Laporkan Masalah

EVALUASI CIRI CITRA TERMOGRAFI DENGAN METODE WAVELET UNTUK KANKER PAYUDARA

Afriliana Kusumadewi, Prof. Dr. Ir. Th. Sri Widodo, DEA

2011 | Tesis | S2 Teknik Elektro

Ekstraksi ciri citra merupakan bagian fundamental dari analisa citra. Tujuan utama dari ekstraksi ciri citra adalah dapat membedakan suatu obyek dengan obyek yang lain dengan memperhatikan kompleksitas komputasi dalam memperoleh ciri. Ekstrasi ciri dalam penelitian ini dilakukan pada citra hasil termografi untuk kanker payudara, Citra termogram payudara normal dan citra termogram kanker payudara mempunyai tekstur yang tergantung dengan skala, oleh sebab itu dibutuhkan analisis multiscale (multiresolusi) untuk melakukan ekstraksi ciri. Maka dipilihlah metode transformasi wavelet, karena transformasi wavelet adalah transformasi yang sesuai untuk analisis multiresolusi. Keunggulan transformasi wavelet untuk analisis multiresolusi adalah ortogonal, spasial, dan lokalisasi frekuensi yang baik, serta kemampuan untuk membentuk dekomposisi multiresolusi. Metode wavelet yang digunakan adalah wavelet Daubechies2, Daubechies9, Coiflet1, dan Symlet2. Ciri citra hasil transformasi wavelet dapat diperoleh dengan menghitung energi yang terkandung pada setiap subband citra, yaitu subband aproksimasi, subband detail horisontal, subband detail vertikal, dan subband detail diagonal. Penelitian ini menggunakan data 44 citra termogram payudara normal, 19 citra termogram kanker payudara dini, dan 26 citra termogram kanker payudara lanjut. Pra pengolahan citra dilakukan dengan mengubah citra termogram warna menjadi citra termogram grayscale dilanjutkan dengan penentuan ROI dan metode cropping. Citra hasil cropping diekstraksi menggunakan 6 level dekomposisi wavelet. Energi terbesar pada subband detail akan menjadi ciri masing-masing citra termogram tersebut. Ciri citra termogram hasil pengujian didapatkan dari subband detail. Energi subband detail terbesar terdapat pada subband detail horizontal dan subband detail vertikal. Berdasarkan nilai energi subband detail, akurasi diagnosis citra termogram terbaik dihasilkan oleh ekstraksi ciri menggunakan dekomposisi wavelet Db2 dan Sym2 pada level 6 dekomposisi, sedangkan hasil terburuk dihasilkan oleh ekstraksi ciri menggunakan dekomposisi wavelet Db9.

Image feature extraction is a fundamental part of image analysis. The main concern of image feature extraction is can differentiate an object with other object by paying attention computing complexity to get a feature. Feature extraction in this research is done at image result of thermography for breast cancer. Normal breast cancer thermogram and breast cancer thermogram have texture which depend on scale, so required multi scale analysis to do feature extraction. Hence selected wavelet transform method because wavelet transform is appropriate transform for multi resolution analysis. The excellence wavelet transform for multi resolution analysis are orthogonal, spasial, and good frequency localization, and also ability to form multi resolution decomposition. Wavelet method are used Daubechies2, Daubechies9, Coiflet1, and Symlet2. Image feature of wavelet transform result can be obtained by counting energy which consist in each subband image, that is subband approximation, subband horizontal detail, subband vertical detail, and subband diagonal detail. This research use data 44 normal breast thermogram image, 19 earlier breast cancer thermogram image, and 26 breast cancer stage of disease thermogram image. Pre processing of image done by altering thermogram color image become thermogram grayscale image, continued with determination of ROI and cropping method. The image result of cropping is extracted using 6 level wavelet decomposition. The highest energy at subband detail will become feature for each thermogram image. The thermogram image feature result of examination get from detail subband. The biggest energy subband there are at horizontal subband detail and vertical subband detail. Based on value of energy subband detail the best accurate diagnose feature extraction used wavelet Db2 and Sym2 decomposition at 6 level decomposition, while the ugly result of feature extraction used wavelet Db9 decomposition.

Kata Kunci : Citra termogram kanker payudara, ekstraksi ciri, wavelet, energi subband


    Tidak tersedia file untuk ditampilkan ke publik.