## PEMILIHAN METODE SEGMENTASI PADA CITRA ULTRASONOGRAFI OVARIUM
Eliyani 1) , Fakhlul Nizam 2)
1,2) Jurusan Teknik Elektro– Universitas Muhammadiyah Gresik 1 eliyani@umg.ac.id , 2 fakhlulnizam@umg.ac.id JL. Sumatra No 101, Gresik 61121, Jawa Timur

## ABSTRAK
Penelitian  ini  membandingkan  metode  segmentasi  untuk  mengenali  folikel  pada  citra ultrasonografi  ovarium,  metode  segmentasi  yang  paling  baik  akan  digunakan  untuk  proses perhitungan  jumlah  folikel.  Penilaian  kinerja  metode  segmentasi    active  contour    dan  active contour  without  edge  dievaluasi  menggunakan  Probabilistic  Rand  Index  (PRI)  dan  Global Consistency  Error  (GCE).  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  metode  segmentasi  yang  terbaik adalah active contour without edge  karena memiliki nilai PRI lebih tinggi dan pada nilai GCE lebih rendah dari pada hasil metode segmentasi active contour.
Kata kunci: active contour, active contour without edge.

## ABSTRACT
This  study  compares  the  segmentation  method  to  identify  follicles  on  ovarian  ultrasound images; the best segmentation method is used to calculate the number of follicles. The performance assessment of active contour and active contour without edge segmentation methods was evaluated using  Probabilistic  Rand  Index  (PRI)  and  Global  Consistency  Error  (GCE).  This  study  indicates that the best segmentation method is active contour without edge because it has a higher PRI value and a lower GCE value than the results of the active contour.
Keywords: active contour, active contour without edge.

## 1. PENDAHULUAN
National  Survey  of  Family  Growth menunjukkan  persentase  perempuan  pada  usia 15  -  44  tahun  di  Amerika  mengalami  gangguan fertilitas  sebanyak  12,1%  [1].  Perempuan Indonesia  berumur  30-34  tahun  mengalami gangguan  fertilitas  sebanyak  15%,    usia  35  -  39 tahun  mengalami  gangguan  fertilitas  sebanyak 30%, meningkat 55% pada usia 40 - 44 tahun [2]. Riset  kesehatan  dasar  pada  tahun  2013,  Badan
Penelitian dan Pengembangan Kesehatan Kementerian  Republik  Indonesia  menyatakan pasangan  infertilitas  di  Indonesia  adalah  15  – 25  %  dari  seluruh  pasangan  yang  ada  sebanyak 98,3  %  [3].  Berdasarkan  data  pada  tahun  2017, Perhimpunan  Fertilisasi  In  Vitro  Indonesia, terdapat  2.055  wanita  dan  1.712  pria  yang mengalami gangguan fertilitas.
Gangguan fertilitas menyebabkan kesulitan  memperoleh  kehamilan,  beberapa
perempuan  akan  melakukan  konsultasi  dengan dokter  kandungan  untuk  mengatasi  gangguan fertilitas.  Gangguan  fertilitas  dapat  di  ketahui dari hasil wawancara pasien tentang  siklus masa subur,  hasil  laboratorium  reproduksi  serta  hasil gambar  ultrasonografi  ovarium.  Pemeriksaan cepat  dan  murah  dapat  dilakukan  menggunakan ultrasonografi ovarium dibandingkan pemeriksaan  di laboratorium [4].  Dokter menghitung  secara  manual  jumlah  folikel  yang terlihat  dari  gambar  ultrasonografi  ovarium, pemantuan  jumlah  folikel  sangat  bermanfaat bagi  wanita  yang  ingin  progam  hamil.    Pasien sulit  hamil  jika  memiliki  jumlah  folikel  lebih dari 12 dengan ukuran kecil.
Keterbaruan  pada  penelitian  ini  adalah memilih  metode  segmentasi  berdasarkan  hasil analisis nilai Probabilistic Rand Index (PRI) dan Global  Consistency  Error (GCE)  serta  hasil segmentasi pada penelitian ini dapat menunjukkan  jumlah  folikel  yang  lebih  baik dengan  cara  mengenali  folikel  yang  menempel. Beberapa penelitian sebelumnya metode komputasi menghasilkan segmentasi yang berlebihan  sehingga  ada  kesalahan  jumlah folikel  yang  menempel.  Penelitian  ini  akan membantu  dokter  untuk  perhitungan  otomatis jumlah  folikel  pada  gambar  ultrasonografi ovarium, penelitian ini   membandingkan metode segmentasi  untuk  mengenali  folikel  pada  citra ultrasonografi ovarium, metode segmentasi yang paling  baik  akan  digunakan  untuk  proses
perhitungan  jumlah  folikel.  Metode  segmentasi yang  digunakan active  contour dan active contour without edge. Kinerja model segmentasi akan  diuji  pada  dataset  citra  ultrasonografi ovarium    pada  pasien  RSU  Sakina  Idaman Yogyakarta.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Segmentasi merupakan proses membagi citra menjadi  beberapa  wilayah  yang  memiliki tampilan  visual  yang  cukup  homogen  atau  yang sesuai  dengan  objek  atau  bagian  objek  [5]. Segmentasi citra bertujuan mengambil informasi yang  terdapat  di  dalam  suatu  citra,  membagi suatu  citra  ke  dalam  sejumlah  area  atau  objek. Idealnya, langkah segmentasi tersebut dihentikan pada  saat  objek  yang  diinginkan  sudah  berhasil dipisahkan.  Algoritma  segmentasi  untuk  citra monochrome  biasanya  berdasarkan  pada  satu dari dua sifat nilai gray level yaitu diskontinuitas dan similaritas.  Diskontinuitas, pendekatan  yang dilakukan  adalah  memisahkan  citra  berdasarkan terjadinya perubahan nilai gray level yang drastis. Sedangkan pada similaritas, pendekatan dilakukan  berdasarkan thresholding,  region growing, region spitting dan merging [6]. Secara umum  metode  segmentasi  dapat  dikelompokkan menjadi  empat  yakni  :  1) thresholding ,  2) shapebased , 3) region growing , dan 4) clustering [5]–[9].
Kajian pustaka segmentasi gambar ultrasonografi  ovarium,  salah  satunya  metode segmentasi  dengan region  growing, [10]
melakukan dalam tiga tahapan yaitu  identifikasi homogeneous  region,  region  growing dan ekstraksi  folikel.  Identifikasi homogeneous region dicapai  dengan  menggunakan adaptive neighborhood  median memfilter noise pada gambar  ultrasonografi  ovarium.  Identifikasi homogeneous region dianggap sebagai perkiraan dari  folikel  dan region  growing digunakan memperluas perkiraan ke batas folikel sebenarnya.  Proses  berulang  menumbuhkan setiap  wilayah  homogen.  Proses  iteratif,  pixel individual  digabung  dengan  wilayah  homogen jika  memenuhi  dua  penggabungan  kriteria. Kedua  kriteria  didasarkan  pada  intensitas  piksel individual dan bobot gradien. Daerah diidentifikasi  dalam  upaya  untuk  menghapus wilayah  yang  tidak  sesuai  dengan  folikel sebenarnya.
Metode  segmentasi region  growing yang dilakukan  [10]  menggabungan  beberapa  pixel dengan thresholding memiliki kondisi konektivitas  atau  kriteria  daerah  homogenitas, tetapi  hanya  dapat  bekerja  dengan  baik  pada daerah  homogen  serta  membutuhkan  operator untuk  menentukan  daerah  akan  tersegmentasi. Segmentasi  folikel  menggunakan  deteksi  tepi dengan  metode  Canny  telah  dilakukan  [11]. Deteksi  tepi  Canny  merupakan  algoritma pendeteksi tepi dapat mendeteksi tepi menggunakan  kriteria-kriteria  sesuai  keinginan agar  hasil  optimal,  langkah  deteksi  tepi  Canny adalah  komputasi  gradien  pada  sumbu  x  dan  y,
komputasi magnitude dan  orientasi  gradien, selanjutnya non  maximum  supression ,  kalkulasi threshold tinggi  dan  rendah  serta hysteresis thresholding. [11]  menghilangkan noise yang ada  pada  citra  menggunakan filter  gaussian . Hasil  citra  tampak  sedikit  buram  mendapatkan tepi  citra  sebenarnya.  Langkah  selanjutnya menemukan edge  strength dengan  cara  mencari gradien  citra.  Metode  Sobel  menggunakan pendekatan  2D spatial  gradien, sehingga absolute  magnitude  gradient  (edge  strength) dapat  ditemukan.  Menentukan  arah  tepian  ( edge direction )  digunakan  untuk  menghubungkan dengan  arah  dari  piksel  citra.  Menerapkan nonmaximum  suppression denghsn maxima local saja  yang  ditandai  sebagai  tepian,  langkah ini  bertujuan  untuk  mengkonversi  tepian  yang masih blur dari  hasil magnitude  gradient sehingga  menghasilkan  tepian  yang  tajam. Canny menggunakan thresholding ganda dimana tepian  nilai  yang  lebih  besar  dari thresholding atas (high  thresholding) ditandai  sebagai  titik kuat,  tepian  dengan  nilai  yang  lebih  kecil  dari thresholding bawah (low  thresholding) akan dihapus,  dan  tepian  dengan  nilai  piksel  antara thresholding atas  dengan thresholding bawah akan ditandai sebagai tepian yang lemah.
Metode  segmentasi  citra  ultrasonografi ovarium  dengan watershed [12] menghasilkan segmentasi yang berlebihan sehingga ada folikel yang  menempel  tidak  terdeteksi  dengan  baik, menyelesaikan masalah segmentasi yang
berlebihan  dapat  dilakukan  pemrosesan  awal mengurangi noise dengan contourlet  transform, sedangkan [13] pada pemrosesan awal melakukan histogram equalization serta negative transformation ,  hasil  deteksi  terdapat  folikel ukuran kecil tidak dikenali.
Menurut  Hiremart  dan  Tegnor,  metode thresholding yang optimal untuk citra ultrasonografi  ovarium  yang  dilakukan  [10] dengan estimasi batas ovarium tidak menghasilkan hasil yang efektif [13].
Yinhui Deng dan
Ping Chen mengembangkan  metode region  growing untuk deteksi  folikel  tetapi  membutuhkan  titik  yang dipilih  secara  manual  oleh  dokter  [12].  Palak Mehrotra dan Chandan Chakraborty menggunakan morfologi open dan operasi close , mengekstrak  ciri  dari  citra  USG  dengan menggunakan tophat  transform dan scanline thresholding untuk  menyegmentasikan  citra ultrasonografi ovarium untuk mengurangi tingkat kesalahan dengan deteksi manual [14].
Segmentasi  citra  ultrasonografi  ovarium menggunakan scanline threshold dan menggunakan ciri geometrik dilakukan oleh [15], segmentasi citra ultrasonografi ovarium menggunakan scanline threshold dengan 30 data input  gambar  ultrasonografi  ovarium  dengan pengukuran  kesalahan  menggunakan mean square  error telah  dilakukan  [14],  sedangkan [16]  segmentasi  citra  ultrasonografi  ovarium untuk  mengenali  kista  menggunakan scanline
threshold dengan  25  data  input  gambar ultrasonografi  ovarium.  Segmentasi  pada  citra ultrasonografi  ovarium  telah  dilakukan  [17] dengan menggunakan modifikasi otsu thresholding.

## 2.1.    Active Contour
Active contour (AC) mengembangkan sebuah kurva membentuk suatu contour yang merupakan  tepian  suatu  obyek  dalam  citra tersebut.  Kurva  awal  dibuat  sebagai  acuan pengembangan  kurva  berikutnya.  Misalnya dimulai dengan kurva di sekitar objek yang akan dideteksi,  kurva  bergerak  ke  arah  dalam  dan  ke arah  luar  di  bawah  batas  dari  citra  dan  harus berhenti  pada  batas  tepi  obyek.  Semua  model active  contour, deteksi  tepi  digunakan  untuk menghentikan  perkembangan  kurva  pada  batas- batas  objek  yang  diinginkan.  Biasanya  adalah fungsi  tepi  positif  dan  regular 𝑔(|∇𝑈 0 |) ditunjukkan  oleh  Persamaan  (1),  diturunkan menjadi lim 𝑡 → 𝑔(𝑡) = 0 . 𝑔(|∇𝑈 0 |) = 1 1 + |∇𝐺 𝜎 ∗ 𝑈 0 | 2 (1 )
Dimana 𝐺 𝜎 ∗ 𝑈 0 adalah  konvolusi  dari citra 𝑈 0 dengan Gaussian 𝐺 𝜎 (𝑥, 𝑦) = 𝜎 − 1 2 exp⁡( |𝑥 2 +𝑦 2 | 4𝜎 ) .  Suatu  fungsi 𝑔(|∇𝑈 0 |) akan selalu positif diwilayah homogen, dan mendekati nol  pada  tepian  kurva.  Perkembangan  kurva dengan variasi dari rata-rata pergerakan kelengkungan  dengan  fungsi  tepi 𝑔(|∇𝑈 0 |)
sebagai faktor tambahan dalam kecepatan. Untuk persamaan  energi  ekstenal  ditunjukkan  oleh Persamaan  (2),  untuk  menghitung  fungsi  jarak maka  gunakan  perhitungan  energi  internal seperti pada Persamaan (3).
𝜀 𝑔,𝜆,𝑣⁡ (𝜙) = 𝜆. 𝐿 𝑔 (𝜙) + 𝑉. 𝐴 𝑔 (𝜙) (2 ) 𝜀(𝜙) = µ. 𝑃(𝜙) + 𝜀 𝑚 (𝜙) (3)
Semua model snake klasik atau model active contour bergantung  pada  fungsi  tepi 𝑔⁡⁡ ini, tergantung  pada  gradien  citra |∇𝑈 0 | ,  untuk menghentikan  evolusi  kurva.  Oleh  karena  itu, model ini hanya dapat mendeteksi obyek dengan tepi  yang  didefinisikan  oleh  gradien.  Dalam pelatihan  gradien  diskrit  dibatasi  dan  kemudian menghentikan  fungsi 𝑔 tidak  pernah  nol  di  tepi, dan  kurva  dapat  melewati  tepian.  Di  sisi  lain, jika citra 𝑈 0⁡ noise maka penghalusan menggunakan  gaussian  harus  kuat  yang  akan memperhalus tepi [18].

## 2.2.    Active Contour Without Edge
Active  Contour  Without  Edge (ACWE) merupakan  metode  segmentasi  citra  yang dikembangkan  oleh  Chan  dan  Vese,  sebagai salah  satu  modifikasi  dari  segmentasi active Contour [19],  [20].  Metode active  contour konvensional  menggunakan  konsep  gradien  tepi untuk menemukan objeknya sehingga
membutuhkan  energi  yang  cukup  besar  proses segmentasi dan  menggunakan tepian objek  yang didefinisikan  oleh  gradien  gambar  untuk
menghentikan  iterasi.  Hal  ini  dinilai  kuirang efektif  oleh  Chan  dan  Vese.  Beberapa  kasus gambar seperti gambar berkontras rendah, objek bervariasi,  objek  dengan  beda  intensitas,  kontur yang  halus  dan  noise  yang  tinggi  juga  masih belum bisa disegmentasi dengan baik oleh active contour, oleh  karena  itu  dikembangkan  metode untuk  meminimalkan  energi  yang  dibutuhkan dan  tidak  bergantung  pada  gradien  citra.  Pada dasarnya ACWE melakukan  perbandingan antara  total  nilai  dari inside  energy dan outside energy .
Inside  energy adalah  total  kuadrat  dari  selisih setiap  piksel  yang  tersebar  di  dalam  area  kurva dengan  rata-rata  piksel  yang  berada  dalam  area kurva  ( 𝐶 1 ) . Outside  energy adalah  total  kuadrat setiap  piksel  yang  tersebar  di  luar  area  kurva ( 𝐶 2 ) dimana 𝑢 0 (𝑥, 𝑦) merepresentasikan  nilai piksel  pada  citra 𝑓(𝑥, 𝑦) . ⁡𝐶 merupakan  variabel dari  kurva  dimana  nilai 𝐶 1 dan 𝐶 2 bergantung pada  lokasi  piksel  terhadapa  kurva 𝐶 di  dalam citra 𝑢 0 .  Algoritma active  contour  without  edge pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  urutannya sebagai berikut :
1. Inisialisasi area mask dianggap sebagai area objek awal ( inside index )  sedangkan di luar dianggap  sebagai  area  background  ( outside index) dengan bentuk persegi.
2. Hitung nilai Euclidean Distance (ED) setiap piksel  terhadap  mask  dan  negatif  mask. Konsep euclidean  distance adalah  mencari jarak  dari  suatu  titik ⁡(𝑥 1 , 𝑦 1 )⁡ terhadap
⁡(𝑥 2 , 𝑦 2 ) .
𝐸𝐷 = √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 (4)
Keterangan
⁡𝑥 1 = Koordinat piksel 𝑥 pada titik a
⁡𝑦 1 = Koordinat piksel 𝑦 pada titik a ⁡𝑥 2 = Koordinat piksel 𝑥 pada titik b
⁡𝑦 2 = Koordinat piksel 𝑦 pada titik b
3. Gunakan level  set  method  formula untuk
mendapatkan  batas-batas  antara  area  di  luar kurva dan area di dalam kurva 𝐶.
𝐶⁡ ⊂ 𝛺 { 𝐶 = 𝜕𝜔 = {(𝑥, 𝑦)𝜖⁡𝛺:⁡𝜙(𝑥, 𝑦) = 0}, 𝑖𝑛𝑠𝑖𝑑𝑒(𝐶) = 𝜔 = ⁡ {(𝑥, 𝑦)𝜖⁡𝛺:⁡𝜙(𝑥, 𝑦) > 0},
𝑜𝑢𝑡𝑠𝑖𝑑𝑒⁡(𝐶) = 𝛺 𝜔 ̅ = {(𝑥, 𝑦)𝜖⁡𝛺:⁡𝜙(𝑥, 𝑦) < 0}, (5)
nilai  phi (𝜙) diterapkan  dalam level  set method untuk mendapatkan inside index dan
outside  index . ⁡𝛺 merupakan  citra  dimana
𝐶⁡ ⊂ 𝛺, 𝜔⁡ ⊂ 𝛺, 𝐶⁡ ⊂ 𝜕𝜔 . 𝜔 merepresentasikan  area  objek  sehingga didapatkan inside ( 𝐶 )  adalah  area 𝜔, sedangkan outside ( 𝐶 )  adalah  area 𝛺 𝜔 ̅ . Area inside adalah  area  ketika  nilai 𝜙 > 0 dan outside adalah area ketika nilai 𝜙 < 0 .
4. Hitung  bentuk  komplemen  nilai  piksel
𝑢 0 (𝑥, 𝑦) dengan Persamaan (6).
𝑢 0 (𝑥, 𝑦) 𝑐 = 255 − 𝑢 0 (𝑥, 𝑦) (6)
5. Ubah  variabel 𝐶 ke  variabel 𝜙 dengan menggunakan fungsi heaviside 𝐻 dan fungsi dirac satu dimensi menjadi Persamaan (7).
(𝜙(𝑥, 𝑦)) { 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝜙 > 𝜀 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝜙 < ⁡𝜀 (7)
𝛿(𝜙) = 𝑑 𝑑𝑧 𝐻(𝜙) = 𝜀 𝜋(𝜀 2 + 𝜙 2 ) (8)
6. Hitung nilai 𝐶 1 berdasarkan pembagian nilai pembagian nilai perkalian piksel komplemen piksel terhadap fungsi heaviside (area dalam kurva).
𝐶 1 = 𝑠𝑢𝑚(𝑖𝑛𝑠𝑖𝑑𝑒(𝐶)) 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ(𝑖𝑛𝑠𝑖𝑑𝑒(𝐶)) ⁡⁡𝐶 1 = (∑ 𝑢 0 (𝑥, 𝑦) 𝑐 )(𝐻(𝜙(𝑥, 𝑦))) ∑ 𝑢 0 ((𝑥, 𝑦) ∈ 𝛺: 𝜙(𝑥, 𝑦) ≥ 0) 𝑐 (9)
7. Hitung  nilai 𝐶 2 melalui  pembagian  nilai perkalian piksel komplemen piksel terhadap fungsi inversi heaviside (area luar kurva).
𝐶 2 = 𝑠𝑢𝑚(𝑜𝑢𝑡𝑠𝑖𝑑𝑒(𝐶)) 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ(𝑜𝑢𝑡𝑠𝑖𝑑𝑒(𝐶))
⁡⁡𝐶 2 = (∑ 𝑢 0 (𝑥, 𝑦) 𝑐 )(1 − 𝐻(𝜙(𝑥, 𝑦))) ∑ 𝑢 0 ((𝑥, 𝑦) ∈ 𝛺: 𝜙(𝑥, 𝑦) < 0) 𝑐 (10)
8. Posisi  dan  area  dari  kurva  /  mask  tersebut akan  mengembangkan  atau  mengerucut sesuai  dengan  fungsi  energi  tiap  piksel 𝐹(𝐶 1 , 𝐶 2 , 𝐶) yang  sudah  diubah  dengan fungsi heaviside dan diract.
𝐹(𝐶 1 , 𝐶 2 , 𝐶) = ⁡ 𝐹(𝐶 1 , 𝐶 2 , 𝜙) = ⁡µ ∫ 𝛿(𝜙(𝑥, 𝑦))|∇𝜙(𝑥, 𝑦)|𝑑𝑥𝑑𝑦 𝛺 + 𝑣 ∫ 𝐻(𝜙(𝑥, 𝑦)) 𝛺 + 𝜆 1 ∫ |𝑢 0 (𝑥, 𝑦) − 𝑐 1 | 2 𝐻(𝜙(𝑥, 𝑦))𝑑𝑥𝑑𝑦
𝛺
+ 𝜆 2 ∫ |𝑢 0 (𝑥, 𝑦) − 𝑐 2 | 2 (1 − 𝐻(𝜙(𝑥, 𝑦)))𝑑𝑥𝑑𝑦 𝛺
(11)
9. Konstanta variabel pelebaran atau
pengerucutan  kurva  melibatkan 𝐻(𝜙(𝑥, 𝑦))
dengan nilai adalah 𝜀 dan 10 −5 .
𝐻(𝜙) { 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝜙 > ⁡𝜀 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝜙 < ⁡𝜀, 1 2 [1 + 𝜙 𝜀 + 1 𝜋 sin⁡( 𝜋𝜙 𝜀 )] , 𝑗𝑖𝑘𝑎⁡|𝜙| ≤ 𝜀 (12)
10. Hitung nilai kappa, yakni informasi perbedaan  ketetanggann  setiap  nilai  piksel berdasarkan 𝜙 dari citra 𝑓(𝑥, 𝑦) .
𝐾𝑎𝑝𝑝𝑎(𝜙) = ⁡ 𝐾𝐺 max(𝐾. 𝐺) (13) 𝐾 = 𝑓𝑥𝑥. 𝑓𝑦 2 − 2𝑓𝑥𝑦. 𝑓𝑥. 𝑓𝑦. 𝑓𝑦𝑦 + 𝑓𝑦𝑦. 𝑓𝑥 2 𝑓𝑦 2 + 𝑓𝑦 2 + 𝜀 1.5 (14)
𝐺 = √𝑓𝑥 2 + 𝑓𝑦 2 (15)
𝑓𝑥 = 𝑓(𝑥 + 1, 𝑦) − 𝑓(𝑥 − 1, 𝑦) (16) 𝑓𝑦 = 𝑓(𝑥, 𝑦 + 1) − 𝑓(𝑥, 𝑦 − 1) (17) 𝑓𝑥𝑥 = 𝑓(𝑥 + 1, 𝑦) + 𝑓(𝑥 − 1, 𝑦) − 2𝑓(𝑥, 𝑦) (18) 𝑓𝑦𝑦 = 𝑓(𝑥, 𝑦 + 1) + 𝑓(𝑥, 𝑦 − 1) − 2𝑓(𝑥, 𝑦) (19) 𝑓𝑥𝑦 = 𝑓(𝑥 + 1, 𝑦 − 1) − 𝑓(𝑥 + 1, 𝑦 + 1) + 𝑓(𝑥 − 1, 𝑦 − 1) − 𝑓(𝑥 − 1, 𝑦 + 1)
(20)
11. Hitung  total  energi  citra  pada  setiap  iterasi. Variabel µ adalah konstanta dengan nilai 0.2.
𝐹(𝑥, 𝑦) = µ. 𝐾𝑎𝑝𝑝𝑎(𝜙) max⁡(𝐾𝑎𝑝𝑝𝑎(𝜙))
+ (𝐹(𝐶 1 , 𝐶 2 , 𝐶))
(21)
12. Normalisasi  total  energi  dengan  membagi nilai  total  energi  maksimum  absolut  total
energi.
𝐹(𝑥, 𝑦) = 𝐹(𝑥, 𝑦) max⁡(|𝐹(𝑥, 𝑦)|) (22)
13. Nilai  kurva  lama  ( 𝜙 0 ) akan  diperbaharui dengan  mengalikan  nilai 𝑑𝑡 dengan  energi ( 𝐹(𝑥, 𝑦)) . Hasil perkalian tersebut kemudian ditambahkan  dengan  nilai 𝜙 0 sehingga menghasilkan 𝜙 1 seperti persamaan dibawah  ini.  Besaran  konstanta  yang digunakan adalah 0.5.
𝜙 1 (𝑥, 𝑦) = 𝜙 0 (𝑥, 𝑦) + 𝑑𝑡. 𝐹(𝑥, 𝑦) (23)
Jika  nilai  kurva  lama  ( 𝜙 0 ) dengan  nilai  kurva yang  baru  ( 𝜙 1 ) sama  maka  iterasi  akan  berhenti dan  mendapatkan  hasil  segmentasi.  Namun apabila  kedua  nilai  tersebut  masih  berbeda  atau berasa diatas batas toleransi perbedaan nilai ( 𝜙 0 ) dan  ( 𝜙 1 ) ,  maka  akan  dilakukan  perhitungan energi pada kurva yang baru. Proses perhitungan akan  terus  dilakukan  hingga  nilai  sama  untuk ( 𝜙 0 ) dan ( 𝜙 1 ) , atau nilai energi sudah mendekati nilai 0. Nilai toleransi  batas perbedaan ( 𝜙 0 ) dan ( 𝜙 1 ) adalah  0.0162.  Kondisi  berhenti  lainnya apabila  iterasi  maksimum  yang  ditentukan  telah tercapai [19].

## 2.3.     Pengujian Hasil segmentasi
Pengujian  metode  segmentasi  berdasarkan nilai Probabilistic Rand Index (PRI) dan Global Consistency  Error (GCE)  untuk  mengevaluasi
kinerja metode active contour dan active contour without edge.
Probabilistic  Rand  Index (PRI)  merupakan indeks  rand adalah  fungsi  yang  mengubah membandingkan dua partisi dengan jumlah kelas yang  mungkin  berbeda.  Formula  untuk  PRI didefinisikan dalam Persamaan (24).
𝑃𝑅(𝑅 𝑡𝑒𝑠𝑡 , {𝑅 𝐺𝑇 }) = 1 ( 𝑛 2 ) ∑[ 𝑖,𝑗 𝑖<𝑗 𝑐 𝑖𝑗 𝑝 𝑖𝑗 + (1 − 𝑐 𝑖𝑗 )(1 − 𝑝 𝑖𝑗 )] (24)
dimana  R GT adalah  gambar ground  truth yang
dikelompokkan
secara manual {R 1 ,
R 2 ,....R GT }  }sesuai  dengan  gambar  ovarium tersegmentasi Y = {Y 1 , Y 2 , .., Y n } oleh algoritma.
Himpunan  semua  segmentasi  yang  benar  secara persepsi  didefinisikan  oleh  angka  acak  p ij , C ij menunjukkan  peristiwa  sepasang  piksel  ‘i’ dan  ‘j’  memiliki  label  yang  sama  pada  gambar uji R test . 𝑐 𝑖𝑗 = 𝐼(𝐿 𝑖 𝑅 𝑡𝑒𝑠𝑡 = 𝐿 𝑗 𝑅 𝑡𝑒𝑠𝑡 ) (25)
Global  Consistency  Error (GCE)  adalah ukuran  untuk  menilai  sejauh  mana  hasil segmentasi.  GCE  digunakan  sebagai  ukuran untuk  bandingkan  hasil  dari  metode  segmentasi yang  diusulkan  (I 1 ))  untuk  ground  Truth  (I 2 ).
Piksel  p a ,  pada  gambar  tersegmentasi  I 1 dan  I 2 untuk  ground  truth,  ukuran  GCE  menghasilkan output  bernilai  nyata  dalam  kisaran  [0:  1],  di mana nol menandakan tidak ada kesalahan.
𝐺𝐶𝐸 = 𝐼 𝑁 min⁡{∑ 𝑎 ⁡ 𝑃 𝑎 (𝐼 1 , 𝐼 2 ), ∑ 𝑎 ⁡𝑃 𝑎 (𝐼 2 , 𝐼 1 )} (26)

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  dilakukan ditunjukkan  pada  Gambar  1  yang  menguraikan urutan langkah yang dilakukan untuk mendapatkan metode segmentasi terbaik.
Gambar 1. Blok Diagram Pemilihan Metode Segmentasi Terbaik
Citra  ultrasonografi  ovarium  terdapat speckle  noise ,  maka  untuk  mengurangi speckle noise akan  dilakukan adaptive  median  filtering . Adaptive  median  filtering dapat  menangani operasi  filter  pada  gambar  rusak  dengan impuls noise . Adaptive  median  filtering memperhalus noise, memberikan  output  citra  jauh  lebih  baik dari  standar median  filtering .  Langkah  awal
Data citra ultrasonografi ovarium
Region of interest Histogram Equalization Adaptive Median Filtering
Membandingkan hasil segmentasi dari active contour dan active contour without edge
Metode segmentasi terbaik
menentukan  nilai  maksimum,  minimum  dan median  untuk  masing-masing  ukuran  window, sehinggga  menghasilkan  matrik  maksimum (𝑍 𝑚𝑎𝑥 ) , matrik minimum (𝑍 𝑚𝑖𝑛 ) , matrik median (𝑍 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛 ) . Adaptive median filter bekerja pada 2 level yaitu [6].
Penelitian ini menggunakan metode segmentasi active  contour,  active  contour without  edge dan watershed. Hasil  segmentasi akan  dibandingkan  menggunakan probabilistic rand index dan global consistency.

## 4. HASIL PENELITIAN
Contoh citra ultrasonografi ovarium ditunjukkan  pada  Gambar    2  yang  akan digunakan  untuk  analisis  mendapatkan  metode segmentasi 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 Adaptive Median Filtering (AMF).
Penilaian  kinerja active  contour dan active contour without edge dievaluasi menggunakan Probabilistic  Rand  Index (PRI) dan Global  Consistency  Error (GCE).  Setiap data  citra  uji  akan  dibandingkan  nilai  PRI  dan GCE  dari  metode active  contour dan active contour  without  edge. Metode  segmentasi  yang terbaik  adalah  metode  yang  memiliki  nilai  PRI lebih tinggi  dari 50% keseluruhan data  dan nilai GCE lebih rendah dari 50 % keseluruhan data.
Gambar 3. Analisis Citra Ultrasonografi
Ovarium.
Tabel  1  nilai Probabilistic  Rand  Index dan Global  Consistency Error untuk  20  citra uji menggunakan active contour.
Tabel  1.  Kinerja  metode  segmentasi active contour
Data PRI GCE Citrauji1 0.5712 0.4635 Citrauji2 0.3221 0.2785 Citrauji3 0.4111 0.3761 Citrauji4 0.6151 0.5422 Citrauji5 0.2014 0.1482 Citrauji6 0.2615 0.1498 Citrauji7 0.4028 0.3853 Citrauji8 0.3514 0.2334 Citrauji9 0.8113 0.7937 Citrauji10 0.1517 0.0104 Citrauji11 0.6325 0.5675 Citrauji12 0.2413 0.1536 Citrauji13 0.5219 0.4785 Citrauji14 0.1125 0.0173 Citrauji15 0.3826 0.1136 Citrauji16 0.7215 0.5873 Citrauji17 0.2614 0.0701 Citrauji18 0.8216 0.7874 Citrauji19 0.3713 0.1125 Citrauji20 0.3218 0.2197
Tabel  2  nilai Probabilistic  Rand  Index (PRI)  dan Global  Consistency  Error untuk  20 citra  uji  menggunakan active  contour  without edge. Tabel  2  hasil  segmentasi active  contour without  edge nilai  PRI  lebih  tinggi  dari  nilai GCE untuk setiap citra uji.
Tabel  2.  Kinerja  metode  segmentasi active contour without edge.
Data PRI GCE Citrauji1 0.6166 0.3192 Citrauji2 0.4651 0.1248 Citrauji3 0.5368 0.2191 Citrauji4 0.7037 0.4373 Citrauji5 0.3372 0.1294 Citrauji6 0.4759 0.2137 Citrauji7 0.5113 0.3427 Citrauji8 0.4827 0.2214 Citrauji9 0.9282 0.6119 Citrauji10 0.2697 0.1002 Citrauji11 0.7828 0.5219 Citrauji12 0.3252 0.1128 Citrauji13 0.6923 0.6337 Citrauji14 0.5868 0.0142 Citrauji15 0.4274 0.2192 Citrauji16 0.8186 0.5283 Citrauji17 0.3538 0.1108 Citrauji18 0.9892 0.1293 Citrauji19 0.2124 0.0192 Citrauji20 0.4985 0.1126
Tabel  3  nilai Probabilistic  Rand  Index (PRI)  untuk  citra  uji  menggunakan active contour mendapatkan  nilai tertinggi pada 1 citra uji  atau  5%  dari  keseluruhan  data,  sedangkan active  contour  without  edge memiliki  nilai  PRI tertinggi  pada  19  citra  uji  atau  95%  dari keseluruhan  data.  Penelitian  ini  menunjukkan
metode active contour without edge mendapatkan  rata-rata  tertinggi  nilai  PRI  dari keseluruhan data. Rata-rata nilai PRI lebih tinggi active  contour  without  edge dari  pada active contour yaitu  0.55071.  Kinerja active  contour without  edge lebih  baik  berdasarkan  nilai  PRI yang  dihasilkan  lebih  tinggi  dari  pada active contour.
Tabel 3. Nilai Probabilistic Rand Index
Data Active contour Active contour without egde PRI Tertinggi Citrauji1 0.5712 0.6166 ACWE Citrauji2 0.3221 0.4651 ACWE Citrauji3 0.4111 0.5368 ACWE Citrauji4 0.6151 0.7037 ACWE Citrauji5 0.2014 0.3372 ACWE Citrauji6 0.2615 0.4759 ACWE Citrauji7 0.4028 0.5113 ACWE Citrauji8 0.3514 0.4827 ACWE Citrauji9 0.8113 0.9282 ACWE Citrauji10 0.1517 0.2697 ACWE Citrauji11 0.6325 0.7828 ACWE Citrauji12 0.2413 0.3252 ACWE Citrauji13 0.5219 0.6923 ACWE Citrauji14 0.1125 0.5868 ACWE Citrauji15 0.3826 0.4274 ACWE Citrauji16 0.7215 0.8186 ACWE Citrauji17 0.2614 0.3538 ACWE Citrauji18 0.8216 0.9892 ACWE Citrauji19 0.3713 0.2124 AC
Citrauji20 0.3218 0.4985 ACWE Rata-rata 0.424  0.55071
Gambar  4  diagram  nilai Probabilistic Rand  Index (PRI)  untuk  seluruh  citra  uji menggunakan active contour dan active  contour without edge.
Gambar 4. Diagram Nilai Probabilistic Rand

## Index
Tabel  4  nilai Global  Consistency  Error (GCE)  untuk  citra  uji  menggunakan active contour mendapatkan nilai terendah pada 5 citra uji  atau  25%  dari  keseluruhan  data,  sedangkan active contour  without  edge memiliki  nilai  GCE terendah  pada  15  citra  uji  atau  75%  dari keseluruhan  data.  Rata-rata  nilai  GCE  lebih rendah active  contour  without  edge dari  pada active  contour yaitu  0.256.  Kinerja active contour  without  edge lebih  baik  berdasarkan nilai  GCE  yang  lebih  rendah  dari  pada active contour.
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 Nilai Probabilistic Rand Index
active  contour active contour  without edge
Tabel 4. Nilai Global Consistency Error Data Active contour Active contour without egde GCE Terendah Citrauji1 0.4635 0.3192 ACWE Citrauji2 0.2785 0.1248 ACWE Citrauji3 0.3761 0.2191 ACWE Citrauji4 0.5422 0.4373 ACWE Citrauji5 0.1482 0.1294 ACWE Citrauji6 0.1498 0.2137 AC Citrauji7 0.3853 0.3427 ACWE Citrauji8 0.2334 0.2214 ACWE Citrauji9 0.7937 0.6119 ACWE Citrauji10 0.0104 0.1002 AC Citrauji11 0.5675 0.5219 ACWE Citrauji12 0.1536 0.1128 ACWE Citrauji13 0.4785 0.6337 AC Citrauji14 0.0173 0.0142 ACWE Citrauji15 0.1136 0.2192 AC Citrauji16 0.5873 0.5283 ACWE Citrauji17 0.0701 0.1108 AC Citrauji18 0.7874 0.1293 ACWE Citrauji19 0.1125 0.0192 ACWE Citrauji20 0.2197 0.1126 ACWE Rata-rata 0.324 0.256
Gambar  5  menunjukkan  diagram  nilai Global Consistency Error untuk seluruh citra uji
menggunakan active contour dan active  contour without edge.
Gambar 5. Diagram Nilai Global Consistency Error

## 5. KESIMPULAN
Active  contour membagi  citra  USG  ovarium ke  dalam  beberapa  daerah  dan  memisahkankan daerah  objek  dan  latar  belakang  dari  USG ovarium. Active  contour memiliki  kekurangan yaitu  tidak  mengenali  folikel  ukuran  kecil. Active  contour  without  edge dapat  mengenali folikel  ukuran  kecil.  Penilaian  kinerja  metode segmentasi active  contour dan active  contour without edge dievaluasi menggunakan
Probabilistic  Rand  Index (PRI)  dan Global Consistency  Error (GCE).  Metode  segmentasi yang terbaik adalah active contour without edge karena  memiliki  nilai PRI  lebih tinggi dari pada active contour, serta active contour without edge
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 Nilai Global Consistency Error Active contour Active contour without egde
menghasilkan  nilai  GCE  lebih  rendah  dari  pada active contour .

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Center for Disease Control and Prevention, “Infertility,” Natl.  Cent.  Heal.  Stat. ,  vol. July 15, 2016.
[2] Syamsiah, “Kesehatan Reproduksi,”
Yogyakarta , 2010. [3] Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Kesehatan Kementerian  RI,  “Riset Kesehatan Dasar,” 2013.
[4] S.  Kushwaha,  “An  Efficient  Filtering Approach  for  Speckle  Reduction  in Ultrasound  Images,”  vol.  10,  no.  3,  hal. 1355–1367, 2017.
[5] A.  K.  Jain, Fundamentals  of  Digital Image  Processing .  New  Jersey,  USA: Prentice-Hall International Editions, 1989.
[6] R.  C.  .  Gonzalez  dan  R.  E.  Woods, “Digital image processing,” Nueva Jersey . hal. 976, 2008.
[7] C. Solomon dan T. Breckon, Fundamentals of Digital Image Processing ,  3rd  ed.,  V.  New  Jersey:
Wiley-Blackwell, 2011.
[8] J.  Zhang,  K.-K.  Ma,  M.-H.  Er,  dan  V. Chong,  “Tumor  Segmentation  from
Magnetic Resonance Imaging by Learning via one-class support vector machine,” Int.
Work.  Adv.  Image  Technol.  (IWAIT  ’04) , hal. 207–211, 2004.
[9] S.  Shen  dan  W.  Sandham,  “MRI  Fuzzy Segmentation  of  Brain  Tissue  Using Neighborhood  Attraction  With,” IEEE
Trans. Inf. Technol. Biomed. , vol. 9, no. 3, hal. 459–467, 2005.
[10]  B.  Potočnik  dan  D.  Zazula,  “Automated analysis  of  a  sequence  of  ovarian ultrasound  images.  Part  I:  Segmentation of single 2D images,” Image Vis. Comput. , vol. 20, no. 3, hal. 217–225, 2002.
[11]  P.  S.  Hiremath  dan  J.  R.  Tegnoor, “Automatic  Detection  of  Follicles  in Ultrasound  Images  of  Ovaries  using Active Contours Method,” Proc. IEEE Int. Conf.  Comput.  Intell.  Comput.  Res. ,  no.
January, hal. 28–29, 2010.
[12]  Y.  Deng,  Y.  Wang,  dan  Y.  Shen,  “An automated diagnostic system of polycystic ovary syndrome based on object growing,”
Artif. Intell. Med. , vol. 51, no. 3, hal. 199– 209, 2011.
[13]  P. S. Hiremath dan J. R. Tegnoor, “Fuzzy inference  system  for  follicle  detection  in ultrasound  images  of  ovaries,” Soft Comput. ,  vol.  18,  no.  7,  hal.  1353–1362, 2014.
[14]  P. Mehrotra, C. Chakraborty, B.
Ghoshdastidar,  S.  Ghoshdastidar,  dan  K. Ghoshdastidar, “Automated ovarian
follicle  recognition  for  polycystic  ovary syndrome,” ICIIP  2011  -  Proc.  2011  Int.
Conf.  Image  Inf.  Process. ,  no.  Iciip,  hal.
0–3, 2011.
[15]  P.  S.  Hiremath  dan  J.  R.  Tegnoor, “Recognition  of  follicles  in  ultrasound images  of  ovaries  using  geometric features,” 2nd  Int.  Conf.  Biomed.  Pharm.
Eng. ICBPE 2009 - Conf. Proc. , 2009.
[16]  S. Rihana, H. Moussallem, C. Skaf, dan C. Yaacoub,  “Automated  algorithm  for ovarian cysts detection in ultrasonogram,”
2013  2nd  Int.  Conf.  Adv.  Biomed.  Eng.
ICABME 2013 , no. 1, hal. 219–222, 2013.
[17]  R. Saranya dan S. U. Maheswari, “Follicle detection  in  ovary  image  using  adaptive particle  swarm  optimization,” J.  Med.
Imaging  Heal.  Informatics ,  vol.  6,  no.  1,
hal. 125–132, 2016.
[18]  M.  Kass,  A.  Witkin,  dan  D.  Terzopoulos, “Snakes:  Active  contour  models,” Int.  J.
Comput.  Vis. , vol. 1, no. 4, hal. 321–331,
Jan 1988.
[19]  T.  F.  Chan  dan  L.  A.  Vese,  “Active Contours  Without  Edges,” Br.  Dent.  J. ,
vol. 142, no. 2, hal. 73, 2001.
[20]  A.  K.  Mishra,  P.  W.  Fieguth,  dan  D.  A. Clausi, “Decoupled active contour (DAC) for  boundary  detection,” IEEE  Trans.
Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. 33, no. 2,
hal. 310–324, 2011.