## PEMILIHAN METODE PENGURANGAN NOISE PADA CITRA ULTRASONOGRAFI OVARIUM
Eliyani 1) , Ahmad Riyadi Maulana 2)
1,2) Jurusan Teknik Elektro– Universitas Muhammadiyah Gresik
1 eliyani.1306@gmail.com , 2 hendra.umg@gmail.com JL. Sumatra No 101, Gresik 61121, Jawa Timur

## ABSTRAK
Pengurangan  noise  merupakan  upaya  untuk  memperbaiki  kualitas  citra  yang  akan memudahkan tahapan selanjutnya dalam pengolahan citra. Noise Reduction atau mengurangi noise untuk  menghasilkan  citra  lebih  baik  sehingga  informasi  data  citra  tidak  hilang  dan  citra  dapat diintepretasikan  oleh  mata  manusia.  Penelitian  ini  menggunakan  data  gambar  ultrasonografi ovarium  untuk  membantu  menganalisa  kondisi  kesehatan  ovarium  perempuan.  Gambar ultrasonografi ovarium biasanya terdapat noise, metode pengurangan noise  yang akan digunakan pada penelitian ini adalah Median Filtering dan Adaptive Median Filtering. Hasil filtering dari 2 metode  tersebut  akan  dibandingkan  menggunakan  Mean  Square  Error(MSE)  dan  Peak  Signal  To Noise Ratio(PNSR). Ukuran kernel untuk Median Filtering dan Adaptive Median Filtering dipilih sebagai  3x3,  5x5,  dan  7x7.  Penelitian  ini  menghasilkan  metode  filtering  dengan  kinerja terbaik  yaitu  Adaptive  Median  Filtering  dengan  ukuran  window  5x5  yang  ditunjukan  dari  nilai Mean Square Error dan Peak Signal To Noise Ratio .
Kata-kata  kunci:  Median  Filtering,  Adaptive  Median  Filtering,  Mean  Square  Error,  Peak  Signal To Noise Ratio

## 1. PENDAHULUAN
Dokter dalam menganalisa kondisi kesehatan
ovarium perempuan
sering
menggunakan    hasil  gambar  ultrasonografi karena  memberikan  pemeriksaan  cepat  dan murah dibandingkan pemeriksaan di laboratorium.  Gambar  ultrasonografi  ovarium sering  digunakan  dalam    penerapan  pengolahan citra  dalam  bidang  kedokteran.  Penerapan pengolahan citra menggunakan gambar ultrasonografi  ovarium  membutuhkan  beberapa langkah  yang  harus  dilakukan,    misalnya mengurangi noise pada  gambar  ultrasonografi berupa speckle noise sehingga memudahkan saat ekstraksi ciri.
Gambar  ultrasonografi  ovarium  sering digunakan  di  dunia  medis  karena  memberikan pemeriksaan  cepat  dan  murah  dibandingkan pemeriksaan  di  laboratorium,  tetapi  kualitas
gambar  ultrasonografi  ovarium  kurang  bagus karena  terdapat  banyak noise berupa speckle noise dalam gambar ultrasonografi [1].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pemrosesan  awal  citra  terdiri  dari  6 kategori  yaitu filtering,  edge  operator,  range transforms,  surface  orientation  optical  flow dan piramid [2]. Filtering atau  penyaringan  adalah suatu nama umum untuk teknik-teknik mengganti tingkat abu-abu citra untuk memperbaiki  penampilan  obyek.  Perubahan  ini sering  bergantung  pada  karakteristik  obyek. Suatu histogram tingkat abu-abu suatu citra atau gray-level  histogram adalah  suatu  fungsi  yang memberikan frekuensi kemunculan setiap tingkat abu-abu pada citra.
Suatu  perubahan  citra  yang  sangat berguna  seperti histogram  equalization atau penyetaraan  histogram  [2].  Menurut  [3],  prinsip perbaikan  kualitas  citra (image  enhancement) untuk  menghasilkan  citra  yang  lebih  baik  dari citra  asli  sehingga  memudahkan  dalam  proses pengolahan  citra  lebih  lanjut.  Edge  Operator mendeteksi  dan  mengukur  ketidakberlanjutan yang sangat lokal pada intensitas atau gradiennya [2].
Hasil suatu operator tepi biasanya adalah magnitudo  dan  orientasi  ketidakberlanjutan. Proses  deteksi  tepi  menggunakan  edge  operator akan  mendapatkan  citra  tepi.  Tepi  ditandai dengan  adanya  perubahan  nilai  intensitas  yang mendadak  atau  kasar  dalam  jarak  yang  dekat. Deteksi  tepi  merupakan  pendekatan  yang  paling umum  untuk  pendeteksian  discontinuity  nilai intensitas.  Tujuan  dilakukannya  deteksi  tepi adalah  untuk  meningkatkan  penampakan  garis batas  suatu  area  atau  objek  di  dalam  citra.  Ada beberapa  metode  yang  terkenal  dan  banyak digunakan untuk pendeteksian tepi di dalam citra, yaitu  operator  Robert,  operator  Prewitt  dan operator Sobel [2].
Metode  Sobel  paling  banyak  digunakan sebagai pelacak tepi karena kesederhananaan dan keampuhannya.  Kelebihan  dari  metode  ini adalah  kemampuan  untuk  mengurangi noise sebelum  melakukan  perhitungan  deteksi  tepi. Masing-masing  metode  deteksi  memiliki  sub metode  yang  cukup  banyak,  tetapi  metode deteksi citra yang baik adalah metode yang dapat mengeliminasi  derau  ( noise )  yang  semaksimal mungkin [2].
Range transforms atau orientasi permukaan  dapat  dihitung  jika  sifat  penyinaran dan  pencerminan  sumber  pada  permukaan diketahui. Perhitungan ini kadang disebut “ shape from  shading .”  Orientasi  permukaan  khususnya sederahana  untuk  dihitung  ketika  penyinaran sumber dapat dikendalikan [2].
Surface  orientation atau  perubahan rentang  menggunakan  geometri  yang  diketahui mengenai citra stereo untuk menyimpulkan jarak titik  dari  orang  yang  melihat.  Perubahan  ini menggunakan  transformasi  perspektif  terbalik untuk  menginterpretasikan  bagaimana  titik-titik
pada  ruang  tidak  dimensi  terproyeksi  pada pasangan  stereo.  Suatu  korespondensi  antara titik-titik  pada  dua  citra  stereo  dari  geometri yang  diketahui  menentukan  rentang  titik-titik tersebut.  Rentang  relatif  juga  bisa  didapatkan dari  korespondensi  lokal  tanpa  mengetahui geometri pencitraan tepat [2].
Optical  flow atau  aliran  optik,  atau bidang  kecepatan  titik-titik  citra,  dapat  dihitung dari  variasi  temporal  dan  spasial  lokal  dalam sekuensi  citra  tingkat  abu-abu.  Sistem  biologis biasanya  bergerak  relatif  terus  menerus,  dan gambar  yang  diproyeksikan  pada  retina  pada dasarnya bervariasi terus menerus ketika mereka bergerak.  Manusia  merasakan  gerakan  terus menerus. Optical  flow ,  memberikan  setiap  titik pada  bidang  visual  "kecepatan  retina"  dua dimensi  yang  bergerak  melintasi  bidang  visual. Perkiraan aliran sesaat dapat dihitung dari situasi input biasa dalam urutan gambar diskrit. Metode menggunakan  aliran  optik  untuk  menghitung gerakan  pengamat,  peta  kedalaman  relatif, normal  permukaan  di  sekitarnya[2]. Piramida adalah  suatu  struktur  umum  untuk  mewakili salinan-salinan  citra  pada  beberapa  resolusi. Suatu  piramida  adalah  suatu  “struktur  utilitas” yang  dapat  secara  dramatis  memperbaiki kecepatan  dan  efektivitas  banyak  algoritma pengolahan awal dan segmentasi berikutnya [2].
Langkah preprocessing atau pra pengolahan sangat penting
supaya mempermudah  saat  segmentasi  [4],  [5]. Speckle noise dalam  gambar  medis  ultrasonografi bersifat multiplikatif dan sulit untuk menampilkan  detail  halus  dari  gambar  [6],  [7]. Sifat noise multiplikatif  dimodelkan  oleh Persamaan (1).
𝑘̅[𝑎, 𝑏] = 𝑘[𝑎, 𝑏] + 𝜂[𝑎, 𝑏]𝑘[𝑎, 𝑏] (1)
𝑘̅[𝑎, 𝑏] adalah  versi  digital  dari noise 𝑘[𝑎, 𝑏] adalah  gambar  ultrasound  ovarium  asli  dan 𝜂[𝑎, 𝑏] adalah fungsi nois e. Penghapusan speckle noise dapat  dilakukan  dengan  teknik denoising yang efisien [8].
Median  filtering adalah salah satu  teknik filter yang mengurutkan nilai intensitas sekelompok pixel ,  kemudian  mengganti  nilai pixel yang diproses dengan nilai median [4], [5],
[9]. Gaussian  lowpass  filter berfungsi  menekan derau  yang  tergambarkan  dari  distribusi  citra, berfungsi  juga  untuk  mereduksi  hambatan  atau noise  tetapi  memberi  efek  kabur  pada  citra. Menurut [10] metode menghilangkan noise yang digunakan  [11]  dengan gaussian  low  pass  filter tidak  mudah  menemukan  objek  batas-batas sehingga hasil segmentasi masih kurang baik.
Biasanya,  algoritma  penghilangan noise yang  sederhana  memiliki  kecepatan  eksekusi yang lebih baik tetapi kurang efisien. Sebaliknya, algoritma  penghilangan noise yang  kompleks memiliki  kinerja  yang  baik  tetapi  membutuhkan banyak  waktu  dalam  komputasi,  sehingga  harus memilih wilayah yang diinginkan untuk menghemat  waktu,yang  membawa  konsekuensi bahwa  metode  ini  belum  otomatis  karena  masih membutuhkan interaksi manusia.
.

## 2.1.Median Filtering
Median  filtering adalah salah satu  teknik image  enhancement yang  digunakan  untuk menghilangkan noise dengan  memanfaatkan fungsi median . Median adalah  nilai  tengah  dari kumpulan data yang telah diurutkan.
Median  filtering menggantikan  nilai suatu piksel dengan nilai pada urutan tengah dari intensitas  piksel  tetangga  dan  dirinya  (daerah pengamatan  atau  valuasi  filter,  sering  disebut window uji  filter  atau  dengan  kata  lain  filter median,  dalam  proses  ini  setiap  piksel  asli diganti  dengan  nilai  median  piksel-piksel  yang tercakup oleh suatu  window  yang berpusat  pada piksel [12].
𝑀(𝑥, 𝑦) = 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛{𝑓(𝑥 − 𝑖, 𝑦 − 𝑗), (𝑖, 𝑗) ∈ 𝑤} (2 )
Persamaan  (2)  menerangkan  bahwa 𝑀(𝑥, 𝑦) adalah  citra  yang  dihasilkan  dari citra 𝑓(𝑥, 𝑦), 𝑤 sebagai window yang ditempatkan  pad  bidang  citra  dan (𝑖, 𝑗) elemen dari window tersebut.
Median  filtering sangat  efektif  untuk menghilangkan noise serta tetap mempertahankan  mutu  gambar  karena  tidak bergantung pada nilai-nilai yang berbeda dengan nilai-nilai yang umum dalam lingkungannya.

## 2.2.Adaptive Median Filtering
Adaptive  Median  Filtering dirancang besarnya  window  (jendela/kernel)  sekitarnya setiap  piksel  adalah  variabel.  Variasi  ini tergantung  pada  median  dari  piksel  dalam jendela sekarang atau saat ini. Jika nilai rata-rata adalah  impuls,  maka  ukuran  jendela  akan diperluas.  Jika  tidak,  proses  lebih  lanjut dilakukan  pada  citra  dalam  spesifikasi  jendela saat ini.
Pengolahan  citra  diperlukan  piksel  pusat dari jendela (window) dievaluasi untuk memverifikasi  apakah  itu  suatu  impuls  atau bukan.  Jika  itu  adalah  suatu  impuls,  maka  nilai piksel baru pada gambar yang telah difilter akan menjadi  nilai  median  dari  piksel  dalam  jendela itu.  Jika  piksel  pusat  bukan  suatu  impuls,  maka nilai dari pusat piksel akan dipertahankan dalam citra yang difilter.
Piksel    yang  dipertimbangkan  sebagai sebuah impuls, nilai grayscale dalam piksel pada gambar  yang  difilter  adalah  sama  dengan  citra masukan. Adaptive  median  filtering memiliki tujuan ganda yaitu menghapus impuls noise pada gambar dan mengurangi distorsi pada gambar.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  dilakukan ditunjukkan  pada  Gambar  1  yang  menguraikan urutan langkah yang dilakukan untuk mendapatkan  metode  filtering  terbaik.  Akusisi citra  pada  penelitian  ini  digunakan  untuk menghasilkan  citra  digital  hasil  USG  ovarium pasien
Penelitian  ini  menerapkan  5  langkah seperti terlihat pada Gambar 1, citra ultrasonografi  ovarium  sudah  dalam  bentuk grayscale selanjutnya  akan  dilakukan  proses cropping  untuk  memilih region  of  interest yang dibutuhkan,  langkah  selanjutnya  mengetahui distribusi warna menggunakan histogram equalization.
Pemilihan filtering untuk  mendapatkan citra  yang  lebih  baik  dengan  mengurangi  noise pada  citra  tersebut  menggunakan Median filtering dan Adaptive  Median  Filtering. Penilaian kinerja Median Filtering dan Adaptive Median Filtering dievaluasi menggunakan MSE dan PSNR.
Gambar 1. Blok diagram pemilihan metode filtering terbaik.
Tahap  awal  pemrosesan  citra  atau pre- prosessing merupakan  tahap  paling  mendasar yang  perlu  dilakukan  sebelum  citra  diolah, berfungsi  memperbaiki  kualitas  citra  agar  dapat menghasilkan  ciri  yang  lebih  baik  pada  tahap berikutnya.  Penelitian  ini  akan  menggunakan metode pre-prosessing atau  pra  pengolahan berupa histogram  equalization serta  akan mengurangi speckle noise .
Salah  satu  usaha  untuk  memperbaiki distribusi  citra  USG  ovarium  yang  memiliki bentuk  yang  kurang  jelas  dengan  menggunakan metode histogram  equalization .  Histogram adalah representasi grafis untuk distribusi warna dari citra digital atau menggambarkan penyebaran  nilai-nilai intensitas pixel dari suatu citra atau bagian tertentu di dalam citra.
Histogram  dapat  diketahui  frekuensi kemunculan dari intensitas pada citra, kecerahan, dan  kontas dari sebuah gambar. Histogram dari suatu  citra  terlalu  terang  biasanya  cenderung mengumpul  di  nilai  grey  level  yang  tinggi  (ke arah  nilai  255),  sebaliknya  histogram  dari  suatu citra  yang  terlalu  gelap  biasanya  cenderung mengumpul  di  nilai  grey  level  yang  rendah  (ke arah nilai 0).
Citra  ultrasonografi  ovarium  terdapat speckle  noise ,  maka  untuk  mengurangi speckle noise akan  dilakukan median  filtering dan adaptive  median  filtering .  Hasil  filtering  akan dibandingkan  menggunakan mean  square  error dan peak signal to noise ratio.

## 4. HASIL PENELITIAN
Teknik  filtering  yang  diterapkan  pada gambar ultrasonografi ovarium dengan metode median  filtering.  Contoh  citra  ultrasonografi ovarium  ditunjukkan  pada  Gambar    2  yang akan  digunakan  untuk  analisis  mendapatkan metode filtering yang terbaik.
Gambar 2. Citra ultrasonografi ovarium.
Gambar  3  menampilkan  hasil  penelitian dengan  langkah  awal  akusisi  citra  asli, selanjutnya  melakukan  pemilihan region  of interest dengan  cara  cropping  citra  yang dibutuhkan, untuk mengetahui gambaran penyebaran    nilai-nilai  intensitas  pixel  dari  citra ultrasonografi  ovarium  maka  dilakukan  proses histogram  equalization, langkah  selanjutnya melakukan filtering untuk  mengurangi  noise pada  citra  ultrasonografi  ovarium  menggunakan
Data citra ultrasonografi ovarium Region of interest Histogram Equalization
Membandingkan hasil Median Filtering dan Adaptive Median Filtering
Metode Filtering Terbaik
Median  Filtering(MF) dan Adaptive  Median Filtering(AMF).
Penilaian  kinerja Median  Filtering(MF) dan Adaptive Median Filtering(AMF) dievaluasi menggunakan MSE dan PSNR. Metode filtering yang terbaik adalah metode yang menghasilkan nilai  MSE  terkecil  dan  menghasilkan  nilai terbesar PSNR.
Gambar 3. Analisis citra ultrasonografi ovarium.
Kinerja  metode  filtering  untuk Median Filtering dan Adaptive  Median  Filtering pada semua  citra  uji  menggunakan  ukuran  kernel window size yaitu 3x3, 5x5, dan 7x7. Hasil nilai Mean  Square  Error(MSE) dan Peak  Signal  To Noise  Ratio(PNSR) akan  diamati  untuk  setiap kernel.
Tabel  1  terlihat  nilai Mean  Square Error(MSE) dan Peak  Signal  To  Noise Ratio(PNSR) untuk setiap window size. Adaptive  Median  Filtering dengan  window  size 5x5  menghasilkan  nilai  PSNR  sebesar  28.5635, Adaptive  Median  Filtering dengan  window  size 5x5 menghasilkan nilai MSE sebesar 90.5166.
Tabel 1. Kinerja metode filtering citra uji 1
Metode Window MSE
size PSNR MF 3x3 208.2981  54.6721 MF 5x5 208.2981 54.6721 MF 7x7 208.2981 54.6721 AMF 3x3 102.1416  32.2934 AMF 5x5 90.5166  28.5635 AMF 7x7 98.7834  30.3133
Kinerja  metode  filtering  pada  Tabel  1 menunjukkan Adaptive Median Filtering dengan window  size  5x5  menghasilkan  nilai  PSNR tertinggi dan nilai MSE terendah.
Tabel 2. Kinerja metode filtering citra uji 2
Metode Window size MSE PSNR MF 3x3 259.41791  14.3527 MF 5x5 259.41791  14.3527 MF 7x7 259.41791  14.3527 AMF 3x3 153.8159 17.1258 AMF 5x5 107.3651 18.9785 AMF 7x7 122.4581 17.6436 Diamati  dari  Tabel  2  terlihat  nilai Mean Square  Error(MSE)  dan  Peak  Signal  To  Noise Ratio(PNSR) untuk setiap window size. Adaptive  Median  Filtering  dengan  window  size 5x5  menghasilkan  nilai  PSNR  sebesar  18.9785, Adaptive  Median  Filtering  dengan  window  size 5x5 menghasilkan nilai MSE sebesar  107.3651.
Tabel 3. Kinerja metode filtering citra uji 3
Metode Window size MSE PSNR MF 3x3 329.3486  13.6421 MF 5x5 329.3486  13.6421 MF 7x7 329.3486  13.6421 AMF 3x3 157.2541  24.3859 AMF 5x5 88.4368  18.2761 AMF 7x7 137.5174  22.5891
Tabel 3 menunjukkan nilai Mean Square Error(MSE)  dan  Peak  Signal  To  Noise Ratio(PNSR) untuk setiap window size. Adaptive  Median  Filtering dengan  window  size 5x5  menghasilkan  nilai  PSNR  sebesar  18.2761, Adaptive  Median  Filtering dengan  window  size 5x5 menghasilkan nilai MSE sebesar  88.4368.
Hasil  untuk  semua  citra  uji  diperoleh metode Adaptive  Median  filtering dengan window  size  5x5  memiliki  nilai Mean  Square Error(MSE) terkecil  dan  menghasilkan  nilai terbesar untuk Peak Signal To Noise
Ratio(PNSR).
Tabel  4.  Analisis  kinerja  Adaptive  Median filtering dengan window size 5x5 untuk citra uji
Data MSE PSNR Citrauji1 90.5166  28.5635 Citrauji2 107.3651  18.9785 Citrauji3 88.4368  18.2761 Citrauji4 132.6037  23.1422 Citrauji5 115.2372  19.4482 Citrauji6 99.1759  27.5498 Citrauji7 142.4113  16.0853 Citrauji8 129.38217  19.2334 Citrauji9 151.9282  26.3937 Citrauji10 109.1697  31.9004 Citrauji11 118.6828  25.4675 Citrauji12 97.2252  18.3536 Citrauji13 125.5923  35.9785 Citrauji14 106.1868  16.0173 Citrauji15 98.3274  22.1136 Citrauji16 125.7186  24.5873 Citrauji17 102.2538  26.7701 Citrauji18 98.9892  19.1874 Citrauji19 163.1124  29.1125 Citrauji20 111.3985  33.2197

## 5. KESIMPULAN
Median  filtering sangat  efektif  untuk menghilangkan noise serta tetap mempertahankan  mutu  gambar  karena  tidak bergantung pada nilai-nilai yang berbeda dengan nilai-nilai  yang  umum  dalam  lingkungannya. Adaptive  median  filtering dapat  menangani operasi  filter  pada  gambar  rusak  dengan impuls noise . Adaptive  median  filtering dengan  ukuran window 5x5 dapat memperhalus noise, memberikan  output  citra  jauh  lebih  baik  dari standar median  filtering .  Hasil Adaptive  median filtering diharapkan akan meningkatkan efisiensi proses segmentasi.
6. Daftar Pustaka
[1] Kushwaha,  S.,  2017.  An  Efficient  Filtering Approach for Speckle Reduction in Ultrasound Images. , 10(3), hal.1355–1367.
[2] Ballard,  D.H.  dan  Brown,  C.M.,  1982. Computer  Vision ,  New  Jersey  (US): Prentice Hall.
[3] Gonzalez,  R.C..  dan  Woods,  R.E.,  2008. Digital  image  processing. Nueva  Jersey , hal.976.
[4] Joel,  T.  dan  Sivakumar,  R.,  2018.  An extensive review on Despeckling of medical ultrasound images using various transformation techniques. Applied
Acoustics , 138(June 2017), hal.18–27.
[5] Gupta,  N.,  2011.  Comparative  Study  of Different  Low  Level  Feature  Extraction Techniques  for  Content  based  Image Retrieval. , 1(1), hal.39–42.
[6] Yu,  C.,  Zhang,  C.  dan  Xie,  L.,  2012.  A multiplicative  Nakagami  speckle  reduction algorithm for ultrasound images. Multidimensional Systems and Signal Processing , 23(4), hal.499–513.
[7] Jabarullah,  B.M.,  2012.  Survey  on  Noise Removal  in  Digital  Images. IOSR  Journal of Computer Engineering , 6(4), hal.45–51.
[8] Contreras  Ortiz,  S.H.,  Chiu,  T.  dan  Fox,
M.D., 2012. Ultrasound image enhancement:  A  review. Biomedical  Signal Processing and Control , 7(5), hal.419–428.
[9] Chanu,  P.R.  dan  Singh,  K.M.,  2018. Impulse  Noise  Removal  from  Medical Images  by  Two  Stage  Quaternion  Vector Median Filter.
[10] Liu,  J.  dan  Chen,  H.,  2017.  Automatic detection of follicle in ultrasound images of cattle  ovarian  using  MCL  method. 2016 IEEE International Conference on Systems, Man,  and  Cybernetics,  SMC  2016  - Conference Proceedings , hal.1753–1757.
[11] Hiremath  P.  S.  and  Tegnoor  J.  R.,  2010. Automatic Detection of Follicles in Ultrasound  Images  of  Ovaries  by  Optimal Threshoding Method. International Journal of  Computer  Science  and  Information Technology , 3(2) 217-2.
[12] Jain,  A.K.,  1989. Fundamentals  of  Digital Image  Processing ,  New  Jersey,  USA: Prentice-Hall International Editions.