Program Magister Bidang Keahlian Telematika Jurusan Teknik Elektro FTI ITS

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Program Magister Bidang Keahlian Telematika Jurusan Teknik Elektro FTI ITS"

Sri Hartanti Kartawijaya
6 tahun lalu
Tontonan:

1 Dosen Pembimbing Dr. I Ketut Eddy Purnama, S. T., M. T. Moch Hariadi S.T, MSc, PhD Program Magister Bidang Keahlian Telematika Jurusan Teknik Elektro FTI ITS

2 Masih banyaknya penderita TBC di Indonesia (Endang rahayu Sedyoningsih. detikbandung, 2010) Penyebaran penderita TBC hingga kepelosok negeri Pemeriksaan dahak hanya dilakukan dirumah sakit yang besar Diperlukannya suatu sistem portabel yang mampu mempermudah kerja petugas kesehatan Pemeriksaan dengan menggunakan dahak merupakan jenis pemeriksaan yg murah dan efesien

3 Bagaimana proses segmentasi bakteri tbc menggunakan metode Max-tree dan Matematika Morfologi, dimana letak bakteri tersebar secara acak pada citra hasil pemeriksaan mikrokopis Bagaimana memisahkan node-node yang mengandung Bakteri dari objek yang lain yang terdapat pada citra pemeriksaan dahak

4 Mengembangkan suatu sistem pendeteksi bakteri Mycobacterium Tuberkulosis dan juga mampu menghitung jumlah dari bakteri tersebut Memanfaatkan metode max-tree dan matematika morfologi untuk mendeteksi bakteri Mycobacterium Tuberkulosis

5 citra pemeriksaan mikroskopis dahak penderita tbc pra-procesing / perbaikan citra proses pembangkitan Max-Tree citra hasil Proses morphological filtering Proses Attribute Filtering pencacahan

6 Proses pengambilan gambar mikroskopis bakteri tbc Pengambilan data dilakukan di rumah sakit Paru Dungus Madiun pada bulan november 2012

7 Ukuran Gambar: 1280 X 960 Format: TIFF Besar file:3,5 MB

8 Preprosesing proses operator top-hat close by reconstruction guna untuk menormalisasi latar dan agar bakteri tbc semakin keliatan. Proses opening dengan tujuan untuk menghilangkan objek-objek yang kecil dan bagian-bagian yang menonjol operator area open guna menghilangkan objek-objek kecil yang ukurannya lebih kecil dari ukuran bakteri. proses pembangkitan Max-Tree dan filtering Proses diawali dari node root atau node yang memiliki nilai level keabuan yang paling rendah sampai menuju cabang tree atau regional maxima dari region yang ada pada citra. diawali dari node root atau node yang memiliki nilai level keabuan yang paling rendah sampai menuju cabang tree atau regional maxima dari region yang ada pada citra. Proses morphological filtering Dalam proses matematika morfologi prinsip yang digunakan yaitu bentuk dari bakteri tbc yang berbentuk batang atau basil. Oleh karena itu dipilih proses penulangan atau perangkaan. Pencacahan

9 Mengubah citra asli menjadi citra dalam gray scale konversi citra asli menjadi 448x336, JPG

keliatan Proses opening dengan tujuan untuk

10 Proses operator top-hat close by reconstruction guna untuk menormalisasi latar dan agar bakteri tbc semakin keliatan Proses opening dengan tujuan untuk menghilangkan objekobjek yang kecil dan bagian-bagian yang menonjol

11 Max-Tree merupakan sebuah tree/pohon yang terbentuk dari node node yang direpsentasikan sebagai sehimpunan zona datar Tree merupakan sekumpulan piksel dengan intensitas rendah dan Leaf merupakan sekumpulan piksel dengan intensitas tertinggi dalam citra

12 Node citra asli : ± node Node citra setelah dikonversi: ± 170 node Node citra setelah preprosesing: ± 13node

13 Skeletoning: Bakteri tbc berbentuk tabung Filtering menggunakan prinsip bentuk dasar dari bakteri tbc

14 Pencacahan dilakukan karena dengan mengetahui jumlah bakteri agar bisa mengetahui kondisi pasien

15 Pembacaan hasil pemeriksaan dahak dilakukan dengan menggunakan skala IUATLD ( International Union Against Tuberculosis and Lung Diseases ): Tak ditemukan BTA dalam 100 lapangan pandang, disebut negative. Ada 1-9 BTA dalam 100 lapangan pandang, ditulis jumlah kuman yang ditemukan Ada per 100 lapangan pandang disebut + atau 1+ ada 1-10 BTA per lapangan pandang disebut ++ atau 2+ ada > 10 BTA per lapangan pandang disebut +++ atau 3+ penulisan gradasi hasil bacaan penting untuk menunjukan keparahan penyakit, derajat penularan dan evaluasi pengobatan (Abiyoso,2003)

16 Gambar No Jumlah hitung manual Jumlah hitung sistem Tingkat keakuratan % ,7% ,6% ,4% ,7% ,2% ,2% ,5% ,8% ,6% ,1% ,5% Total ,5%

17 Rata-rata akurasi yang didapatkan adalah sebesar 76,5 % dengan jumlah citra uji sebanyak 11 citra uji. Didapatkan hasil segmentasi bakteri pada citra walaupun posisinya tersebar secara acak. Selain itu juga berhasil mengekstrak bakteri yang berada dekat dengan noise. Nilai parameter segmentasi attribute seperti area bergantung kepada keadaan citra mikroskopis dahak itu sendiri, sehingga proses image enhancement dengan menggunakan metode operasi morfologi seperti opening dan closing masih perlu dilakukan Pada bidang pencitraan medis, penelitian ini memberikan kontribusi dalam hal metode alternatif untuk deteksi bakteri pada dahak penderita tbc sehingga perlu adanya penelitian dan pengembangan lebih lanjut.

dokumen-dokumen yang mirip

Identifikasi Bakteri pada Citra Dahak Penderita Tubercolusis (TBC) Menggunakan Metode Watershed

Identifikasi Bakteri pada Citra Dahak Penderita Tubercolusis (TBC) Menggunakan Metode Watershed Dirvi Eko Juliando Sudirman Teknik Komputer Kontrol Politeknik Negeri Madiun, PNM Madiun, Indonesia dirvi@pnm.ac.id