Implementasi Metode Marker Controlled Watershed Untuk Identifikasi Area Kista Ovarium Pada Citra CT-Scan

Authors

  • Riska Mailani Tanjung Universitas Budi Darma, Medan

Keywords:

CT Scan kista ovarium, Marker controlled watershed, Identifikasi, Kista ovarium.

Abstract

Kista Ovarium adalah penyakit yang pada umumnya banyak di derita oleh para kaum wanita.tetapi penykit satu ini sangat di takuti oleh wanita di karenakan sebagian besar orang menggira akan sulit memiliki keturunan karena tumbuh di bagian ovarium wanita.kista akan berkembang biak jika di biarkan dan akan semakin sulit sembuh jika tidak di atasi lebih lanjut, untuk mengetahui kondisi penderita salah satunya melalui citra CT-Scan. tetapi pemeriksaan tersebut belum akurat dan belum bisa mendiagnosa letak atau area kista dikarenakan hanya sebagai pegangan atau tindakan lanjutan untuk mengetahui kondisi penderita penyakit tersebut seperti pengobatan dll. Oleh karena itu dilakukan uji performance dari metode watershed dalam penentuan letak atau area kista dari data CT Scan kista. Sebelum dilakukan proses identifikasi, dilakukan proses pemisahan antara citra kista dengan citra yang bukan kista yang mana dikenal sebagai proses segmentasi. Metode watershed merupakan salah satu metode dalam segmentasi citra yang membagi citra menjadi region yang berbeda dengan menggambarkan citra sebagai relief topografi, dimana intensitas setiap pixel mempresentasikan ketinggian topografinya. Perhitungan dilakukan dengan cara memperhitungkan nilai catchment basin pada flood minimum. Kemudian setelah mendapatkan jumlah catchment awal, akan dilakukan proses penggabungan nilai chatcment basin dengan nilai selisih yang didapatkan pada citra biner, hal ini terjadi karna untuk menentukan area kista ovarium.

Author Biography

Riska Mailani Tanjung, Universitas Budi Darma, Medan

Program Studi Teknik Informatika

References

. A.F, H. (2013). Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi.

. Arianda, V. (2017, 4 7). Apakah Anda Mengidap Kista Ovarium? Cari Tahu Gejalanya di Sini. Retrieved 4 18, 2017, from https://hellosehat.com/hidup-sehat/tips-sehat/kenali-gejala-kista-ovarium/

. Basuki, A. (2005). Retrieved from metode Numerik dan algoritma Komputasi.

. Cahyan, A. P., Aswin, M., & Mustofa, A. (2013, november). koordinat pada catchment basin dan berhubungan dengan daerah minimum Mi. Student Journal , 1-6.

. Gunawan, Halim, F., & Wijaya, E. (2011). PERANGKAT LUNAK SEGMENTASI CITRA DENGAN. JSIFO STMIK Mikroskil, 12 (2), 79-88.

. Kusmanto, R., & Tompunu, N. A. (2011). PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENDETEKSI OBYEK. Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan , 1-7.

. Lionnie, R., & Alaydrus, M. (2019). Studi Proses Deteksi Objek dalam Analisis Biometrik. R. Lionnie dan M. Alaydrus, 9 (1), 34-38.

. Morinto, M., & Harjoko, A. (2009). SEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN WATERSHED DAN ITENSITAS FILTERING SEBAGAI PRE PROCESSING. Morinto, 1 (1), 43-47.

. Nurmansyah, N., Djemi, D., & Setyawati, T. (2019). SEBUAH LAPORAN KASUS: KISTA OVARIUM. Nurmansyah, 1 (3).

. Oktaviani, A., & Yarjohan. (2016). PERBANDINGAN RESOLUSI SPASIAL, TEMPORAL DAN RADIOMETRIK SERTA KENDALANYA. Jurnal Enggano, 1 (2), 74-79.

. Putra, D. (2010). Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi.

. R, M. (2007). Pengantar Praktikum Pengolahan Citra . Bandung : Andi.

. Sinaga, F. (2017). DIAGNOSA PENYAKIT HEPATITIS MENGGUNAKAN APLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERCEPTRON. Fenny Sinaga, 12 (1), 4-10.

. Sutoyo.T.et.al. (2009). Teori Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi.

. trise, w. d., & andriani, r. (2019). Unified Modelling Language (UML) dalam Perancangan Sistem. Jurnal TEKNOIF, 7, 32-39.

Downloads

Published

2021-11-02