Implementasi Intensity Transfer Function(ITF) Untuk Peningkatan Intensitas Citra Medis Hasil Pemeriksaan MRI

dokumen-dokumen yang mirip
BAB I PENDAHULUAN. Citra (image) istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen

Pendeteksian Tepi Citra CT Scan dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah *)

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING )

Metode Segmentasi Paru-Paru dan Jantung Pada Citra X-Ray Thorax

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Manual Book. Evolusi Diameter Aneurisma Aorta. Tentang Aplikasi. Menjalankan Program

Penentuan Stadium Kanker Payudara dengan Metode Canny dan Global Feature Diameter

Pendahuluan Pengantar Pengolahan Citra. Bertalya Universitas Gunadarma, 2005

PENINGKATAN KUALITAS CITRA DENGAN METODE FUZZY POSSIBILITY DISTRIBUTION

Suatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara.

LANDASAN TEORI. 2.1 Citra Digital Pengertian Citra Digital

BAB I PENDAHULUAN. atau yang disebut dengan cardiomegaly. Pemantauan pembesaran jantung

PENERAPAN METODE CONTRAST STRETCHING UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA BIDANG BIOMEDIS

Perbaikan Citra X-ray Gigi Menggunakan Contrast Stretching

Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang

Pengantar Pengolahan Citra. Ade Sarah H., M. Kom

Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016

SEGMENTASI CITRA MEDIK MRI (MAGNETIC RESONANCE IMAGING) MENGGUNAKAN METODE REGION THRESHOLD

BAB I. Pendahuluan. Kanker rahim tergolong penyakit kanker yang terbanyak diderita kaum

Magnetic Resonance Image. By Arman

Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer

APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK

BAB I PENDAHULUAN. organ dalam tubuh seperti Computed Tomography (CT) scan, Digital

Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital

APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

Simulasi Teknik Image Enhancement Menggunakan Matlab Yustina Retno Wahyu Utami 3)

Pertemuan 3 Perbaikan Citra pada Domain Spasial (1) Anny Yuniarti, S.Kom, M.Comp.Sc

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang


Klasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt

Review Paper. Image segmentation by histogram thresholding using hierarchical cluster analysis

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ANALISA PENGARUH HISTOGRAM EQUALIZATION TERHADAP KARAKTERISASI STATISTIK TERMAL CITRA TERMOGRAM KANKER PAYUDARA DINI

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Prediksi Evolusi Diameter Aorta Berdasarkan Sinyal Trombus dari Magnetic Resonance Images pada Small Abdominal Aortic Aneurysms

Pengenalan Telur Berdasarkan Karakteristik Warna Citra Yustina Retno Wahyu Utami 2)

PERBEDAAN GRAFIKA COMPUTER DAN IMAGE PROCESSING. by Ocvita Ardhiani

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

One picture is worth more than ten thousand words

Pengolahan Citra Nanopartikel untuk Penentuan Formula Feed Additive Berdasarkan Jumlah Sel Kurkumin

BAB II LANDASAN TEORI. Pengolahan Citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan

ANALISIS CONTRAST STRETCHING MENGGUNAKAN ALGORITMA EUCLIDEAN UNTUK MENINGKATKAN KONTRAS PADA CITRA BERWARNA

BAB II LANDASAN TEORI

GRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA. WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI.

Tomografi Resonansi Magnetik Inti; Teori Dasar, Pembentukan Gambar dan Instrumentasi Perangkat Kerasnya, oleh Daniel Kartawiguna Hak Cipta 2015 pada

BAB. I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 2 LANDASAN TEORI. dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya

BAB I PENDAHULUAN. nyeri kepala hebat, penurunan kesadaran dan kejang mendadak. Juga terjadi

OPTIMASI ALGORITMA IDENTIFIKASI STRABISMUS

SISTEM IDENTIFIKASI KEBERADAAN KANKER SERVIKS DARI CITRA EPITEL KANKER SERVIKS DENGAN MIKROSKOP TERMODIFIKASI DIGITAL DAN CITRA KANKER SERVIKS CT-SCAN

IMPLEMENTASI ALGORITMA CONNECTED-LABELLING UNTUK MENDETEKSI OBJEK BINTANG PADA CITRA DIGITAL

GLOSARIUM Adaptive thresholding Peng-ambangan adaptif Additive noise Derau tambahan Algoritma Moore Array Binary image Citra biner Brightness

BAB I PENDAHULUAN. dengan alat medis seperti Computed Tomography (CT) scan atau Magnetic

KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA

Pertemuan 2 Dasar Citra Digital. Anny Yuniarti, S.Kom, M.Comp.Sc

PENGEMBANGAN ALGORITMA IDENTIFIKASI STRABISMUS PADA MATA MANUSIA BERBASIS IMAGE PROCESSING DENGAN EUCLIDEAN DISTANCE

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Modifikasi Algoritma Pengelompokan K-Means untuk Segmentasi Citra Ikan Berdasarkan Puncak Histogram

SEGMENTASI CITRA CT SCAN TUMOR OTAK MENGGUNAKAN MATEMATIKA MORFOLOGI (WATERSHED) DENGAN FLOOD MINIMUM OPTIMAL

MAKALAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. ( Histogram Citra ) Disusun Oleh : : 1. Agus Riyanto (2111T0238) 2. M. Yazid Nasrullah ( 2111T0233 )

ADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA BAB I PENDAHULUAN. tiga jenis bahan pembuat gigi yang bersifat restorative yaitu gigi tiruan berbahan

PERBANDINGAN METODE PENDETEKSI TEPI STUDI KASUS : CITRA USG JANIN

PEMERIKSAAN MRI KELOMPOK 1. Delika Putri Destika Ayu Fajriyah Qurota Hasna Ratuloli Ighfirlii Nurul Hildayati Nurul Ummah Rizky Amalia

JURNAL TEODOLITA. VOL. 14 NO. 1, Juni 2013 ISSN DAFTAR ISI

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Universitas Indonesia

Implementasi Metode Hough Transform Pada Citra Skeletonisasi Dengan Menggunakan MATLAB 7.6. Intan Nur Lestari

Manual Book. Kecepatan Aliran Darah pada Aneurisma Aorta. Tentang Aplikasi. Menjalankan Program

II. Tinjauan Pustaka

Pendekatan Statistik Pada Domain Spasial dan Frekuensi untuk Mengetahui Tampilan Citra Yustina Retno Wahyu Utami 1)

Operasi-Operasi Dasar pada Pengolahan Citra. Bertalya Universitas Gunadarma

PERTEMUAN KE 1 (50 MENIT)

BAB 2 LANDASAN TEORI

IDENTIFIKASI SEL DARAH BERBENTUK SABIT PADA CITRA SEL DARAH PENDERITA ANEMIA

Bab I. Pendahuluan. dibutuhkan. Tidak hanya untuk memudahkan proses penyimpanan dan

1. PENDAHULUAN Bidang perindustrian merupakan salah satu bidang yang juga banyak menggunakan kecanggihan teknologi, walaupun pada beberapa bagian, mas

Implementasi Morphology Concept and Technique dalam Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Batas Obyek dan Latar Belakang Citra

Deteksi Tepi Citra Kanker Payudara dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG)

BAB I PENDAHULUAN. sesuai dengan berbagai macam pemikiran manusia. Banyak teori-teori maupun

Deteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson

PENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PENYAKIT PULPITIS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE REGION GROWING APPROACH

BAB I PENDAHULUAN. menganalisis citra menggunakan bantuan komputer yang bertujuan untuk

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING )

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

Perbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching (Improvement of image quality using a method Contrast Stretching)

Analisis Kualitas Citra Hasil Rekonstruksi Citra Ultrasonografi Dua Dimensi ke Tiga Dimensi

(IMAGE ENHANCEMENT) Peningkatan kualitas citra di bagi menjadi dua kategori yaitu :

PERBAIKAN CITRA DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROBABILITY DISTRIBUTION HISTOGRAM EQUALIZATION (PDHE)

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Meter Air. Gambar 2.1 Meter Air. Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus

SATUAN ACARA PERKULIAHAN TEKNIK ELEKTRO ( IB ) MATA KULIAH / SEMESTER : PENGOLAHAN CITRA / 8 KODE MK / SKS / SIFAT : AK / 2 SKS / MK LOKAL

Pengolahan Citra Digital FAJAR ASTUTI H, S.KOM., M.KOM

BAB III METODE PENELITIAN. menjawab segala permasalahan yang ada dalam penelitian ini.

APPLICATION OF X-RAY IMAGE PROCESSING ORGANS OF THE BODY: IMPROVING THE QUALITY AND SEGMENTATION USING JAVA AND MYSQL

Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Digital

Transkripsi:

Implementasi Intensity Transfer Function(ITF) Untuk Peningkatan Intensitas Citra Medis Hasil Pemeriksaan MRI 1 Desti Riminarsih dan 2 Cut Maisyarah Karyati 1 Pusat Studi Komputasi Matematika(PSKM), Universitas Gunadarma 2 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma 1,2 (destimath,csyarah)@staff.gunadarma.ac.id Abstrak Pengolahan citra memiliki peranan penting dalam berbagai bidang salah satunya adalah bidang kedokteran. Citra dalam kedokteran atau dikenal dengan citra medis digunakan untuk diagnosa suatu penyakit dan juga perencanaan tindakan pengobatan. Citra medis dengan skala keabuan yang rendah sulit untuk diinterpretasikan sehingga diperlukan pengolahan citra. Pada penelitian ini diimplementasikan Intensity Transfer Function (ITF)dengan transformasi linier yang dapat digunakan untuk meningkatkan intensitas citra sehingga menghasilkan citra yang lebih baik, mudah diinterpretasikan dan dapat digunakan untuk pengolahan citra pada tahap berikutnya seperti segmentasi dan deteksi tepi. Kata kunci: citra medis, MRI, intensitas citra, Intensity Transfer Function. Pendahuluan Secara Bahasa, citra merupkan gambar pada bidang dua dimensi.ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi dua dimensi f(x, y) di mana x dan y adalah koordinat pada suatu bidang kartesius dan f adalah intensitas atau gray level pada pada citra di koordinat (x, y) tersebut.[2] Sistem koordinat yang digunakan adalah sistem koordinat kartesian dengan sumbu mendatar menyatakan sumbu-x, dan sumbu tegak menyatakan sumbu-y. [4]. Perkembangan teknologi informasi yang berkaitan dengan pengolahan citra membawa dampak positif bagi dunia kedokteran terutama terkait citra medis. Peranan pencitraan medis dalam dunia kedokteran cukup penting. Data citra medis ditemukan secara meluas dalam berbagai spesialisasi klinis [1].Citra medis tidak hanya digunakan untuk mendeteksi kelainan atau penyakit dalam tubuh tetapi juga digunakan sebagai dasar dalam perencanaan operasi pembedahan, dan digunakan sebagai dasar pengambilan tindakan klinis. Teknik pengolahan citra yang semakin berkembang berperan dalam mendukung keberadaan citra medis sehingga dapat diperoleh informasi yang lebih banyak dan lebih detail mengenai kondisi penyakit seorang pasien berdasarkan pada citra medis tersebut. Beberapa alat pencitraan medis antara lain CT-Scan, MRI (Magnetic Resonance Imaging), USG (Ultrasonography), dan sinar-x. Salah satu perangkat pencitraan medis yang banyak digunakan untuk keperluan diagnosis penyakit kardiovaskular adalah perangkat pencitraan MRI. Perangkat pencitraan MRI memanfaatkan medan magnet dan energy gelombang radio baik dalam menampilkan organ dalam tubuh maupun struktur tubuh. Citra medis yang dihasilkan oleh perangkat 53

pencitraan MRI memiliki resolusi yang tinggi. Kelebihan lain dari perabgkat MRI adalah tidak adanya proses radiasi yang dialami tubuh. Dalam akuisisi citra dengan perangkat MRI sering dihasilkan citra dengan intensitas rendah. Hal ini dapat menjadi kendala informasi yang diperoleh berdasarkan citra menjadi tidak akurat. Misalnya ketika akan dilakukan segmentasi pada suatu organ tertentu pada citra, intensitas yang rendah mengakibatkan batas antar objek dalam citra menjadi kurang jelas. Akibatnya organ yang tersegmentasi menjadi tidak akurat. Oleh karena itu, langkah awal dalam pengolahan citra adalah dengan meningkatkan intensitas pada citra sehinga diperoleh citra yang lebih detil perbedaan tingakt keabuan antar objek. Transformasi dalam ruang intensitas memainkan peran yang sangat penting dalam pengolahan citra medis dan tampilan citra pada umumnya, terutama karena citra medis biasanya direkam dengan kedalaman gambar diluar persepsi manusia.[1]. Pada penelitian ini diimplementasikan metode yang dapat digunakan untuk perbaikan kualitas citra medis dengan cara meningkatkan intensitas. Metode yang digunakan untuk meningkatkan intensitas citra adalah ITF dengan transformasi linier. Citra hasil implementasi metode ITF ini diharapkan dapat digunakan untuk proses pengolahan citra pada tahap selanjutnya salah satunya adalah segmentasi citra. Landasan Teori Pengolahan citra adalah suatu proses yang dilakukan pada suatu citra dengan masukan berupa citra dan keluaran berupa citra yang telah ditingkatkan kualitasnya sehingga mudah untuk diinterpretasikan atau dilakukan analisis lebih lanjut. Salah satu cakupan pengolahan citra adalah image enhancement (perbaikan kualitas citra).perbaikan kualitas citra (image enhancement) merupakan salah satu prosesawal dalam pengolahan citra (image preprocessing). Perbaikan kualitasdiperlukan karena seringkali citra yang dijadikan objek pembahasanmempunyai kualitas yang buruk, misalnya citra mengalami derau (noise) padasaat pengiriman melalui saluran transmisi, citra terlalu terang/gelap, citra kurangtajam, kabur, dan sebagainya. Melalui operasi pemrosesan awal inilah kualitascitra diperbaiki sehingga citra dapat digunakan untuk aplikasi lebih lanjut,misalnya untuk aplikasi pengenalan (recognition) objek di dalam citra [4]. Citra medis merupakan citra penampang tubuh yang digunakan untuk keperluan pendukung diagnosa dokter terhadap pasien. Alat yang dapat digunakan untuk pengambilan citra medis bermacammacam yang dapat digunakan sesuai kebutuhan. Masing-masing alat memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing dan digunakan sesuai kebutuhan. Perangkat pencitraan medis dengan MRI memungkinkan beberapa macam citra sesuai dengan bidang pencitraan dan protokol yang digunakan. Terdapat 3 bidang pencitraan pada MRI yaitu bidang sagittal, bidang aksial dan bidang transversal. Pada citra medis hasil MRI, tidak semua nilai keabuan cocok ditampilkan secara langsung. Cara yang paling mudah untuk memperoleh rentang nilai keabuan untuk ditampilkan adalah transformasi linier dari nilai keabuan sehingga nilai keabuan yang maksimum dan nilai keabuan yang minimum dari citra sesuai dengan jangkauan data dari piksel untuk ditampilkan [1]. Ketika melakukan pergeseran nilai abu-abu dari suatu citra dapat mempengaruhi kecerahan dan kontras citra tersebut. Untuk memvisualisasikan hubungan antara nilai-nilai abu-abu di gambar asli dan gambar yang sudah dimodifikasi menggunakan Intensity Transfer Function (ITF) atau fungsi transfer intensitas yang hanya merupakan kurva yang menyampaikan kisaran skala abu-abu. Pada dasarnya ITF hanya mengubah dari suatu rentang skala keabuan ke rentang skala keabuan yang lain [1]. 54

Metode yang digunakan untuk mentransformasi intensitas citra adalah dengan suatu transformasi linier yang diberikan pada formula berikut: = + = intensitas piksel hasil transformasi = intensitas piksel hasil transformasi minimum = intensitas piksel citra asli = nilai keabuan minimum dalam citra asli = nilai keabuan maksimum dalam citra asli = jangkauan target ruang intensitas (1) Pada persamaan (1) diberikan formula untuk mentransformasi intensitas citra. merupakan jangkauan target ruang intensitas yang dituju. Nilai intensitas piksel hasil transformasi sangat dipengaruhi oleh nilai intensitas maksimum dan nilai intensitas minimum dari citr asli. Metode Penelitian Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra medis hasil pemeriksaan MRI dari seorang pasien yang menderita penyakit abdominal aortic aneurysm. Citra medis yang digunakan merupakan citra hasil pemeriksaan MRI dengan protokol morfologi yang dapat digunakan untuk mempelajari anatomi tubuh pasien [3]. Bidang pencitraan yang digunakan dalam pemeriksaan MRI adalah bidang oblique sagittal dan oblique coronal. Citra sagittal merupakan citra hasil pemeriksaan MRI dengan bidang oblique sagittal sehingga menghasilkan penampang tubuh yang terlihat dari sebelah samping.[5] Sedangkan citra koronal merupakan citrahasil pemeriksaan MRI dengan bidang oblique coronal sehingga menghasilkan penampang tubuh yang terlihat dari depan. Citra sagittal yang digunakan memiliki resolusi 256 x 176 piksel dan citra koronal memiliki resolusi 256 x 208 piksel. Langkah-langkah implementasi ITF dengan transformasi linierdiberikan pada gambar berikut. Gambar 2.1 Langkah-langkah implementasi ITF Pada Gambar 2.1 diberikan langkahlangkah implementasi ITF untuk meningkatkan intensitas citra. Langkah pertama adalah pembacaan citra yang 55

meliputi letak dan nilai intensitas yang bersesuaian. Langkah kedua adalah penentuan nilai intensitas maksimum dari citra dan intensitas minimum dari citra. Nilai ini digunakan dalam formula ITF untuk menentukan intensitas baru dari citra. Penentuan intensitas baru dilakukan dengan memasukkan nilai inetnsitas tiap piksel ke dalam formula ITF. Hasil dan Pembahasan Berikut ini adalah hasil percobaan implementasimmetode ITF pada citra sagittal dan citra koronal. Citra yang digunakan sebagai citra masukan disebut dengan citra asli. Intensitas citra asli berada pada rentang 0 hingga 4096. Citra keluaran atau citra hasil memiliki rentang intensitas 0 hingga 255. Pada Gambar 3.1 diberikan citra asli berupa citra sagittal MRI dan citra hasil implementasi ITF. Pada Gambar 3.1 (a) dapat dilihat bahwa citra asli memiliki intensitas yang rendah sehingga terlihat gelap. Intensitas minimum dari citra asli adalah 0 dan intensitas maksimumnya adalah 2852. Gambar 3.1 (b) merupakan citra hasil implementasi ITF. Jika dibandingkan dengan citra asli, maka citra hasil terlihat lebih terang sehingga batas antar objek dalam citra tersebut terlihat lebih jelas. (a) (b) Gambar 3.1 Citra sagittal MRI dan citra hasil implementasi ITF (a) (b) Gambar 3.2 Citra koronal MRI dan citra hasil implementasi ITF Pada Gambar 3.2 diberikan hasil implementasi ITF untuk citra koronal MRI. Pada Gambar 3.2 (a) dapat dilihat bahwa citra asli memiliki intensitas yang rendah 56

sehingga terlihat gelap dengan nilai intensitas minimum dari citra asli adalah 0 dan intensitas maksimumnya adalah 2202. Gambar 3.1 (b) merupakan citra hasil implementasi ITF. Penutup Berdasarkan citra hasil implementasi metode ITF dengan fungsi transformasi linier, dapat disimpulkan bahwa metode ini berhasil digunakan untuk meningkatkan kualitas intensitas citra medis. Citra medis hasil implementasi metode ITF ini memiliki intensitas yang lebih tinggi yang terlihat dengan gambar yang lebih terang dan batas antar objek juga terlihat lebih jelas sehingga diharapkan dapat mempermudah proses pengolahan citra pada tahap selanjutnya. Metode ini baru diterapkan untuk citra medis hasil pemeriksaan MRI. Pada penelitian selanjutnya, metode ini perlu diujicobakan untuk citra medis hasil perangkat pencitraan lain seperti USG, CT-Scan dan sinar-x. Daftar Pustaka [1]. Birkfellner, W., 2014, Applied Medical Image Processing, Second edition, Boca Raton: CRC Press [2]. Gonzalez, R. C. dan Woods, R. E., 2002,Digital Image Processing, Second edition. Pearson Prentice Hall. [3]. Karyati C.M, 2013, Rekonstruksi 4D (3D + Waktu) Citra Aliran Darah pada Pasien Aneurisma Aorta Abdominalis dengan Kategori Thrombus dari Hasil Pemeriksaan MRI, Disertasi. [4]. Munir, R., 2007,Pengolahan Citra Digital. Bandung: Informatika. [5]. Riminarsih, D.,2016,Analisis Keterikatan Antara Tegangan Geser Dinding Dengan Evolusi Diameter Aorta pada Kasus Abdominal Aortic Aneurysm (AAA) Berdasarkan Citra Hasil Pemeriksaan MRI, Disertasi. 57