KLASIFIKASI NODUL PAYUDARA PADA CITRA ULTRASONOGRAFI BERDASARKAN CIRI BATAS

YULI TRIYANI, Hanung Adi Nugroho, S.T., M.E., Ph.D. ; Dr.Eng. Igi Ardiyanto, S.T., M.Eng..

2017 | Tesis | S2 Teknik Elektro

Kanker payudara merupakan kanker dengan angka kejadian, jumlah kasus baru dan tingkat kematian terbesar bagi perempuan di dunia dan Indonesia. Pemeriksaan ultrasonografi direkomendasikan untuk kanker payudara, karena nyaman, tanpa radiasi dan dapat digunakan secara luas. Citra ultrasonografi diinterpretasikan berdasarkan standar kategori Breast Imaging, Reporting & Data System (BIRADS) oleh radiologis. Batas nodul merupakan salah satu tanda keganasan kanker payudara pada citra ultrasonografi berdasarkan standar BIRADS. Namun pada citra ultrasonografi kemungkinan terjadi kesalahan interpretasi cukup tinggi. Computer Aided Diagnosis (CAD) memberikan pendapat kedua dalam interpretasi hasil ultrasonografi sehingga meningkatkan keyakinan diagnosis. Pada penelitian ini diusulkan metode berbasis CAD yang bertujuan untuk mengklasifikasikan nodul kanker payudara pada citra ultrasonografi berdasarkan karakteristik batas nodul. Metode yang diusulkan terdiri atas filter adaptif median untuk penghilangan marker, pra-pengolahan dengan normalisasi dan SRAD, metode segmentasi berupa neutrosophic dan watershed, penggalian ciri serta MLP sebagai pengklasifikasi. Ciri yang diusulkan mencakup 10 ciri berbasis statistik histogram, geometris dan analisis ketajaman batas. Penelitian ini menggunakan 102 citra yang terdiri atas 57 nodul not circumscribed dan 45 nodul circumscribed. Kinerja metode yang diusulkan mencapai akurasi 95,10%, sensitivitas 93,33%, spesifisitas 96,49%, Kappa 0,9004 dan AUC 0,989. Akurasi 95,10% menunjukkan tingkat kebenaran klasifikasi. Sensitivitas 93,33% menunjukkan probabilitas nodul not circumscribed diklasifikasikan benar oleh metode. Sedangkan spesifisitas 96,49% menunjukkan probabilitas nodul circumscribed diklasifikasikan benar oleh metode.

Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer with the highest prevalence, incidence, and mortality for females in Indonesia and worldwide. Ultrasound is a recommended modality for breast cancer, because it is comfortable, radiation free and it can be widely used. Ultrasound images interpretation based on Breast Imaging, Reporting & Data System (BIRADS) standard by radiologist. The margin of breast nodule is one of breast cancer malignancy characteristics based on BIRADS. Meanwhile in ultrasound images, the possibility of a false positive result is quite high. Computer Aided Diagnosis (CAD) provides a second opinion in the interpretation of ultrasound results thus increasing the diagnosis confidence. This research proposed a CAD-based method for classifying breast nodule in ultrasound image based on margin characteristic. The method consists of adaptive median filter for marker removal, pre-processing with normalization and SRAD filter, segmentation methods of neutrosophic and watershed, features extraction and MLP as a classifier. The proposed features include 10 statistical features of histogram, geometric and margin sharpness analysis. This study uses 102 images consisting of 57 not circumscribed nodules and 45 circumscribed nodules. The evaluation performs at each stage. The performance of proposed method achieved the accuracy of 95.10%, sensitivity of 93.33%, specificity of 96.49%, kappa of 0.9004 and AUC 0.989. The accuracy of 95.10% shows the truth level of this classification. The sensitivity of 93.33% shows that the probability of not circumscribed nodules are correctly classified. While the specificity of 96.49% shows that the probability of circumscribed nodules are also correctly classified.

Kata Kunci : Ultrasound, batas nodul, circumscribed, not circumscribed, SRAD, neturosohic, watershed.