## PENGOLAHAN FILTERING DAN CONTRAST ENHANCEMENT UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS RESOLUSI CITRA ULTRASONOGRAFI ABDOMEN
Aulia Firma, Sri Oktamuliani *
Departemen Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Andalas, Limau Manis Padang, Sumatera Barat 25175, Indonesia
e-mail: srioktamuliani@sci.unand.ac.id

## ABSTRAK
Pengolahan  filtering  dan  contrast  enhancement  telah  dipelajari  untuk  meningkatkan  kualitas  resolusi  citra  ultrasonografi  abdomen. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi hasil pengolahan citra menggunakan filter median dan Wiener dengan dikombinasikan Bersama metode  Histogram  Equalization  (HE),  Contrast  Limited  Adaptive  Histogram  Equalization  (CLAHE),  Contras  Stretching  (CS).  Evaluasi dilakukan secara kuantitatif menggunakan Mean Squared Error (MSE) dan Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) sedangkan evaluasi kualitatif berdasarkan hasil wawancara dengan ahli radiologi. Dalam penelitian ini digunakan data sekunder bertipe DICOM sebanyak 30 citra (13 pria, 17 wanita) dari pasien USG abdomen pada rumah sakit Dr. M. Djamil Padang. Citra dihasilkan dari pemberian frekuensi 4 MHz, Gain (50 – 76), depth (12 – 18) dan akustik output (100). Citra dikonversi ke format BMP dan dilakukan pengolahan citra dengan menerapkan  enam  kombinasi  metode  (filter  median+HE,  filter  median+CLAHE,  filter  median+CS,  filter  wiener+HE,  filter wiener+CLAHE, filter wiener+CS).  Studi kuantitatif dari kombinasi median filter dengan CS menunjukkan hasil pengolahan yang mudah diinterpretasikan berdasarkan nilai rata-rata MSE (51,537 ± 20,684) dan PSNR (31,355 ± 1,732) dB. Evaluasi kualitatif dengan mendengarkan pendapat dari ahli radiologi RS DR. M. Djamil Padang menunjukkan kombinasi median dan CS memiliki hasil yang mudah diinterpretasikan.
Kata Kunci: Contrast enhancement; Filter; MSE; PSNR; Ultrasonografi

## ABSTRACT
[Filtering  and  contrast  enhancement  processing  to  improve  the  quality  of  abdominal  ultrasonography  images] Evaluation of filtering and contrast enhancement has been done to improve the visualization of abdominal ultrasound images. This research aims to evaluate the combined results of the median filter method and the Wiener filter using the Histogram Equalization (HE) method, Contras Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), Contras Stretching (CS) quantitatively using the Mean Squared Error (MSE) and Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and qualitatively based on the results of interviews with radiologists. The data used in the study were 30 secondary data from abdominal ultrasound patients. The research was conducted by converting image data and applying 6 combination methods to 30 data. The results obtained in the quantitative study of the combination of the median filter with CS showed processing results that were easy to interpret based on the average values of MSE and PSNR with values of 51.537 and 31.355 dB, and qualitatively radiologists showed that the combination of median and CS had easy results.
Keywords: Contrast enhancement; Filtering; MSE; PSNR; Ultrasonography

## PENDAHULUAN
Perut  (abdomen)  memiliki  peran  sentral dalam  mengatur  fungsi  pencernaan.  Sakit  perut ( abdominal pain ) merupakan salah satu penyakit yang sering dialami, secara global insiden terjadinya sekitar 10  -  12%  (Mehta,  2016).  Sakit  perut  dapat disebabkan  oleh  berbagai  masalah  dari  gas  hingga
kondisi yang lebih serius seperti radang usus buntu, asam  lambung  dan  penyakit  Crohn.  Pemeriksaan lebih lanjut mengenai sakit perut terkait sakit perut salah  satunya  dapat  dilakukan  dengan  pemindaian dengan  Ultrasonografi  (USG)  untuk  mendeteksi kelainan pada organ dalam perut, seperti tumor atau peradangan.  USG  merupakan  istilah  yang
menggambarkan  gelombang  frekuensi  (>  20  kHz) yang melampaui jangkauan pendengaran manusia dan penyebarannya  melalui  medium  (Bushberg  dkk., 2013).
Frekuensi  USG  untuk  diagnostik  radiologi berkisar antara 3 – 30 MHz. Besar kecilnya frekuensi akan mempengaruhi kualitas visualisasi citra. Kualitas gambar dapat ditingkatkan dengan mengurangi derau dan  meningkatkan  ketajaman  kontras  (Loizou  dan Pattichis,  2008).  Metode  yang  digunakan  untuk mengurangi derau antara lain filter gaussian, median dan  wiener.  Metode  yang  digunakan  untuk meningkatkan  ketajaman  kontras,  antara  lain Histogram  Equalization (HE), Contrast  Limited  Adaptif Histogram  Equalization (CLAHE),  dan Contrast Stretching (CS).
Penelitian mengenai peregangan kontras (CS) telah  dilakukan  oleh  Negi  dan  Bhandari  (2014) dengan  kombinasi  peregangan  kontras  dengan penajaman,  kombinasi  peregangan  kontras  dengan topeng Laplacian dan kombinasi peregangan kontras dengan  skala  abu-abu  yang  diikuti  oleh  topeng laplacian. Penelitian menunjukkan hasil citra terbaik diperoleh pada kombinasi peregangan kontras dengan skala  abu-abu  yang  diikuti  oleh  topeng  laplacian dengan keluaran histogram yang lebih datar.
Penelitian Sari dkk. (2020) menguji kombinasi filter median, wiener, dan gaussian pada CLAHE dan penyesuaian  intensitas  menggunakan  citra  USG payudara dan Sari dkk. (2021) melakukan penelitian lain  tentang  kombinasi  filter  median,  wiener  dan gaussian pada CLAHE diikuti dengan penajaman tepi menggunakan  citra  ultrasound  prostat.  Kedua penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  kombinasi  filter median  dan  CLAHE  yang  paling  baik  dalam mereduksi kebisingan sehingga mampu menghasilkan perbedaan  visualisasi  terbaik  antara  citra  prostat normal  dan  abnormal  maupun  citra  payudara. Penelitian Nurhidayah dkk. (2020) tentang pengaruh peningkatan  kontras  dengan  filter  median menggunakan  citra  kanker  paru  juga  menunjukkan kombinasi filter median dan CLAHE memiliki output terbaik dilihat dari nilai PSNR dan MSE.
Berdasarkan  penelitian  tersebut,  peneliti melakukan  evaluasi  terhadap  citra  USG  abdomen dengan kombinasi filter median dengan CLAHE, HE, dan  peregangan  kontras  dan  filter  wiener  dengan CLAHE,  HE,  dan  peregangan  kontras.  Evaluasi kuantitatif  berdasarkan  nilai  MSE  dan  PSNR  dan evaluasi  kualitatif  dengan  wawancara  ahli  radiologi.
Pengolahan  citra  dilakukan  dengan  menggunakan software Python dan Matlab.

## METODE
Penelitian ini menggunakan 30 data sekunder dari pasien USG abdomen yang diperoleh dari Rumah Sakit  Umum  Daerah  Dr.  M.Djamil  Padang  format DICOM. Gambar yang sudah didapatkan selanjutnya diubah menjadi format BMP menggunakan software Matlab  R2017b  dengan  Tools  Dicom  Browser  dan Image  Viewer.  Selanjutnya  citra  berformat  BMP diproses  dalam  dua  tahapan  yaitu  penyaringan  dan peningkatan  kontras  secara  berurutan.  Setelah  citra yang diolah diperoleh, dilakukan pengukuran dengan parameter MSE, PSNR dan evaluasi citra dengan ahli radiologi. Flowchart program pengolah gambar dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram alir pengolahan filtering dan contrast enhancement untuk meningkatkan kualitas resolusi citra ultrasonografi abdomen

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengolahan  citra  untuk  kombinasi median dengan HE, median dengan CLAHE, median dengan  CS,  wiener  dengan  HE,  wiener  dengan CLAHE,  dan  wiener  dengan  CS  dapat  dilihat  pada Gambar 2. Kombinasi filter median dan filter wiener dengan  metode  HE  memberikan  hasil  kontras  citra yang  terang,  sehingga  terdapat  beberapa  jaringan yang  tertutup  oleh  kecerahan  kontras.  Pada kombinasi  wiener  dengan  HE  menunjukkan  bahwa citra  visual  yang  dihasilkan  lebih  halus.  Nurhidayah
dkk. (2020) menyatakan dalam penelitiannya bahwa kombinasi  metode  HE  dengan  median  filter cenderung  mengubah  kecerahan  rata-rata  citra  ke tingkat menengah.
Gambar 2. Hasil a) Gambar Asli, b) kombinasi median filter dengan HE, c) kombinasi median filter dengan CLAHE, d) kombinasi median filter dengan CS, e) kombinasi filter wiener dengan HE, f) kombinasi filter wiener dengan CLAHE, dan g) kombinasi filter wiener dengan CS.
Hasil  kombinasi  filter  median  dan  wiener dengan  CLAHE  cenderung  meningkatkan  kontras citra namun tidak mengaburkan artifak atau jaringan. Citra  pada  kombinasi  median  dengan  CLAHE memperlihatkan  bentuk  artifak  menjadi  lebih  jelas terlihat.  Hal  ini  dikarenakan  nilai  intensitas  piksel terdistribusi  secara  merata.  Berbeda  dengan  hasil penelitian  Sari  dkk  (2020)  menyatakan  kombinasi median dan CLAHE menunjukkan bahwa citra visual lebih kasar dan lebih gelap. Kombinasi wiener dengan CLAHE  menunjukkan  gambar  yang  lebih  halus  dan cerah.  Kombinasi  metode  CLAHE  menurut pandangan  dokter  radiologi  membuat  citra  sulit membedakan jaringan yang ditangkap.
Kombinasi  filter  median  dengan  CS  pada penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  hasil  pengolahan citra tidak memiliki perbedaan yang signifikan dengan citra  aslinya  dan  memberikan  efek  yang  halus. Berdasarkan  teori,  ketika  nilai  piksel  minimum  dan maksimum  adalah  0  dan  255,  maka  tidak  terjadi perubahan citra yang signifikan (Chityala dan Sridevi, 2020).  Menurut  hasil  wawancara  dengan  ahli radiologi,  kombinasi  filter  median  dengan  CS memiliki  output  yang  lebih  baik  untuk
menginterpretasikan  gambar.  Hasil  kombinasi  filter wiener  dengan  CS  memberikan  hasil  yang  berbeda dibandingkan dengan kombinasi filter median dengan CS, karena nilai piksel minimum dan maksimum yang dihasilkan  adalah  0  dan  153.  Kombinasi  wiener dengan CS menghasilkan citra visual yang lebih halus dan  bentuk  jaringan  terlihat  jelas.  Kombinasi  filter wiener  menghasilkan  gambar  yang  kabur  secara adaptif.
Gambar 3. Nilai MSE untuk kombinasi median dengan HE, median dengan CLAHE, median dengan CS, wiener dengan HE, wiener dengan CLAHE, dan wiener dengan CS
Berdasarkan  Gambar  3,  nilai  rata-rata  MSE terkecil  terdapat  pada  kombinasi  median  dan  CS sebesar  51,537.  Hal  ini  disebabkan  karena  bentuk citra  asli  dengan  hasil  pengolahan  tidak  memiliki perbedaan  yang  signifikan  sehingga  galat  yang dihasilkan  kecil.  Kombinasi  wiener  dengan  HE menunjukkan  nilai  rata-rata  MSE  terbesar  sebesar 3263.324.  Hal  ini  dikarenakan  citra  hasil  olahan dengan citra aslinya memiliki perbedaan yang terlihat jelas  yaitu  pada  tingkat  kontras  sehingga menghasilkan perbedaan galat yang besar.
Gambar 4. Nilai PSNR untuk kombinasi median dengan HE, median dengan CLAHE, median dengan CS, wiener dengan HE, wiener dengan CLAHE, dan wiener dengan CS
Kombinasi filter wiener HE diperoleh nilai PSNR  rata-rata  terkecil  sebesar  13,199  dB.  Hal  ini dikarenakan  nilai  PSNR  diperoleh  dari  hasil pembagian akar nilai MSE. Kombinasi filter median dengan  CS  diperoleh  nilai  PSNR  rata-rata  terbesar sebesar  31,355  dB.  Hal  ini  dikarenakan  nilai  MSE yang  didapat  lebih  kecil  sehingga  pada  saat menghitung  nilai  PSNR  yang  didapat  akan  lebih besar.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  evaluasi  teknik  filtering dan contrast  enhancement dalam  meningkatkan visualisasi  citra  USG  abdomen,  dapat  disimpulkan bahwa secara kuantitatif nilai gabungan median filter dengan CS memperoleh keluaran yang efektif dalam pengolahan citra, karena memperoleh rata-rata MSE terkecil.  nilai  dan  rata-rata  PSNR  terbesar.  Secara kualitatif,  ahli  radiologi  menyatakan  bahwa  hasil kombinasi  median  filter  dengan  CS  memiliki  hasil manajemen yang mudah diinterpretasikan dibandingkan dengan kombinasi lainnya. Saran untuk penelitian  ke  depannya  yaitu  menggunakan  citra ultrasonografi  yang  berbeda  dan  menambahkan parameter segmentasi serta penajaman tepi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimakasih ditujukan kepada dr. Tuti Handayani  selaku  kepala  Instalasi  Radiologi  RSUP Dr. M. Djamil yang telah membantu penulis dalam menilai  hasil  evaluasi  penelitian,  kepada  bapak  Yos dan bapak Arifin yang telah membantu peneliti dalam mengatur administrasi penelitian, dan kepada abang Hudal selaku IPS di RSUP Dr. M. Djamil yang telah membantu  peneliti  dalam  memindahkan  data penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Bushberg, J. T., Seibert, J. A., Leidholdt, E. M., & Boone,  J.  M.  2013. The  Essential  Physics  of Medical  Imaging,  2nd  Edition .  USA  :  Lippicot William & Wilkins Chityala, R., & Sridevi, P. 2020. Image Processing and Acquisition  using  Python (second).  New  York  : CRC Press. Loizou,  C.  P.,  &  Pattichis,  C.  S.  2008. Despeckle Filtering  Algorithms  and  Software  for  Ultrasound Imaging . USA : Morgan and Claypoo l Mehta,  H.  2016. Clinical  pathways  in  emergency medicine . India : Springer.
Negi,  S.  S.,  &  Bhandari,  Y.  S.  2014.  A  hybrid approach  to  Image  Enhancement  using Contrast Stretching on Image Sharpening and the  analysis  of  various  cases  arising  using histogram. International  Conference  on  Recent Advances  and  Innovations  in  Engineering,  ICRAIE 2014 .
Nurhidayah, Abdul Samad, B., & Abdullah, B. 2020. Perbandingan  Metode  Contrast  Enhancement
pada  Citra  CT-Scan  Kanker  Paru-paru. Gravitasi , Volume 19
Sari,  N.  L.  K.,  Iriani,  R.  D.,  &  Santoso,  B.  2020. Pengolahan  Citra  untuk  Meningkatkan Visualisasi  Lesi  Jinak  Citra  USG  Payudara. Jurnal Ilmiah Giga , Volume 23, Nomor 1. Sari, N. L. K., Iriani, R. D., & Santoso, B. 2021.
Evaluasi Teknik Filtering Contrast
Enhancement  dan  Edge  Sharpening  untuk Pengolahan Citra Ultrasonografi Prostat. Jurnal Ilmiah Giga , Volume 24, Nomor 1