## DETEKSI TULANG BELAKANG PADA CITRA CT-SCAN MENGGUNAKAN METODE DETEKSI TEPI SOBEL
1 Yuti Dewita Arimbi, 2 Nelly Sofi 1.2 Fakultas Teknologi Industri Jurusan Teknik Informatika, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Pondok Cina-Depok, 16424
1 yuti_dewita@staff.gunadarma.ac.id, 2 nelly_sofi@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Metode deteksi tepi adalah salah satu operasi dalam pengolahan citra yang berguna untuk menetapkan  batas  atau  tepi  pada  objek.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Sobel  untuk mendeteksi tepi tulang belakang. Deteksi tulang belakang bertujuan untuk mensegmentasi ginjal pada penelitian lanjutan. Posisi ginjal terletak di kanan dan kiri tulang belakang, hal ini akan memudahkan program melakukan segmentasi ginjal. Langkah awal dalam penelitian ini adalah konversi  citra  DICOM  menjadi  citra  skala  abu-abu, diikuti  dengan  langkah  selanjutnya  yaitu peningkatan citra menggunakan teknik filter median untuk mengurangi noise pada gambar. Hasil uji coba menunjukkan hasil deteksi tepi menggunakan Sobel berhasil mendeteksi tulang belakang. Namun,  untuk  menghasilkan  deteksi  tepi  secara  maksimal,  citra  input  tetap  perlu  dilakukan proses perbaikan terlebih dahulu sebelum proses deteksi tepi dilakukan, meskipun metode Sobel mempunyai kelebihan untuk mengurangi noise dari metode deteksi tepi lainnya.
Kata Kunci : CT scan, deteksi tepi, filter, noise, Sobel, tulang belakang

## Abstract
Edge detection method is one of the operations in image processing that is useful for setting boundaries or edges on an object. This study uses the Sobel method to detect the edges of the spine. Spinal detection aims to segment the kidneys in further research. Kidney position is located on the right and left of the spine, so this will facilitate the program to do kidney segmentation. The  initial  step  in  this  research  is  the  conversion  of  DICOM  images  into  gray  scale  images, followed by the next step which is image enhancement using a median filter technique to reduce noise in the image. The trial results showed the results of edge detection using Sobel successfully detected the spine. However, to produce maximum edge detection, the input image still needs to be improved before the edge detection process is carried out, although the Sobel method has the advantage of reducing noise from other edge detection methods.
Keywords: CT scan, edge detection, filter, kidney, noise, Sobel, spine.

## PENDAHULUAN
Penelitian  Riset  Kesehatan  Dasar  dari Badan penelitian dan Pengembangan Kesehatan  Kementerian  Kesehatan  Republik
Indonesia  Tahun  2018  menyatakan  bahwa prevalensi  penderita  penyakit  gagal  ginjal
kronik  di  Indonesia  mengalami  kenaikan sebesar  2%  dari  tahun  2013  menjadi  3,8% pada tahun 2018. Hal ini menunjukkan bahwa gagal  ginjal  kronik  memerlukan  perhatian khusus [1].
Deteksi  batu  ginjal  pada  tahap  awal sangat  penting  untuk  memfasilitasi  intervensi
atau  untuk  menerima  perawatan  medis  yang tepat  [2].  Penyakit  batu  ginjal  yang  berulang maupun yang tidak terdeteksi pada tahap awal beresiko  mengurangi  fungsi  ginjal  dan mengakibatkan  pelebaran  ginjal.  Hal  ini memiliki  implikasi  pada  derajat  penyakit ginjal  kronis  bagi  yang  belum  pernah didiagnosis  sebelumnya.  Saat  ini,  alat diagnosis  dengan  bantuan  komputer  seperti pencitraan  ultrasound,  CT  scan  ( Computed Tomography  Scan ),  dan  sinar-X.  CT  scan banyak  digunakan  dalam  teknik  diagnostik non-invasif.  Namun,  kompleksitas  struktur anatomi, pengacakan jaringan dan organ, dan kualitas gambar, adalah faktor yang membuat segmentasi  citra  CT  scan  menjadi  hal  yang tidak mudah [3].
Pemeriksaan dengan CT scan merupakan modalitas yang memiliki sensitifitas  dan  spesifisitas  yang  tinggi. Pemeriksaan  ini  mampu  menunjukkan  posisi batu, mengukur besar batu secara manual, dan menyingkirkan  diagnosis  banding  seperti appendicitis atau  pankreatitis  [4].  Selain  itu, teknologi CT scan mampu merekam informasi dalam organ tubuh, dan hasil akuisisi CT scan dapat  memberikan  gambaran  objek-objek yang  muncul  pada  ginjal.  Teknologi  ini dikembangkan  berdasarkan  prinsip  akuisisi pada setiap irisan/potongan ( slice ) organ tubuh dari  berbagai  arah  dengan  menggunakan radiasi  sinar-X.  CT  scan  menghasilkan  citra digital beresolusi tinggi dan lebih cepat dalam memperoleh informasi [5].
Peneliti  Linguraru  [6]  mengusulkan metode  semi-otomatis  untuk  kuantifikasi  dan pemantauan tumor ginjal dari gambar CT scan. Penelitian  [7]  telah  mengembangkan  sistem otomatis untuk segmentasi ginjal dari gambar CT  scan  abdomen  menggunakan  citra  yang berderau  ( noise ).  Peneliti  [8]  mengusulkan metode  segmentasi  citra  dan  deteksi  tepi menggunakan  operasi  Canny  dengan  metode threshold untuk  mendeteksi  jaringan  yang rusak  dan  menggunakan  filter  untuk memperbaiki citra yang berderau . Penelitian ini menggunakan  citra  MRI  atau  CT  scan  yang kemudian  dikonversi  menjadi  citra  keabuan untuk pengolahan selanjutnya. Peneliti Mariam [9] mengusulkan sistem berbantuan komputer untuk mengklasifikasikan penyakit ginjal USG secara  otomatis  menggunakan  PCA  dan
Neural Networks . Penelitian ini
mengklasifikasi penyakit ginjal ke dalam lima kelas:  Normal,  kista,  batu,  tumor  dan  gagal ginjal. Hasil klasifikasi mencapai 97 persen.
Segmentasi watershed adalah  proses segmentasi  yang  baik  untuk  memisahkan kanker  dari  ginjal,  dengan  membandingkan bagian  kanan  dan  kiri  ginjal  dan  untuk menghitung sifat tekstur statistik yang berasal dari nilai rata-rata standar deviasi dan rata-rata co-occurence  matrix yang  dapat  membantu mendiagnosis  jenis  tumor.  Pendekatan  ini digunakan untuk mendiagnosis dan mendeteksi bagian yang tidak sehat dari bagian yang  sehat  dan  tahap  awal  pembentukan dengan  segmentasi  dan  klasifikasi  gambar yang terintegrasi [10].
Pengembangan  algoritma  segmentasi ginjal  semi-otomatis  dalam  gambar  CT  scan menggunakan  morfologi  matematika  dengan pendekatan watershed yang dilakukan peneliti [11].  Sebagian  besar  algoritma  segmentasi gambar  CT  scan  menggunakan  teknik watershed untuk mendapatkan kontur tertutup dan  kontinu  dengan  akurasi  tinggi.  Beberapa penelitian  umumnya  menggunakan  lokasi tulang  belakang  sebagai  acuan  seperti  yang dilakukan  peneliti  Naegel  [12].  Untuk membatasi  wilayah  ginjal,  Benoit  Naegel mengandalkan  kolom  tulang  belakang  untuk
menemukan letak ginjal. Dalam pengembangan sistem deteksi wajah menggunakan  metode  Sobel  menghasilkan deteksi tepi yang lebih baik dan jumlah piksel warna  putih  yang  diperoleh  lebih  banyak dibandingan  dengan  metode  Laplacian  [13]. Metode  Sobel  juga  dapat  digunakan  untuk deteksi tepi untuk melihat indikasi tumor otak pada  citra Magnetic  Resonance  Imaging (MRI). Hasil pengujuan citra MRI tumor otak dari  30  gambar  pengujian  mempunyai persentase  60%  menggunakan morphological operations ,  sedangkan  untuk  penggunaan
deteksi  tepi  Sobel  menghasilkan  persentase sekitar 62,11 % [14].
Dengan  demikian,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mendeteksi  tepi  tulang belakang  menggunakan  metode  deteksi  tepi Sobel  untuk  mengenali  tulang  belakang  pada citra  CT  scan.  Hasil  deteksi  tepi  tulang belakang  dapat  digunakan  untuk  mengenali posisi  ginjal  yang  berada  di  kanan  dan  kiri tulang  belakang,  sehingga  dapat  digunakan untuk pengembangan penelitian selanjutnya.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  melakukan  implementasi deteksi tepi citra ginjal menggunakan operator Sobel dengan  perbaikan  citra  menggunakan filter  median,  dan  menggunakan  perangkat lunak  Matlab  2018a.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  adalah  citra  medis  dengan format DICOM dengan ukuran 512 x 512 pixel. Untuk  melakukan  pengujian  dari  metode tersebut maka akan dirancang sebuah aplikasi yang  dapat  mereduksi noise dengan  uraian langkah kerja penelitian pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Kerangka  penelitian  pada  Gambar  1, dimulai dengan citra input berupa citra medis dengan  format  DICOM,  setelah  program membaca  citra input ,  kemudian  citra  medis dikonversi  ke  dalam  bentuk grayscale atau citra  keabuan.  Langkah  selanjutnya  adalah mengubah  citra grayscale menjadi  citra negatif  dengan  membalikkan  nilai  citranya. Kemudian tahap berikutnya adalah perbaikan citra atau image enhancement yang menggunakan  filter  median,  tujuannya  untuk mengurangi noise berupa titik-titik pada citra.
Hasil  citra  yang  sudah  diperbaiki  dengan enhancement dapat  dilakukan  tahap  deteksi tepi yang menggunakan operator Sobel untuk mengenali tulang belakang.
Citra  input  merupakan  citra  CT  scan dengan  posisi  pengambilan  citra  secara  axial yang disimpan dalam format DICOM ( Digital Imaging  and  Communication  in  Medicine ) yang menghasilkan ekstensi *dcm. Citra input merupakan citra dari pasien yang didiagnosis batu ginjal yang mengandung kalsium oksalat ataupun kalsium fosfat. Jenis batu ini bersifat radioopak.  Batu  dengan  jenis  radioopak menghasilkan  warna  putih  saat  pengambilan citra  polos  abdomen  non  kontras.  Agar  citra input  dapat  dikenali  oleh  program  dan dilakukan  proses  pengolahan  citra,  maka diperlukan langkah untuk mengkonversi citra DICOM ke matriks citra keabuan ( grayscale ).
Tahap  konversi  citra  DICOM  menjadi  citra keabuan  dapat  dilihat  pada  persamaan  (1) berikut:
grayscale = 0.299 * R + 0.5876 * G + 0.114 * B                                                                 (1) Instruksi yang digunakan untuk mengonversi citra pada program Matlab, yaitu: originalImage = mat2gray(dicomread_image);
imshow(originalImage);
Fungsi mat2gray mengubah  variabel dicomread_image  menjadi  citra grayscale. Perintah imshow menampilkan hasil
perubahan  konversi  citra.  Tujuan  konversi citra input menjadi  citra grayscale dilakukan untuk  menghapus  tulisan  atau  simbol  yang tidak diperlukan sehingga mempermudah citra CT  scan  dapat  diolah  pada  pengolahan  citra selanjutnya dan menghasilkan informasi pada properti  DICOM  yang  dapat  digunakan  pada tahap penelitian selanjutnya.
Pembalikkan  warna  citra  negatif  di dapat  dengan  membalikan  nilai  setiap  pixel atau  sering  disebut  dengan  operasi  negasi. Operasi membalikkan citra grayscale bertujuan  untuk  menghasilkan  citra  negatif sehingga  diharapkan  menguatkan  intensitas objek  yang  diperlukan  dan  memudahkan pengolahan. Proses  ini  biasanya  dilakukan pada citra medis seperti USG, dan foto sinar- X.
Proses  pembalikan citra grayscale dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan (2).
𝑓(𝑥, 𝑦)’ = 256 − 𝑓(𝑥, 𝑦) (2) dengan 𝑓(𝑥, 𝑦)’ : citra negatif
𝑓(𝑥, 𝑦) :  nilai  keabuan  dari  citra input
Penelitian  ini  mencoba  menggunakan metode  median  filter  untuk  menghilangkan citra  yang  berbintik-bintik.  Metode median filter merupakan filter non-linear .
Dikatakan non-linear karena  cara bekerja  metode  ini  tidak  termasuk  dalam kategori operasi konvolusi. Untuk perhitungan operasi non-linear ini dengan cara mengurutkan nilai pixel , kemudian mengganti nilai pixel yang  telah  diproses  dengan  nilai tertentu.  Nilai pixel yang  memuat  sejumlah nilai  ganjil  digeser  dari  nilai  terkecil  ke terbesar ( ascending). Kemudian dihitung nilai median yang telah diurutkan sebelumnya, dan hasil  dari  nilai  median  tersebut  mengantikan nilai yang terletak berada di pusat citra . Filter ini dapat dipakai untuk menghilangkan bintik- bintik  atau  derau.  Nilai  yang  lebih  baik digunakan  untuk  suatu  pixel  ditentukan  oleh nilai  median  dari  setiap  pixel  dan  kedelapan pixel  tetangga  pada  8-ketetanggaan.  Secara matematis  filter  median  dapat  dilihat  pada persamaan (3) sebagai berikut:
𝑓. (𝑥, 𝑦) =   𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛 (5,6)∈8 9: (𝑔(𝑝, 𝑞)) (3)
Nilai dari citra yang direstorasi 𝑓. (𝑥, 𝑦) dari  sebuah pixel yang  dimasukkan  ke  dalam
perhitungan median.
Median filter menggantikan nilai sebuah pixel dengan nilai median  dari  level grayscale pada pixel-pixel yang  berdekatan.  Hasil  dari filter  median terlihat bahwa noise dapat dihilangkan, tetapi detail  pada  citra  tetap  dipertahankan. Penelitian  ini  menggunakan  metode  deteksi tepi  Sobel  karena  mampu  mengurangi noise sebelum  melakukan  perhitungan  deteksi  tepi, dengan  menghindari  perhitungan  gradient  di titik  interpolasi.  Operasi  Sobel  menggunakan matriks  tetangga  yang  berukuran  3x3  pixel untuk  perhitungan  gradientnya,  dengan menitik  beratkan  pada  pixel-pixel  yang mendekati titik tengah matriks. Operasi Sobel melakukan deteksi tepi dengan
memperhatikan  tepi  vertical  dan  horizontal, sehingga  diterapkan  dalam  dua  buah  matriks mask .  Matriks mask adalah  matrik  yang berukuran  n  x  n  yang  sama  dengan  matriks tetangga. Mask yang pertama ( mask horisontal) digunakan  untuk  menghitung  selisih  antara titik pada sisi horizontal dan mask yang kedua ( mask vertikal)  digunakan  untuk  menghitung selisih antara titik pada sisi vertikal.
Gambar 2. Matriks Mask Operator Sobel (a) Mask Horizontal, (b) Mask Vertikal
Pada Gambar 2 terdapat dua mask untuk
operator Sobel yaitu (a) mask horisontal dan (b) mask vertikal. Adapun perhitungan yang akan dilakukan adalah mengalikan matriks tetangga dengan matriks mask horisontal yang hasilnya berupa  penelusuran  secara  horisontal  (Gx). Selanjutnya  dilakukan  perkalian  antara matriks tetangga dengan matriks mask vertikal yang  hasilnya  berupa  penelusuran  secara vertikal (Gy).
Hasil  dari  perkalian  ini  kemudian dijumlahkan sehingga menghasilkan
penelusuran  secara  horisontal  dan  vertikal seperti pada persamaan 4.
G(x,y) = (G [ f (x, y )]) (4)
Untuk  memutuskan  apakah  suatu  pixel merupakan  tepi  atau  bukan  tepi  dinyatakan dengan  operasi  pengambangan  seperti  pada persamaan 5.
g(x,y) = > 1, 0, jika G [ f(x, y) ] ≥ T   (5)
Persamaan  5  menyatakan  bahwa  T adalah nilai threshold, dan ambang batas nilai tepi pixel dinyatakan putih jika nilai = 1, dan pixel bukan tepi jika nilai = 0 yaitu hitam.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  awal  dari  penelitian  yang dilakukan  adalah  mengubah  citra  input menjadi  citra grayscale dan  terlihat  bahwa citra  hasil  konversi  memiliki noise ,  sehingga citra tidak memiliki kualitas yang cukup baik sedangkan citra input yang sudah mengimplementasikan Median Filter hasilnya menunjukkan adanya perbaikan kualitas citra, sehingga hasilnya terlihat lebih detail. Proses konversi  ini  juga  menghilangkan  huruf,  dan symbol  yang  tidak  digunakan  pada  proses selanjutnya.  Hasil  konversi  citra  DICOM menjadi  citra grayscale dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Citra Konversi Grayscale (a) Citra Input, (b) Hasil Konversi Citra
Gambar 4. (a) Citra Grayscale, (b) Citra Negatif Hasil Operasi Invers
Pada  Gambar  3  (a)  citra  input  yang berformat  DICOM  terlihat  jelas  tulang belakang  yang  berada  di  tengah  citra,  dan beberapa  batu  yang  mengandung  kalsium oksalat  terlihat  berwarna  putih  yang menandakan  intensitas  warnanya  tinggi  (nilai intensitasnya  mendekati  255  pada  citra grayscale ), (b) Hasil citra yang dikonversi ke citra grayscale terlihat  intensitas  citranya menurun sehingga terlihat kurang jelas, untuk itu diperlukan tahap membalikkan warna citra grayscale menjadi citra negatif menggunakan operasi  invers.  Tujuannya  untuk  memastikan apakah masih ada symbol, huruf, atau bagian citra yang tidak diperlukan di area yang akan diteliti lebih lanjut sehingga dapat dihilangkan pada  proses  selanjutnya.  Hasil  proses
pembalikan citra keabuan menjadi citra negatif dapat dilihat pada Gambar 4.
Hasil  pembalikkan  citra  keabuan  yang diperlihatkan  Gambar  4(a)  adalah  citra grayscale yang  memiliki latar  belakang dengan intensitas yang rendah (mendekati nilai keabuan  0  =  hitam)  dan  area  abdomen memiliki  intensitas  keabuan  yang  tinggi (mendekati nilai keabuan 255 = putih) setelah dilakukan pembalikan citra grayscale menjadi citra  negatif,  hasilnya  seperti  pada  Gambar  4 (b)  tampak  latar  belakang  citra  memiliki intensitas  keabuan  yang  tinggi,  dan  area abdomen  memiliki  intensitas  keabuan  yang rendah dibandingkan pada citra (a). Jika dilihat histogram pada Gambar 5, maka terlihat jelas bahwa nilainya juga ikut berubah dan bergeser.
Gambar 5. (a) Histogram Citra Grayscale, (b) Histogram Citra Negatif
Gambar 6. (a) Citra Negatif, (b) Citra Hasil Median Filter
Gambar 7. (a) Citra Hasil Filtering, (b) Citra Hasil Deteksi Tepi Sobel
Setelah  tahap  pembalikkan  warna  citra atau  yang  biasa  disebut  citra  negatif,  dan memastikan  bagian  yang  tidak  diperlukan maka tahap berikutnya adalah perbaikan citra dengan metode Median Filter. Hasil operasi ini dapat dilihat pada Gambar 6.
Hasil dari perbaikan kualitas citra pada Gambar  6(b)  terlihat  intensitas  keabuannya menjadi  lebih  rendah  dibandingkan  dengan Gambar 6(a). Permukaan citra 6(b) juga lebih jernih  dan  tidak  ada  lagi  butir-butir  seperti pasir.  Intensitas  warna  citra  pada  tulang belakang  terlihat  lebih  jelas  daripada sebelumnya.  Tujuan  tahap  ini  adalah  untuk memudahkan  program  membaca  area  pixel yang  nilainya  paling  rendah.  Untuk  itu  dapat
dilakukan  tahap  deteksi  tepi  menggunakan operator Sobel yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Tujuan deteksi tepi pada citra CT scan adalah  mencari  pixel  yang  bernilai  paling rendah  dan  berdekatan.  Jika  program menemukan nilai pixel yang rendah dan saling bertetanggan maka program akan menyimpan dan menandai dengan titik. Program membaca per baris dari ujung kiri atas ke kanan sampai pixel  terakhir  pada  citra  Gambar  7(a).  Jika program  membaca  intensitas  pixel  bernilai rendah dan bertetanggaan maka program akan menandai, jika tidak maka tidak akan disimpan oleh  program.  Gambar  7(b)  adalah  hasil
deteksi  tepi  Sobel  batu  ginjal  dan  kiri  serta deteksi tulang belakang.
Dengan  demikian  dapat  dinyatakan bahwa  titik  acuan  dengan  deteksi  tepi  telah berhasil  diidentifikasi.  Setelah  titik  acuan berhasil diperoleh maka dapat dilakukan tahap segmentasi untuk mengidentifikasi area ginjal pada penelitian selanjutnya.

## KESIMPULAN
Implementasi metode deteksi tepi Sobel telah  berhasil  dilakukan  pada  citra  CT  scan dengan  perbaikan  citra  terlebih  dulu  dengan proses filtering menggunakan  metode filter median.  Garis  tepi  tulang  belakang  terlihat jelas  meskipun  metode Sobel  ini mempunyai kelebihan untuk mengurangi noise dari metode deteksi  tepi  lainnya.  Untuk  peneliatian selanjutnya,  deteksi  Sobel  dapat  digunakan untuk mencari garis tepi ginjal yang posisinya berada di antara tulang belakang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   K.  K.  R.  Indonesia,  “Riset  Kesehatan Dasar  (Riskesdas),”  2018.  [Online]. Available: https://kesmas.kemkes.go.id/assets/uplo ad/dir_519d41d8cd98f00/files/Hasil- riskesdas-2018_1274.pdf.  [Diakses  10 Desember 2021].
[2]   L. Rhodia, Karakteristik Penyakit Ginjal Anak  Remaja  Usia  15-18  Tahun  di Indonesia  Berdasarkan  data  Riskesdas
tahun  2013,  Jakarta:  Thesis  Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia, 2017. [3]   W. K. Q. Z. S. W. Hong Song, “Kidney Segmentation  in  CT  Sequences  Using SKFCM  and  Improved  Growcut Algorithm,”  dalam  IEEE  International Conference  on  Bioinformatics  and
Biomedicine (BIBM 2014), Belfast, UK, 2014. [4]   S. S. N. Senthil Kumaran,
“Segmentation  of  Renal  Calculi  from
CT  Abdomen  Images  by  Incorporating FCM  and  Level  Set  Approaches,” International  Journal  of  Advanced Research in Computer and Communication Engineering, ISO 3297:2007 Certified, vol. 5, no. 7, 2016.
[5]   P.  Stanley  H.  Stern,  Tabulation  adn Graphical Summary of 2000 Survey of Computed  Tomography,  Frankfort, Kentucky:  Conference  of  Radiation Control Program Directors, Inc., 2007.
[6]   Y.  J.  G.  R.  P.  J.  L.  W.  M.  S.  R.  M. Linguraru  M.  G.,  “Renal  Tumor Quantification  and  Classification  in Contrast-Enhanced  Abdominal  CT,” Pattern  Recognition,  Elsevier,  vol.  42, pp. 1149-1161, 2009.
[7]   W. B. Gao Yan, “Automatic segmentation  of  kidney  without  using contrast  medium  on  abdominal  CT images,”  dalam  Intelligent  System  and Knowledge Engineering, Xiamen, 2008.
[8]   M. M. M. H. Z. Z. H. S. L. W. Ed-Edily Mohd  Azhari,  “Tumor  detection  in
medical imaging: a Survey,”
International  Journal  of  Advanced
Information Technology (IJAIT), vol. 4, no. 1, 2014.
[9]   A.-C. H. E.-D. M. N. M. Mariam Wagih Attia,  “Classification  of  Ultrasound
Kidney  Images  using  PCA  and  Neural Networks,”  International  Journal  of Advanced  Computer  Science  and Applications  (IJACSA),  vol.  6,  no.  4, 2015.
[10]   E.  H.  H.  A.  N.  Alyaa  Hussein  Ali, “Analysis and Classification of Kidney Images Using Watershed Segmentation and  Texture  Properties,”  International Journal  of  Computer  Science  and Mobile  Computing,  vol.  5,  no.  4,  pp. 592-604, 2016.
[11]   I.  H.  A.  B.  Aicha  Belgherbi, “Morphological  Segmentation  of  The
Kidneys From Abdominal CT Images,” Journal  of  Mechanics  in  Medicine  and
Biology, vol. 14, no. 5, 2014. [12]   B. Naegel, Abdominal Organs Segmentation  by  A  Topological  and Morphological,  Strasbourg:  Thesis, Louis Pasteur University, 2004.
[13]   Kustanto,  “Computing  Grayscale  of face detection menggunakan Sobel dan Laplacian of Gaussian,” Jurnal Antivirus, vol. 11, p. 1, 2017. [14]   H.  A.  Oscar  Adriyanto,  “Deteksi  Tepi untuk Indikasi Tumor Otak Menggunakan  Metode  Sobel  dan Morphological Operations Berdasarkan
Citra  Magnetic  Resonance  Imaging,” Journal  of  Computer  Engineering System and Science (CESS), vol. 3, p. 2, 2018.