Implementasi Segmentasi Citra CTSCAN Paru-Paru Pada Bronchus Menggunakan K-Means Clustering Dan Watershed

Perdana, Bagus (2017) Implementasi Segmentasi Citra CTSCAN Paru-Paru Pada Bronchus Menggunakan K-Means Clustering Dan Watershed. Diploma thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Full text not available from this repository.
Official URL: http://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=rea...

Abstract

Beberapa Teknologi yang digunakan di bidang kesehatan adalah Rontgen / foto rontgen, MRI (Magnetic Resonance Imaging) dan CT Scan. Banyak dokter yang memanfaatkan CT Scan sebagai salah satu alat untuk memindai penyakit atau gejala yang ada pada organ tubuh tertentu. Hasil CT scan mempunyai beberapa kelemahan diantaranya, memiliki derau yang tinggi hal ini disebabkan karena paparan radiasi sinar X yang digunakan sekitar 4% dari radiasi sinar X yang digunakan pada radiologi / foto rontgen sehingga mengurangi akurasi gambar dan ada gambar yang seharusnya tidak ada menjadi terekam diakibatkan pasien bergerak saat perekaman gambar. Salah satu teknik pemrosesan citra yang digunakan untuk mengatasi tingkat derau yang tinggi adalah metode watershed. Metode watershed digunakan pada citra CT scan bronchus untuk mendeteksi pola pada citra agar bisa mengenali bronchus dalam kedaan normal atau tidak normal. Metode watershed digunakan untuk mendeteksi ciri-ciri apa saja yang terbentuk dan menenentukan apakah pola yang terbentuk dari hasil metode watershed adalah bronchus normal atau tidak normal. Metode k-means clustering akan digunakan untuk mendeteksi pola tersebut dan akan dikategorikan menjadi dua kategori yaitu normal dan tidak normal. Dari hasil penelitian, analisis pengolahan citra, pelatihan dan pengujian metode watershed dan k-means clustering untuk mengidentifikasi pola citra CT scan bronchus untuk mendapatkan informasi keadaan bronchus normal dan tidak normal. Adapun akurasi dari penerapan metode adalah 76.6% dan dapat mengenali citra CT scan dengan baik.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: watershed, k-means clustering, CT scan, bronchus, segmentasi citra.
Subjects: S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika > 2017
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer
Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Date Deposited: 06 Jun 2017 02:58
Last Modified: 06 Jun 2017 02:58
URI: http://repository.unikom.ac.id/id/eprint/51856

Actions (login required)

View Item View Item