Segmentasi Citra Secara Semi-Otomatis Pada Citra Sinar X Tulang Belakang Menggunakan Metode Active Contour

Chozin, Ahmad Fauzi Habiba (2020) Segmentasi Citra Secara Semi-Otomatis Pada Citra Sinar X Tulang Belakang Menggunakan Metode Active Contour. Undergraduate thesis, Institut Teknologo Sepuluh Nopember.

[img] Text
07311540000010-Undergradute-Thesis.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Abstrak—Pada saat ini semakin banyak dikembangkan penelitian dengan objek citra medis berupa citra x-ray kelainan tulang belakang dengan skoliosis tipe S dan C. Segmentasi kelainan tulang belakang masih menghasilkan satu pola yang kurang baik, perlu dilakukan perbaikan dan penambahan metode. Dalam penelitian ini diusulkan strategi inisialisasi manual pada proses segmentasi untuk mendapatkan hasil citra segmentasi yang baik. Proses untuk melakukan segmentasi dibagi kedalam 2 tahap, yaitu: preprocessing dan segmentasi. Pada proses preprocessing dilakukan konversi citra RGB ke grayscale dan dilakukan peningkatan kontras citra menggunakan metode CLAHE. Sedangkan pada tahap kedua proses segmentasi menggunakan metode active contour. Untuk mendapatkan segmentasi citra yang maksimal dilakukan inisialisasi manual dengan interaksi dari user memanfaatkan fitur intensitas dan geometri dari citra. Dari hasil evaluasi yang diperoleh dapat ditarik beberapa kesimpulan diantaranya: Segmentasi kelainan tulang belakng berupa skoliosis menggunakan metode active contour secara interaktif mampu mencapai hasil yang cukup baik dengan terbukti memperoleh rata-rata nilai ME dan RAE sebesar 2,35% dan 15,17%, daripada proses segmentasi menggunakan metode interaktif region splitting yang memperoleh 7,63% dan 41,8%. Sistem yang telah dibangun mampu melakukan segmentasi kontur kelainan tulang belakang dengan cukup baik.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Active contour, Interactive segmentation, Pre-processing, Scoliosis.
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK7882.P3 Pattern recognition systems
Divisions: Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Biomedical Engineering > 11410-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Ahmad Fauzi Habiba C.
Date Deposited: 10 Sep 2020 01:42
Last Modified: 11 Sep 2020 02:00
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/81844

Actions (login required)

View Item View Item