http://ejournal.upi.edu/index.php/wafi
Analisis Pengolahan  Citra   Mri  Otak

## Menggunakan  Segmentasi  Watershed Dengan Filter  Sobel  Dan  Morphological  Gradient
Khoerun  Nisa  Syaja'ah1*,  Yudha   Satya  Perkasa1

## 1Jurusan  Fisika, Fakultas  Sains dan Teknologi UIN  Sunan Gunung
Djati  Bandung
* Email : khoerunnisasya@gmail.com

## ABSTRAK
Pencitraan  medis  atau    medical  imaging  adalah    suatu  cara  untuk mendapatkan informasi  citra medis   tanpa    harus   menggunakan  tindakan operasi      atau      bedah.      Proses    diagnosis      dalam  pencitraan  medis  akan memberikan  informasi    terkait    bentuk,    lokasi,  objek  yang  di  teliti,  atau disebut   dengan   ROI   (Region   of   Interest).   Pada   Penelitian    ini   dibuat sebuah      rancangan  metoda    segmentasi  secara  komputasi  menggunakan teknik    watershed  dengan    filter  sobel  dan  morphological  gradient  untuk menganalisis  daerah  tumor  dan  mengurangi  efek segmentasi berlebihan   yang muncul    pada    teknik    watershed,    pada    citra    otak    dengan    tinjauan    tiga slice  hasil    citra    MRI    yang    berbeda    yaitu    axial,    koronal      dan    sagital. Hasil   percobaan  dari   dua metoda  kombinasi  teknik  watershed  makers  dan morphological gradient menghasilkan segmentasi baik mengurangi segmentasi  yang  berlebihan    serta  hasil  yang  lebih  tajam,    dengan  hasil pengujian  kualitas  citra  dengan  metoda   SNR  (Signal Noise  to  Ratio)  untuk setiap  slice  adalah    axial  5.73  dB,  koronal    6.38  dB  dan  sagital  5.96  dB dengan  waktu  rata-rata komputasi adalah  1.20  s dan  kombinasi   segmentasi menggunakan  filter  sobel  untuk   masing-masing   slice adalah  axial  5.68  dB, koronal    6.28  dB,  dan  sagital  5.27  dB  dengan  waktu  rata-rata  komputasi adalah1.80  s.
Kata  kunci :  Segmentasi; Watershed;  Sobel;Morphological  Gradient;   SNR

## ABSTRACT
Medical    imaging    is  a  way  to    get  the    medical    image  without    using surgery.    The    process    of  diagnosis  in  medical  imaging  will  provide
http://ejournal.upi.edu/index.php/wafi
information regarding  the  shape,  location,  objects  in conscientious,   or   ROI (Region    of    Interest).      In    this    research    created    a    design    method    of segmentation computation  using  the  technique   watershed   with  filter  Sobel and  morphological gradient   to  analyze  the  region  of  the  tumor   and  reduce the  effects  of  segmentation  excessive
appearing   on  technique  watershed,   the  image  of  the  brain  from  three  slice results  MRI    axial, coronal   and   sagittal   planes.   The   experimental   results of    the    two    methods    combination  of  techniques      and      morphological gradient      watershed      makers      produce      better      segmentation  reduces excessive  segmentation  and      image  are  sharper    than    segmentation  using Sobel  filter,  with  image  quality    results  SNR  (Signal  Noise  to  Ratio)    for each  slice is 5.73 dB  axial,  coronal and   sagittal   6.38  dB   5.96  dB   average time   computing    is  1.20   s  and   the   combination  of segmentation  using Sobel  filter  for  each  slice is  5.68  dB  axial,  coronal   6.28  dB,  and  sagittal 5.27  dB  with  an  average  time  of computing  adalah1.80  s.
Key  Words :  Segmentation;  Watershed;    Sobel;  Morphological  Gradient; SNR

## 1. Pendahuluan
Tumor    otak    dapat    berasal    dari elemen  saraf    pada    jaringan    otak. Tumor    otak    ini  sifatnya  primer ataupun merupakan metastasis.
Gangguan  yang  ditimbulkan  dari kanker    atau    tumor  otak    ini    bisa merusak  saraf  pusat  pada  otak  dan mengakibatkan    kerusakan    sistem saraf  koginitif.  Berdasarkan  data
yang dihimpun
International
Agency for Research on Cancer lebih dari 126.000 orang di dunia mengidap  tumor  otak  tiap  tahun  dan lebih  diantaranya  97.000  meninggal [1].  Beberapa    hal  terkait    tumor    ini
sulit  untuk    di  lihat  secara  visual karena    pada  umumnya  batas    tumor tidak    jelas  apalagi    jika    masih    di stadium    awal,    kekontrasanya  tidak jelas  dan  bahkan  terkadang  mirip dengan  jaringan  normal.  Proses Segmentasi  saat  ini  masih  banyak dilakukan  secara  manual    selain hasilnya  yang  sangat    objektif    dan waktu    yang    digunakannya  cukup lama    [6],  untuk    mengurangi permasalahan  ini  sistem  pencitraan medis pada penelitian ini menggunakan teknik segmentasi watershed  dengan    uji   coba    filter sobel   dan   morphological   gradient yang      mempunyai  keunggulan
http://ejournal.upi.edu/index.php/wafi
dalam  mendeteksi  tepi  menggunakan persamaan  sobel  dan  identifikasi gradient  menggunakan  matematika morphologi.  Segmentasi  citra  yaitu teknik  pengelompokan  (clustering) untuk  kata  lain  pengelompokan  citra kedalam    wilayah  tertentu    yang diinginkan    atau    mempunyai kesamaan  fitur    antara  lain    :  tingkat keabuan      (grayscale),  teksture, warna,    atau    gerakan    [8].    Metoda watershed  adalah    salah    satu    cara segmentasi    citra    yang  membagi citra  menjadi  region   yang berbeda. Pada  dasarnya    teknik  watershed memiliki  prinsip  seperti  air  [9]. Dengan  cara  menggambarkan  citra sebagai    relief  topografi,  pertama kali  dikenalkan oleh  Beucheur  dan Meyer    pada    tahun    1993.      Dari proses    ini  akan    dihasilkan    3  titik yang  diasumsikan  sebagai  langkah penting dalam proses segmentasi[5][10].
a) Titik daerah  terendah  (region minima)
b) Titik    yang  merupakan  tempat dimana  jika setetes air dijatuhkan, maka    air  tersebut  akan    akan jatuh  ke sebuah  posisi minimum (titik  air=piksel,    yang  akan menuju    titik      minumum
(catchmen basins))
c) Titik    yang    merupakan  tempat dimana  jika  air  akan  dijatuhkan maka    air    tersebut  mempunyai kemungkinan untuk  jatuh kesalah satu  posisi  minimum  Pengujian hasil segmentasi akan menggunakan metoda SNR(Signal  Noise  to  Ratio). Pada dasarnya untuk  setiap  hasil pengolahan citra medis dibutuhkan kontrol  kualitas  citra dan  salah  satu  parameter  kontrol untuk    kualitas    citra  pada    MRI dengan  menghitung    SNR.      Pada dasarnya  intensitas    sinyal  yang digunakan pada MRI menhasilkan  noise  salah  satu penyebab  dari    fluktuasi    acak arus    pada    koil    penerima,    oleh karena    itu    noise    ini    akan berpengaruh terhadap kualitas citra yang dihasilkan [2]. Perhitungan menggunakan metoda
SNR  yang  digunakan  adalah dengan menghitung dan membandingkan banyaknya piksel yang ada pada citra  [11].

## 2. Bahan  dan  Metoda
Prosedur    penelitian    yang dilakukan  pada    penelitian    ini terdiri    dari    beberapa    tahapan
http://ejournal.upi.edu/index.php/wafi
secara  umum  yaitu  percobaan pertama menguji gambar pencitraan  medis  tumor    otak menggunakan  teknik    segmentasi watershed  dengan    2  filter  yang berbeda,    yang  pertama    gambar akan    diuji  menggunakan  filter sobel  dan  yang  kedua  filter menggunakan filter morphological  gradient  dengan dikombinasikan segmentasi watershed  makers.  Kedua  hasil prosesing ini akan diuji berdasarkan kualitas citra menggunakan  perhitungan  SNR
(Signal  Noise  to  Ratio).    Dalam penelitian ini dibutuhkan
perangkat  yang  akan  digunakan untuk    menjalankan  penelitian diantaranya perangkat keras hardware : PC (Personal Computer), Prosesor Intel Atom,
RAM  1  GB  atau  Perangkat Lunak    Software  (Pemograman Python dan  Library Simple ITK
Operating  System  Linux  14.0 LTS).
Percobaan pertama   seperti    yag ditunjukan  oleh    Gambar  2.2 proses    ini  menggunakan  citra medis    MRI      otak      dengan resolusi    512x512    dengan masing    –    masing    5    citra medis    dari  penampang  yang berbeda    citra  yang  digunakan ialan    potongan  Axial,  Koronal dan    Sagital.  Proses    pertama ialah    dengan    menambahkan proses    smoothing    gausian dengan    sigma    0.4  untuk menghilangkan  noise.  Proses segmentasi watershed digunakan setelah melalui proses pendeteksian tepi
menggunakan    filter      sobel menggunakan    operator      sobel 3x3    secara  konvolusi  Gambar 2.1.
Gambar 2.1 Operator Sobel 3x3
Berikut  adalah  diagram  alir pecobaan  pertama
Gambar 2.2 Diagram  Alir Prosedur  Percobaan Pertama
Prosedur percobaan kedua ditunjukan  oleh  gambar    diagram alir  Gambar 2.3  sama  seperti prosedur    percobaan  pertama teknik segmentasi watershed
makers kombinasi dengan morphological      gradient      hasil ini kemudian akan dibandingkan    dengan      hasil prosedur percobaan pertama dengan  menilai  hasil  uji  kualitas citra.  menggunakan  persamaan berikut  :
http://ejournal.upi.edu/index.php/wafi
berikut  adalah  diagram  alir prosedur  percobaan ke-dua
Gambar 2.3 Diagram  Alir Prosedur  Percobaan ke-dua
3. Hasil  Dan  Pembahasan
Segmentasi      watershed    telah dikenal   sebagai   metoda    yang cukup      efektif    namun      terjadi beberapa        efek      yang
menimbulkan kelemahan proses      segmentasi      ini      yaitu terjadinya segmentasi yang berlebihan    (oversegmentation).
Pada    dasarnya    konsep    dari segmentasi ini adalah menjadikan gambar sebagai bidang topografi yang mempunyai tinggi  dan  rendah  pada  sebuah permukaan citra, efek oversegmentasi terjadi
dikarenakan  konsep  lain  yang mendasari  segmentasi  ini    adalah dengan    merepresentasikan    air hujan    yang    jatuh    diatas permukaan  bidang  topografi    dan akan  menelusuri  tiap  daerah  yang ia  lewati,  oleh  karena  itu  akan banyak region yang tersegmentasi. Parameter  lain  yang  diuji  ialah menggunakan  level  segmentasi dari  level  7,9,11,13  dan  15. Pengujian  kualitas    citra  di gunakan setelah
proses segmentasi  berakhir,  output    dari hasil      segmentasi      ini      ialah berbentuk      gambar.        Pengujian kualitas        citra  menggunakan perhitungan SNR (Signal Noise to
Ratio). Hasil segmentasi watershed    menggunakan    filter sobel, tidak
mampu
mengurangi  oversegmentasi  yang terjadi  ditunjukan oleh gambar  1
pada    Tabel  3.1  pada    hasil segmentasi
watershed menggunakan filter sobel terhadap gambar    hasil  citra  yang  belum sempurna menunjukan segmentasi citra  yang  belum  cukup  akurat. Deteksi   tepi  yang  dihasil  oleh filter  sobel  terhadap  piksel  pada gambar      berupa  intensitas dimana  akan  mempengaruhi nilai piksel    disekitarnya  lebih    tajam, sehingga    pada  proses  segmentasi akan  mengikuti  batas  tapi  yang kurang    akurat.  Hasil    lain ditunjukan  oleh    citra    MRI    lain dari    slice  yang    berbeda    dengan level 13 ditunjukan pada Tabel 3.2 menunjukan  hasil  yang  sama dengan segmentasi terbaik diberikan oleh teknik segmentasi menggunakan kombinasi      watershed    makers dan   morphological gradient.
http://ejournal.upi.edu/index.php/wafi
Tabel  3.1 Hasil  Segmentasi Watershed Level 13 NO Citra Asli Hasil Segmentasi Watershed Menggunakan Filter Sobel Hasil Segmentasi Watershed Menggunakan Filter Morphological Gradient 1 2 3
Segmentasi menggunakan
watershed    makers    memberikan batas      dalam    proses    segmentasi dengan          pendeteksian    daerah region  minima  untuk   menetukan dimana   makers  dimulai. Sehingga proses segmentasi akan tetap terkendali    untuk    membentuk Watershed  Line.  Morphological
gradient    menghasilkan    gradient yang  tipis  dengan   cara  menaikan ukuran  struktur  element,  operasi matematika morphologi dilasi mengidetifikasi intensitas maksimum    dari    setiap    piksel menggunakan  struktur    element terdiri    atas    nilai    biner    untuk merepresentasikan    citra    dengan
http://ejournal.upi.edu/index.php/wafi
nilai    1    sebagai    nilai    maksimum atau    puncak   dan   nilai    0  sebagai
titik  yang  rendah  atau  minimum. Tabel  3.2 Hasil Segmentasi Watershed Dengan Citra yang berbeda No Citra Asli Hasil Segmentasi Watershed Menggunakan Filter Sobel Hasil Segmentasi Watershed
Menggunakan Filter Morphological
Gradient
1
2 3
Intensitas    piksel  pada    setiap gambar    juga  yang  mempengaruhi hasil  segmentasi,    pada    bidang vertikal dan horizontal untuk mendapatkan  nilai  puncak    dari sebuah  gambar    karena    semakin tinggi  intensitas    dari  piksel  itu maka  akan   ditandai   dengan  warna putih  sebagai  puncak   dari topografi pada      citra    abu,    titik    dimana
piksel akan diurutkan berdasarkan nilainya dan membentuk  sebuah  daerah    yang
diinginkan.  Hasil  pengujian  kualitas citra  menggunakan  metoda  SNR (Signal Noise to Ratio) menghasikan  rata  -  rata  nilai  SNR untuk    kombinasi segmentasi
watershed dan morphological gradient  memperoleh  nilai  rata  rata untuk   setiap slice adalah  axial  5.73 dB,  koronal    6.38  dB  dan    sagital 5.96    dB    dengan    waktu    rata-rata komputasi  adalah      1.20    s    jika dibandingkan  dengan    kombinasi segmentasi    menggunakan    filter sobel    yaitu    untuk      masing-masing slice  adalah    axial  5.68  dB,  koronal 6.28 dB,  dan  sagital  5.27 dB  dengan waktu  rata-rata  komputasi  adalah 1.80 s. Berdasarkan
hasil perhitungan  ini  nilai  rata-rata  SNR
untuk    setiap  citra  dengan    nilai tertinggi di  berikan oleh  hasil segmentasi  menggunakan kombinasi watershed makers
dan morphological gradient ini membuktikan    bahwa    saat    nilai SNR    lebih    besar    menunjukan bahwa  kualitas  citra  yang  diperoleh oleh gambar tersebut semakin bagus.

## 4. Simpulan
Segmentasi      tumor        otak        dari hasil      citra      MRI        ini      berhasil dilakukan      dengan  menggunakan preprossessing filter  sobel,  dan kombinasi morphological  gradient segmentasi watershed markers untuk    mengurangi    efek  segmentasi berlebihan.  Dari    2  metoda    yang digunakan metoda dengan menggunakan kombinasi watershed markers dan morphological gradient
menghasilkan  citra  yang  lebih  baik dengan mengurangnya
efek segmentasi berlebih dengan terjadi   dengan   mempertegas   hasil output  citra  yang  dihasilkan.  Hasil pengujian
kualitas
citra menggunakan    metoda SNR ( Signal Noise    to Ratio) menghasikan  rata  -  rata  nilai  SNR untuk    kombinasi    segmentasi
watershed dan morphological gradient  memperoleh  nilai  rata  rata untuk  setiap slice adalah  axial  5.73 dB,  koronal    6.38  dB  dan    sagital 5.96  dB  dengan    waktu    rata-rata
komputasi adalah 1.20s jika dibandingkan  dengan    kombinasi segmentasi menggunakan filter sobel  yaitu  untuk    masing-masing slice adalah    axial  5.68  dB,  koronal 6.28  dB,  dan  sagital  5.27  dB dengan  waktu  rata-rata  komputasi adalah  1.80 s.
5. Referensi [1]    Al-Tamimi.,    Mohammed
Sabbih Hamoud., &
Ghazali  Sulong.,  2014,
Tumor  Brain  Detection Thorugh    MR  Images  A review  of  Literature  , Journal  of  Theoretical and Applied Information Technology, vol. 6, no.2. [2]        Alan  Tanjung    Aji
Prastowo., Wahyu
Setiabudi,  Choirul  Anam.,
2012,  Korelasi  Nilai  Time
Repeatation (TR) dan Time  Echo  (TE)  Terhadap Signal  to  Noise  Ratio,
J urnal  Fisika  Undip,  vol. 16, no.  4, pp.  103-110.
[3] Bairagi.V.K.,
Sapkal.A.M., 2013. ROI  based DICOM image compression  for telemedicine. Sadhana  38, 123- 131.
[4] Balafar,  M.,  Ramli
A., Saripan  M.,  & Mashohor., 2010, Review of Brain MRI Segmentation Methods  , Atrificial
Intelegence Review 33, 261-274.
[5] Beucher.,  F,  Meyer.,  1993,
The  Morphological
Approach to  Segmentation: The Watershed Transformation. Centre de Morphologie  Mathematique Ecole Des Mines de Paris, Fontaina bleaus,  France.
[6] Diah  Priyawati.,  Indah
Soesanti.,  & Indriana Hidayah., 2015. Kajian Pustaka  Metoda
Segmentasi Citra  Pada  MRI Tumor  Otak,  Prosiding  SNST
[7] Gunawan., Fandi  Halim.,  & Evni
Wijaya.,  2011, Perangkat lunak Segmentasi  Citra dengan  Metoda
Watershed,  J SIFO  STMIK
Mikroskil,  Vol. 12 no.  2 , ISSN 1412-0100.
[8] Murinto., & Agus.H.,  2009,
Segementasi  Citra
Menggunakan Watershed  dan
Intensitas
Filtering  Sebagai  Pre- Prosesing Seminar Nasional
Informatika  ( semnasIF).
Yogyakarta ISNN:1979-2328
[9] Ning  Li.,  Miaomio  Liu.,  & You  fu Li.,  2007, Image
Segementation Algorithm
Using Watershed  Transform
Level set Method,
International  Conference on
Acoustics Speech and Signal
Processing, (ICASSP)  IEEE, pp  613616.
[10]   Rudi  Adi  Pranata.,
2005, Kombinasi
Metode  Morphological
Gradient dan
Transformasi
Watershed  pada  Proses Segemtasi  Citra  Digital. Skripsi, Universitas Kristen,  Surabaya.
[11]   Rafael.C.Gonzales., & Richard.E.Woods., 2012,
Digital  Image  Processing.  New
Jersey: Prentice hall.