam paper ini merupakan model dari Geometric Active Contour yang populer, dikarenakan memiliki kelebihan antara lain: dapat mendeteksi garis dan kurva yang tidak tertutup dan dapat mendeteksi objek dengan intensitas yang berbeda. Sedangkan segmentasi jantung dilakukan menggunakan Template Matching. II. ANISOTROPIC DIFFUSION FILTER Termasuk didalam tahapan preprocessing adalah penyesuaian ukuran citra untuk mendapatkan Region of Interest (RoI) dan peningkatan kualitas citra, penyesuaian ukuran citra bertujuan untuk mencari RoI dengan mempersempit area citra pada area paru-paru, hal ini untuk mengurangi beban komputasi yang tidak diperlukan dalam mengolah bagian citra yang tidak ada kaitannya dengan obyek paru-paru yang menjadi fokus dalam paper ini. Selanjutnya adalah peningkatan kualitas citra dengan melakukan penghalusan citra menggunakan metode Anisotropic Diffusion filter, yang merupakan teknik yang bertujuan mengurangi noise citra tanpa menghapus bagian-bagian yang signifikan dari citra, seperti tepi, garis atau rincian lainnya yang penting bagi penafsiran citra [3].