https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i2.1354 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY

## Segmentasi Lemak Visceral dan Kanker Paru- paru Menggunakan Deep Learning
Ifnu Abdul Aziz Abdullah* Magister Ilmu Komputer, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta 14002604@nusamandiri.ac.id
*Corresponding author
Rifki Sadikin Magister Ilmu Komputer Universitas Nusa Mandiri, Jakarta rifki.rdq@nusamandiri.ac.id Yan Rianto Magister Ilmu Komputer, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta yan.yrt@nusamandiri.ac.id Dedi Priansyah Magister Ilmu Komputer Universitas Nusa Mandiri, Jakarta
14002612@nusamandiri.ac.id
Abstrak — Lemak  Visceral  memberikan  dampak  yang sangat  besar  terhadap  beberapa  penyakit  dan  salah satunya  Kanker  paru-paru  penyebab  utama  kematian, Kondisi  ini  memberikan  pengaruh  besar  dalam  dunia kesehatan  terhadap  permasalahan  Lemak  visceral  dan kanker  paru-paru  Computer  vision  menghembalangkan penelitian  dari  permasalahan  yang  besar  ini  computer vision  ingin  melihat  keakuratan  penelitian,  dengan dataset  yang  telah  di  tentukan  dengan  ini  peneliti menggunakan  metode  deep  learning  dan  di  dukung dengan  metode Segmentasi-CNN,  Segmentation & VFI Calculation.  Metode  tersebut  mampu  menampilkan gambar  yang  tersegmentasi  dengan  detail  dari mengubah  warna  satu  dimensi  dan  dua  dimensi sehingga  akan  memberikan  keakuratan  segmentasi, lemak  yang  telah  tersegmentasi  daerah  gambar  lemak dan garis tepinya pada Lemak visceral dan kanker paru- paru  memisahkan  lemak  dan  kanker  dengan  jumlah pixel  putih  lemak  lemah  dengan  ration  area  akurat  dan Memiliki pixel yang tinggi dan tepat dalam pemrosesan pixel.
Kata Kunci — Segmentasi, Deep Learning, Lemak Perut, Kanker Paru-paru

## I. P ENDAHULUAN
Obesitas  didefinisikan  sebagai  kondisi  tubuh  yang memiliki  akumulasi  lemak  berlebihan  pada  jaringan adiposa.  Jumlah  lemak  yang  berlebih  dan  distribusinya di  dalam  tubuh,  baik  disekitar  pinggang  dan  badan (obesitas  perut,  sentral,  atau  android),  atau  di  seluruh bagian  tubuh  (Obesitas  Gynoid)  memiliki  implikasi penting  pada  kesehatan.  Obesitas  disebabkan  oleh ketidakseimbangan  antara  kalori  yang  dikonsumsi  dan kalori  yang  dikeluarkan.  Berat  badan  seseorang  akan meningkat  saat  kalori  yang  dikonsumsi  melebihi  kalori yang  dikeluarkan.  Obesitas  didefinisikan  sebagai kondisi  fisik  kelebihan  lemak  terakumulasi  dalam jaringan  adiposa.  Jumlah  lemak  yang  berlebihan  dan
penyebarannya ke seluruh tubuh, baik pinggang maupun batang tubuh.(Syari et al., 2019)
Estimasi lemak yang wajar didasarkan pada regresi nilai antropometri yang biasa digunakan sebagai metode estimasi  komposisi  tubuh.  Set  keliling  dan  panjang digunakan dalam  banyak konteks estimasi  lemak  tubuh praktis,  dan  formula  terkenal  digunakan  untuk  tujuan ini.(CARLETTI et al., 2018), Jika  lemak tidak ditekan, kualitas  gambar  akan  menurun  dan  kurva  penyerapan kontras  mungkin  terdistorsi18.  Penekanan  lemak  yang akurat  berarti  menghilangkan  sinyal  lemak  sekaligus mempertahankan  sinyal  air.  Penekanan  lemak  yang parah berarti penekanan lemak di seluruh payudara dan area  sekitarnya  yang  menarik  seperti  payudara.  Aksila harus  sangat  akurat  dan  konsisten  selama  tes pengambaran berikutnya.(Lin, 2015)
Lemak  visceral adalah  lemak  yang tersembunyi di perut.  (Nault  et  al.,  2015),  Lemak  Visceral  merupakan akumulasi dari lemak intra - abdomen (obesitas sentral) yang  tersimpan  dibawah  kulit  lebih  dalam  dari  lemak subkutan. Beberapa  pengukuran  antropometri,  seperti lingkar  pinggang,  hip  to  waist  ratio  (HWR),  dan diameter  sagital  perut  telah  banyak  digunakan  untuk memprediksi  jumlah  lemak  viseral  dalam  individu obesitas  .(Syari  et  al.,  2019)  Lemak  visceral  adalah lemak  yang  menumpuk  di  rongga  antara  organ,  seperti lambung,  hati  dan  usus.  Lemak  yang  juga  di  sebut lemak visceral (visceral fat) berfungsi melindungi organ penting dalam perut. Umumnya Sebagian  besaar  lemak di  simpan  di  bawah  kulit  atau  dikenal  sebagai  lemak subkutan.  Lemak  viseral  alias  lemak  visceral  adalah lemak  aktif  yang  membalut organ-organ  di  ruang  perut di  dalam  tubuh.Segmentasi  lemak  viseral  dan  subkutan pada  gambar  CT  volumetrik  sangat  penting  untuk mengidentifikasi  biomarker  untuk  prediksi  diagnosis klinis dan penilaian prognosis(Z. Wang et al., 2020).
Kanker  paru-paru  adalah  salah  satu  jenis  kanker yang  paling  umum,  dengan  insiden  tertinggi  pada  pria dan  insiden  tertinggi  ketiga  pada  wanita  di  seluruh dunia.  Dalam  hal  kematian,  itu  adalah  yang  tertinggi pada pria dan tertinggi kedua pada wanita.(Nattenmüller et  al.,  2017),  Penyakit  ini  salah  satu  kanker  paling
https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i2.1354 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
umum  di  dunia  karena  paparan  bahan  kimia  beracun seperti radon, asbes dan arsenik, serta merokok. LUAD dan  LUSC  adalah  dua  jenis  kanker  paru-paru  non-sel kecil  yang  paling  umum1  dan  masing-masing  jenis memiliki  pedoman  pengobatan  yang  terpisah.  Dengan tidak adanya gambaran histologis yang jelas, perbedaan penting ini dapat menjadi sulit dan memakan waktu dan memerlukan pewarnaan imunohistokimia konfirmasi.(Coudray  et  al.,  2018)  Kemajuan  terbaru dalam  pengobatan  telah  menyebabkan  peningkatan tajam  dalam  kelangsungan  hidup  kanker  secara keseluruhan, tetapi peningkatan ini kurang penting pada kanker  paru-paru,  karena  kebanyakan  pasien  yang bergejala  dan  didiagnosis  memiliki  penyakit  stadium akhir. (Y. Wang et al., 2017a)
Kanker  paru-paru  dianggap  sebagai  kanker  paling mematikan  di  dunia. Untuk  alasan  ini,  banyak  negara sedang  mengembangkan  strategi  untuk  diagnosis  dini kanker  paru-paruPara  peneliti  juga  mengkonfirmasi bahwa  polip  adenomatosa  dalam  usus  berhubungan dengan  resistensi  insulin,  yang  mungkin  merupakan mekanisme  yang  meningkatkan  risiko  kanker.  Obesitas perut  adalah  salah  satu  masalah  kesehatan  masyarakat yang  paling  umum  dan  lebih  dari  sepertiga  orang dewasa  mengalami  obesitas  di  Amerika  Serikat  dalam beberapa tahun terakhir. Obesitas sangat terkait dengan banyak penyakit yang berbeda seperti penyakit jantung, gangguan metabolisme, diabetes tipe 2 dan tertentu jenis kanker.  Di  dalam  tubuh  manusia  terdapat  subcutan  fat area  (SFA)  dan  visceral  daerah  lemak  (VFA),  yang keduanya berkontribusi  terhadap  obesitas perut, Jaringan  adiposa  dibagi  menjadi  lemak  visceral  (VFA) dan  lemak  subkutan  (SFA),  yang  memiliki  sifat struktural dan fungsional yang berbeda. Obesitas viseral yang  berlebihan  merupakan  faktor  risiko  yang  mapan untuk tumorigenesis dan karsinogenesis karena gangguan  metabolisme  insulin,  faktor  pertumbuhan, hormon  seks,  dan  peradangan  kronis  sementara penurunan  jaringan  adiposa  subkutan  meningkatkan mortalitas,  dan  juga  secara  independen  terkait  dengan kelangsungan  hidup  yang  lebih  pendek.  Kanker  adalah pasien.(Minami et al., 2020)
Lemak visceral disebut sebagai lemak aktif karena dapat  secara  aktif  meningkatkan  risiko  berbagai penyakit.  Karena  berada  di  dalam  rongga  perut,  lemak visceral  akan  sulit  kita  rasakan.  Lemak  ini  dapat menyebabkan  resistensi  insulin,  walau  pasien  tersebut sebelumnya  belum  pernah  menderita  diabetes  atau prediabetes. Lemak visceral (PPN) didefinisikan sebagai lemak  di  dalam  rongga  perut(Grainger  et  al.,  2021). Studi  memperkirakan,  resistensi  insulin  tersebut disebabkan  oleh  protein  pengikat  retinol  yang dilepaskan  lemak  viseral.  Selain  resistensi  insulin, lemak  visceral  juga  dapat  menaikkan  tekanan  darah dengan  cepat.  Membiarkan  lemak  viseral  berlebih  di tubuh dapat meningkatkan risiko berbagai penyakit lain yang  sangat  serius,  misalnya,  Serangan  jantung  dan penyakit  jantung , Asma,  Kanker  payudara,  Demensia( Aljazimer) dan  Kanker kolorektal Orang dengan  lemak visceral  paling  banyak  memiliki  risiko  tiga  kali  lipat
terkena adenoma kolorektal (polip prekanker) dibandingkan  dengan  mereka  yang  memiliki  lemak visceral paling sedikit, menurut sebuah penelitian Korea dalam American Journal of Gastroenterology. Computer vision  turut  andil  dalam  penelitian  ini  untuk  mencapai riset  yang  akan  di  buat  karenakan  penelitian  ini  akan menitik  beratkan  gambar  dimensi  yang  bertujuan  agar dapat  melihat  garis  tepi  yaitu  model  canny  bertujuan melihat  garis  tepinya  sehi  dapat  terlihat  jelas  Lemak visceral dan Kanker paru-paru yang akan mengsegmentasi hasil gambarnya.
Kanker paru merupakan penyakit paru mematikan  yang  menyebabkan  lebih  dari  satu  juta kematian setiap tahunnya. Ini adalah salah satu kondisi medis. Paling umum di dunia. Menurut definisi, kanker paru-paru  adalah  tumor  ganas  paru-paru  yang  ditandai dengan  pertumbuhan  yang  tidak  terkendali  di  jaringan paru-  paru(Moitra  &  Kr.  Mandal,  2020),  jenis  kanker paru-paru  adalah  proses  diagnostik  karena  pilihan pengobatan yang tersedia, termasuk kemoterapi konvensional dan, baru-baru ini, terapi bertarget, Biopsi paru-paru  biasanya  digunakan  untuk  mendiagnosis kanker paruparu jenis dan tahap. Mikroskop virtual dari gambar jaringan yang diwarnai biasanya diperoleh pada perbesaran 20× sampai 40 × , menghasilkan gambar dua dimensi  yang  sangat  besar  (10.000  hingga>  100.000 piksel  di  setiap  dimensi)  yang  seringkali  menantang untuk diperiksa secara  visual secara  menyeluruh. Tidak ada  ulasan  tentang  teknik  segmentasi  otomatis  berbasis pembelajaran  mendalam  untuk  terapi  radiasi  kanker paru-paru.  Makalah  ini  bertujuan  untuk  menyelidiki secara  komprehensif  teknik  segmentasi  otomatis berbasis  pembelajaran  dalam  radioterapi  kanker  paru- paru.  Ini  juga  membahas  tantangan  saat  ini,  masalah praktis,  dan  arah  penelitian  masa  depan  untuk segmentasi otomatis.(Liu et al., 2021).

## II. M ETODOLOGI

## A. Pengelompokan Model
Karena kemajuan signifikan dalam teknologi komputasi  dan  penyimpanan  data  Pembelajaran mendalam  sebagai  bidang  kecerdasan  buatan  itu menarik  Ada  peningkatan  perhatian  pada  segmentasi gambar  otomatis,  Saat  kedalaman  model  terus meningkat. (Liu et al., 2021)
Dengan  kemajuan  yang  signifikan  dalam  teknologi komputasi  dan  penyimpanan  data,  pembelajaran mendalam sebagai cabang kecerdasan buatan mendapatkan  lebih  banyak  perhatian  dalam  segmentasi gambar.  Ketika  kedalaman  model  terus  meningkat, pembelajaran  mendalam  menjadi  lebih  kompleks dengan  mengekstraksi  fitur  dari  data  input  secara hierarkis melalui  lapisan tersembunyi dan berulang kali melatih  jaringan  dengan  data  input  berikut:  Ini  dapat mewakili sebuah fenomena. FCN (45) dan U-Net (46).
Metode  analisis  gambar  kuantitatif  saat  ini  tidak sepenuhnya  memanfaatkan  potensi  data  gambar  yang dikumpulkan.  Seluruh  dataset  gambar  tubuh  berisi sejumlah  besar  informasi  morfologis,  fungsional,  dan
https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i2.1354 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
metabolik  yang  terinci  secara  spasial.  Pemindaian seluruh  tubuh  biasanya  berisi  jutaan  pengukuran  tubuh manusia.(Strand et al., 2017)Segmentasi membagi objek menjadi beberapa bagian atau segmen Ini sederhana dan bermakna  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Berbagai  metode segmentasi  objek  yang  dikembangkan  pada  saat  ini memiliki  kekuatan  dan  kelemahannya  masing-masing. Dalam  penelitian  ini,  jaringan  saraf  seluler  (CNN) diimplementasikan.  Aplikasi  jaringan  saraf  seluler (CNN)  memiliki  dampak  signifikan  pada  pemrosesan gambar. Volume anatomi yang menarik pada segmentasi  otomatis  ditentukan  sesuai  dengan  area ekstremitas  bawah  yang  dikelilingi  secara  proksimal oleh  insersi  gluteus  maximus  dan  distal  oleh  ujung rektus femoris.(Orgiu et al., 2016) CNN diimplementasikan  untuk  mengelompokkan  skala  abu- abu  dari  setiap  objek  terlepas  dari  pembatas, memungkinkan CNN untuk menganalisis latar belakang yang  kompleks.  Prinsip  CNN  diperkenalkan  secara singkat di kedua fungsi ekstraksi objek yang dipilih dan ekstraksi  kontur.(Anamisa,  2015)  Gambar  adalah gambar  level  2  Dimensi  yang  dihasilkan  dari  gambar analog dua dimensi secara terus menerus dibuat menjadi gambar  diskrit  dengan  proses  sampling,  dan  gambar analog  dibagi  menjadi  M  baris  dan  N  kolom  menjadi gambar diskrit.(Kumaseh et al., n.d.)
Teknik  ambang  batas  dirancang  untuk  mengurangi pengaruh subjektivitas manusia serta mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk analisis, sambil mempertahankan  akurasi  yang  kuat  dalam  mengukur kompartemen  tubuh  (Schick,  2016).  (Ghatas  et  al., 2018)  Merancang  empat  FCN  3D  berdasarkan  U-Net dan  ResNet  untuk  menyegmentasikan  OAR  secara otomatis  menggunakan  gambar  CT  energi  ganda. Keempat  jaringan  menggabungkan  informasi  tambahan ke  dalam  jaringan  dengan  cara  yang  berbeda:  (a) menggabungkan  gambar  energi  ganda  secara  linier menjadi  satu  gambar  campuran  sebagai  input;  (b) menggunakan gambar energi ganda sebagai dua saluran dari  input  yang  sama;  (c)  mengekstraksi  fitur  gambar energi  rendah  dan  gambar  energi  tinggi  secara  terpisah dan  menggabungkannya  di  bagian  bawah  U-Net;  (d) menangani  gambar  energi  rendah  dan  gambar  energi tinggi secara terpisah dan menggabungkan hasil prediksi menjadi satu. (Liu et al., 2021), Dataset yang digunakan dalam penelitian berupa gambar yang dikumpulkan oleh peneliti  melalui  pencarian  gambar  dari  Github.  Dataset terdiri dari tiga kelas terdiri dari gambar Lemak Visceral dan Kanker paru-paru
Mencapai  ukuran  kumpulan  data  yang  diperlukan untuk  mempelajari  model  fungsional,  berbagai  strategi augmentasi  data  telah  digunakan,  termasuk  penerapan transformasi intensitas, seperti kecerahan dan peningkatan kontras, dan transformasi spasial sederhana, seperti rotasi dan translasi sewenang-wenang
Selama
augmentasi data, program antsApplyTransforms  digunakan  untuk  mengubah pasangan  gambar/segmentasi  mask  yang  dipilih  secara acak  menjadi  target  yang  dipilih  secara  acak  dalam kelompok pelatihan.(Pengenal et al., 2018)
Kumpulan  data  merupakan  bagian  integral  dari pembelajaran  mesin  dan  pendekatan  pembelajaran mendalam.  Kualitas  data  yang  tersedia  membantu mengembangkan, melatih, dan meningkatkan algoritme. Aplikasi  pengambaran  medis  memerlukan  validasi profesional  dan  pelabelan  data  yang  tersedia  untuk membantu  pengembangan.  Bagian  ini  menyajikan kumpulan  data  yang  digunakan  dalam  studi  terbaru terkait  dengan  pembelajaran  mendalam  untuk  deteksi kanker  paru-paru  (Riquelme  &  Akhloufi,  2020). Pendekatan pembelajaran transfer diterapkan menggunakan  ResNet  CNN  yang  telah  dilatih sebelumnya  yang  dilatih  dengan  gambar  RGB alami.(Xu  et  al.,  2019)  Gambar  1.  Lemak  Visceral  dan kanker paru  masing masing kelas terdiri dari 30 gambar merujuk pada Gambar 1.
Gambar 1. Lemak VIsceral dan Kanker Paru

## B. Deep Learning dan Implementasi
Deep  Learning  adalah  salah  satu  cabang  dari  ilmu pembelajaran  mesin  (Machine  Learning)  yang  terdiri algoritma  pemodelan  abstraksi  tingkat  tinggi  pada  data menggunakan sekumpulan fungsi transformasi nonlinear  yang  ditata  berlapis-lapis  dan  mendalam  . Deep Learning memberikan arsitektur yang sangat kuat, dengan menambahkan lebih banyak lapisan maka model pembelajaran  tersebut  bisa  mewakili  data  gambar berlabel  dengan  lebih  baik.  Untuk  memecahkan permasalahan pada data dengan skala besar, dibutuhkan konsep  jaringan  syaraf  tiruan  yang  dalam  (banyak lapisan),  sehingga  komputer  bisa  belajar  dengan kecepatan  dan  akurasi,  prinsip  ini  disebut  Deep Learning,  dan  sering  digunakan  pada  komunitas  riset ataupun industri.

## a. Implementasi Deep Learning
Penelitian  ini  mengimplementasikan  beberapa model  deep  learning  dengan  pendekatan  transfer learning  sehingga  tidak  dilakukan  pelatihan  model  dari awal.  Pendekatan  transfer  learning  digunakan  dengan pertimbangan  jumlah  dataset  yang  sedikit.  Transfer learning  adalah  pendekatan  yang  menggunakan  model yang  telah  dilatih  (pre-trained)  dengan  sebuah  dataset dan  digunakan  kembali  pada  dataset  yang  baru  dengan menyesuaikan beberapa parameter.
Metode  Gambar  bersih  dan  pra-olahan  digunakan untuk  segmentasi  SAT  dan  PPN  untuk  menghitung Indeks lemak Visceral (VFI). Model deep learning deep learning  menggunakan  beberapa  parameter  dan  model untuk mengolah data
https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i2.1354 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY

## C. Segmentasai-CNN
Segmentasi_CNN Ini  adalah  pendekatan  kedua Convolutional  Neural  Networks  digunakan  untuk segmentasi  PPN  dan  SAT  menggunakan  Conv  1D  dan 2D. Pada langkah berikut penulis menggunakan gambar yang dibersihkan sebagai input dan gambar yang dilukis yang  dihasilkan  dari  ImageJ  sebagai  topeng.  Penulis Awalnya  menggunakan  gambar  ambang  batas  sebagai topeng tetapi penulis tidak bisa mendapatkan hasil yang memuaskan.  Kita  dapat  mengamati  hasil  untuk  gambar ambang  dengan  mengubah  direktori  dari  gambar  yang dicat  ke  gambar  ambang,  dengan  cara  menggunakan tehnik Segmentasi Cnn dengan berbagai  model  input_2 Model (InputLayer)
Untuk  pendekatan  CNN  segmentasi  ini  penulis mengikuti  pendekatan  Yunzhi  wang  dan  tim  mereka menggunakan kombinasi lapisan CONV2D, Maxpooling  dan  Upsampling.  Tapi  penulis  awalnya mendapatkan  kesalahan  bentuk  dengan  Conv2D  jadi penulis  melanjutkan dengan Conv1D. Di sini  juga  max pooling  dan  upsampling  tidak  berfungsi.  Jadi  penulis hanya menggunakan lima lapisan Conv1D.
D. Segmentation & Visceral fat Index
Lemak  yang  telah  di  segmentasi  dengan  gabungan metode  ambang  batas  dengan  gabungan contour_lib.py dapat  menghasilkan  gambar  dengan  menghilangkan nois  yang  ada,  Penulis  melakukan  ambang  batas  untuk mendapatkan hanya piksel yang terkait dengan PPN dan SAT,  merujuk  gambar  2.  gambar  ambang  batas  ini digunakan konv 1D dan 2D.
Gambar 2. Lemak Visceral
E. Data-Preprocessing
Memiliki  30  dataset  gambar  di Preprosseing kanker paru  mentah  telah  di  proses  sebelumnya  dengan menghapus  wilayah  yang  diinginkan  Seperti  Gambar  3 preprossesing,  merujuk  gambar ambang  batas,  dan menyesuaikan  kecerahan  dan  kontras  agar  lebih  jelas sebelum digunakan untuk segmentasi.
Gambar 3. Preprosessing Kanker Paru

## F. Data Cleaning
Langkah  pertama  adalah  melakukan data  cleaning . Data  yang  baru  saja  dikumpulkan  kemungkinan  tidak relevan  dan  banyak  bagian  yang  hilang,  sehingga dibutuhkan proses pembersihan. Dalam tahapan ini, data akan dibersihkan melalui beberapa proses seperti missing value dan noise Karena gambar bervariasi dalam parameternya, pendekatan preprocessing menambah lebih banyak kerumitan dalam mereproduksi hasil eksperimen.
Gambar 4. Proses Segmentasi Gambar

## III H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Proses Gambar Keakuratan Segmentasi
Algoritme  telah  mempercepat  proses  pengukuran volume  Lemak  visceral  dan  Kanker  paru-paru,  yang memungkinkan  pelaporan  rutin  potensial dalam pengaturan klinis langsung diukur dari beberapa metode yang  tepat,  hasil  berasal  dari  dataset  dengan  hasil Segmentasi-CNN  memberikan  keakuratan  dengan menghasilkan  Accuracy  0.97  untuk  Lemak  Viceral  dan 0.82  Kanker  paru-paru  Hasil  dari  model  yang  telah  di tentukan  oleh  penulis  menunjukkan  bahwa  Memiliki keterkaitan  dengan  total  Lemak  visceral  dan  subkutan dan memiliki hubungan dengan Kanker paru-paru karna telah  di  jelaskan  bahwa  Lemak  visceral  memiliki bahaya  yang  sangat  luar  biasa  terhadap  paru  paru (Kanker paru-paru).

## B. Resize Canny Lemak Visceral Index
Segementasi Selanjutnya menentukan resize canny yang  akan  kita  lihat  Gambar  5.  lemak  visceralnya  dan indexnya, bebeda ukuran sehingg menghasil segmentasi yang jelas seperti halnya yang pertama matplotlib Image Axes  Image  Modul  gambar  mendukung  operasi pemuatan,  pengskalaan,  dan  tampilan  gambar  dasar. Untuk gambar RGB dan RGBA, matplotlib mendukung tipe  data  float32  dan  uint8.  Untuk  skala  abu-abu, matplotlib  hanya  mendukung  float32.  Jika  data  array penulis tidak memenuhi salah satu deskripsi ini, penulis perlu  mengubah  skalanya.  merujuk gambar 5  hasil dari Pseudocolor  dapat  menjadi  alat  yang  berguna  untuk meningkatkan  kontras  dan  memvisualisasikan  data penulis  dengan  lebih  mudah.  Ini  sangat  berguna  saat menampilkan  gambar  menggunakan  proyektor  – kontrasnya.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Gambar 5. Canny Lemak visceral dan Kanker Paru
Dari  hasil  segmentasi  di  atas  telah  kita  lihat  dari hasil Canny Edge Detection digunakan untuk mendeteksi ujung-ujungnya tepi pada suatu gambar. Ini menerima  gambar  skala  abu-abu  sebagai  input  dan menggunakan algoritma multistage.

## C. Gambar Ambang Batas
Pada  langkah  berikut  penulis  menggunakan  gambar yang dibersihkan sebagai input dan gambar yang proses yang  dihasilkan  dari  Image  sebagai  beground.  Penulis Awalnya  menggunakan  gambar  ambang  batas  sebagai topeng tetapi penulis tidak bisa mendapatkan hasil yang memuaskan. Anda dapat mengamati hasil untuk gambar ambang  dengan  mengubah  direktori  dari  gambar  yang dicat  ke  gambar  ambang.  Segmentasi-CNN  diterapkan ke  segmen  SFA  dan  VFA  di  setiap  irisan  yang  dipilih. Langkah  pra-pemrosesan  gambar  termasuk  algoritma segmentasi  batang  tubuh  dan  proses  ambang  batas pertama  kali  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  piksel jaringan  adiposa  yang  termasuk  dalam  area  lemak; Segmentasi-CNN kemudian diterapkan untuk mengklasifikasikan  setiap  jaringan  adiposa  tunggal sebagai milik SFA atau VFA.(Y. Wang et al., 2017b)
Untuk  pendekatan  CNN  segmentasi  ini  penulis mengikuti  pendekatan  Yunzhi  wang  dan  tim  mereka menggunakan kombinasi lapisan CONV2D,
Maxpooling  dan  Upsampling.  Tapi  penulis  awalnya mendapatkan  kesalahan  bentuk  dengan  Conv2D  jadi penulis  melanjutkan dengan Conv1D. Di sini  juga  max pooling  dan  upsampling  tidak  berfungsi.  Jadi  penulis hanya menggunakan lima lapisan Conv1D.
Menerapkan  kerangka  kerja  berbasis  Segmentasi- CNN untuk secara otomatis menyegmentasikan dan/atau  mengukur  SFA  dan  VFA  dari  semua  gambar CT  tunggal  yang  dipilih,  yang  bebas  dari  parameter (misalnya,  ambang  batas)  dan  juga  mendapatkan persetujuan  yang  tinggi  dengan  proses  manual.(Y. Wang  et  al.,  2017a),  Kode  komentar  berikut  adalah Conv1D  dengan  Maxpooling  dan  Upsampling.  Anda dapat  membatalkan  komentar  dan  mengamati  hasilnya Kode  komentar  berikut  adalah  upaya  penulis  untuk Conv2D.  Conv2D  berhasil  saat  penulis  mengubah dimensi  gambar.  Dalam  kode  ini:  train_imgs  = resize(img,  (img_dims,img_dims,  3)  tambahkan  satu saluran  lagi  dan  batalkan  komentar  pada  kode  berikut untuk melihat cara kerja Conv2D

## D. Canny
Karena  itu,  segmentasi  daerah  Gambar  6  Lemak Visceral  dan  Kanker  paru  dalam  gambar  CXR berdasarkan  deteksi  tepi  harus  disertai  dengan  teknik tambahan  seperti  morfologi  yang  lebih  kuat  terhadap noise sehingga keluaran segmentasi dapat menjadi lebih baik.
Gambar 6. Lemak Visceral dan Kaker paru
Menyadari  pentingnya  teknik  tambahan ini, makalah  ini  ditulis.  Ini  adalah  sarana  untuk  berbagi pengalaman dalam segmentasi daerah paru pada gambar CXR  menggunakan  deteksi  tepi  canny  beserta  teknik morfologi  yang  telah  menunjukkan  kombinasi  yang cukup efektif untuk melakukan segmentasi

## IV K ESIMPULAN
Penelitian  ini  memaparkan  sistem  dan  model  deep learning  yang  berbeda  Meng-Segmentasikan  lemak visceral  dan  kanker  paru-paru  dalam  penelitian  ini, dengan menggunakan metode deep learning dan gambar menggunakan  algoritma  canny  berhasil,  memproses segmentasi gambar terhadap gambar lemak visceral dan kanker  paru-paru  berhasil  memisahkan  lemak  dan kanker  dengan  jumlah  pixel  putih  lemak  lemah  dengan ration  area  0.42905  dan  Memiliki  pixel  307  pt  ≈ 409.333 px

## D AFTAR P USTAKA
Anamisa,  D.  R.  (2015).  Aplikasi  Segmentasi  Objek Menggunakan  Cellular  Neural  Network  (  Cnn  ). Networking  Engineering  Research  Operation , 1 (3), 157–163.
https://nero.trunojoyo.ac.id/index.php/nero/article/ view/40 CARLETTI,  M.,  CRISTANI,  M.,  CAVEDON,  V., MILANESE, C., ZANCANARO, C., & GIACHETTI,  A.  (2018). Estimating  Body  Fat from  Depth  Images:  Hand-Crafted  Features  vs Convolutional Neural Networks . 201–206. https://doi.org/10.15221/18.201
Coudray,  N.,  Ocampo,  P.  S.,  Sakellaropoulos,  T., Narula, N., Snuderl, M., Fenyö, D., Moreira, A. L., Razavian, N., & Tsirigos, A. (2018). Classification and  mutation  prediction  from  non–small  cell  lung cancer histopathology images using deep learning. Nature
Medicine , 24 (10), 1559–1567.
https://doi.org/10.1038/s41591-018-0177-5
Ghatas,  M.  P.,  Lester,  R.  M.,  Khan,  M.  R.,  &  Gorgey, A.  S.  (2018).  Semi-automated  segmentation  of
Kanker paru-paru 21 1 Kanker paru-paru 22 1 Kanker paru-paru 23 1 Kanker paru-paru 24 1 Kanker paru-paru 25 1
Lemak visceral 21 1 Lemak visceral 22 1 Lemak visceral 23 1 Lemak visceral 24 1 Lemak visceral 25 1
https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i2.1354 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
magnetic  resonance  images  for  thigh  skeletal muscle  and  fat  using  threshold  technique  after spinal cord injury. Neural Regeneration Research , 13 (10),  1787–1795.  https://doi.org/10.4103/1673- 5374.238623
Grainger,  A.  T.,  Krishnaraj,  A.,  Quinones,  M.  H., Tustison,  N.  J.,  Epstein,  S.,  Fuller,  D.,  Jha,  A., Allman, K. L., &  Shi,  W. (2021). Deep Learning- based  Quantification  of  Abdominal  Subcutaneous and Visceral Fat Volume on CT Images. Academic
Radiology , 28 (11), 1481–1487.
https://doi.org/10.1016/j.acra.2020.07.010
Kumaseh,  M.  R.,  Latumakulita,  L.,  Nainggolan,  N., Kunci,  K.,  Ikan,  M.,  &  Segmentasi,  C.  (n.d.).
METODEambang batas . Lin,  C.  (2015). Teknik  penekanan  lemak  dalam pencitraan resonansi magnetik payudara : perbandingan kritis dan seni . 37–49.
Liu,  X.,  Li,  K.  W.,  Yang,  R.,  &  Geng,  L.  S.  (2021). Review  of  Deep  Learning  Based  Automatic Segmentation  for  Lung  Cancer  Radiotherapy.
Frontiers in Oncology , 11 , 1–16.
https://doi.org/10.3389/fonc.2021.717039
Minami, S., Ihara, S., Tanaka, T., & Komuta, K. (2020). Artikel  asli  Sarkopenia  dan  Adipositas  Visceral Tidak  Mempengaruhi  Khasiat  Pasien  Dengan Kanker  Paru  Non-Small  Cell  Lanjutan . 11 (1),  9– 22.
Moitra,  D.,  &  Kr.  Mandal,  R.  (2020).  Classification  of non-small  cell  lung  cancer  using  one-dimensional convolutional neural network. Expert Systems with
Applications , 159 , 113564.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113564 Nattenmüller,  J.,  Wochner,  R.,  Muley,  T.,  Steins,  M., Teucher,  B.,  Wiskemann,  J.,  Kauczor,  H.,  Oliver, M.,  Toraks,  D.  O.,  &  Heidelberg,  U.  (2017). Dampak  Prognostik  Distribusi  Otot  dan  Lemak yang Diukur CT sebelum dan sesudah Kemoterapi
Lini  Pertama  pada  Pasien  Kanker  Paru  Abstrak pengantar .
1–18.
https://doi.org/10.1371/jurnal.pon.0169136 Nault,  J.  C.,  Pigneur,  F.,  Nelson,  A.  C.,  Costentin,  C., Tselikas,  L.,  Katsahian,  S.,  Diao,  G.,  Laurent,  A., Mallat, A., Duvoux, C., Luciani, A., & Decaens, T.
(2015).  Visceral  fat  area  predicts  survival  in patients  with  advanced  hepatocellular  carcinoma treated  with  tyrosine  kinase  inhibitors. Digestive and Liver Disease , 47 (10), 869–876. https://doi.org/10.1016/j.dld.2015.07.001 Orgiu,  S.,  Lafortuna,  C.  L.,  Rastelli,  F.,  Cadioli,  M., Falini,  A., &  Rizzo, G. (2016). Automatic  muscle and  fat  segmentation  in  the  thigh  from  T1- Weighted  MRI. Journal  of  Magnetic  Resonance Imaging ,
43 (3), 601–610.
https://doi.org/10.1002/jmri.25031 Pengenal,  A.  T.  G.,  Tustison,  N.  J.,  Qing,  K.,  Roy,  R., Berr, S. S., Shi, W. Bin, Biokimia, D., Molekuler, G.,  Medis,  P.,  Virginia,  U.,  &  Serikat,  A.  (2018). Kuantifikasi  lemak  perut  berbasis  pembelajaran mendalam  pada  gambar  resonansi  magnetik
Abstrak . September , 1–16.
Strand,  R.,  Malmberg,  F.,  Johansson,  L.,  Lind,  L., Sundbom,  M.,  Ahlström,  H.,  &  Kullberg,  J. (2017).  A  concept  for  holistic  whole  body  MRI data  analysis,  Imiomics. PLoS  ONE , 12 (2),  1–17. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169966
Syari,  F. R., Hendrianingtyas, M., & Retnoningrum, D. (2019). Hubungan Lingkar Pinggang Dan Visceral Fat Dengan . 8 (2), 701–712.
Wang,  Y.,  Qiu,  Y.,  Thai,  T.,  Moore,  K.,  Liu,  H.,  & Zheng,  B.  (2017a).  A  two-step  convolutional neural  network  based  computer-aided  detection scheme  for  automatically  segmenting  adipose tissue  volume  depicting  on  CT  images. Computer Methods  and  Programs  in  Biomedicine , 144 ,  97– 104. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2017.03.017 Wang,  Y.,  Qiu,  Y.,  Thai,  T.,  Moore,  K.,  Liu,  H.,  & Zheng,  B.  (2017b).  Applying  a  deep  learning based  CAD  scheme  to  segment  and  quantify visceral  and  subcutaneous  fat  areas  from  CT images. Medical  Imaging  2017:  Computer-Aided Diagnosis , 10134 , 101343G.
https://doi.org/10.1117/12.2250360
Wang,  Z.,  Meng,  Y.,  Weng,  F.,  Chen,  Y.,  Lu,  F.,  Liu, X.,  Hou,  M.,  &  Zhang,  J.  (2020).  An  Effective CNN  Method  for  Fully  Automated  Segmenting Subcutaneous and Visceral  Adipose Tissue on CT Scans. Annals  of  Biomedical  Engineering , 48 (1), 312–328. https://doi.org/10.1007/s10439-019- 02349-3
Xu,  Y.,  Hosny,  A.,  Zeleznik,  R.,  Parmar,  C.,  Coroller, T.,  Franco,  I.,  Mak,  R.  H.,  &  Aerts,  H.  J.  W.  L. (2019).  Deep  learning  predicts  lung  cancer treatment  response  from  serial  medical  imaging. Clinical  Cancer  Research , 25 (11),  3266–3275. https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-18-2495