Penerapan Region Growing pada analisis Citra Digital untuk pendeteksian sel-sel kanker rahim

TIBYANI, Prof. Adhi Susanto, M.Sc.,Ph.D

2005 | Tesis | S2 Teknik Elektro

Sampai saat ini kanker rahim merupakan kanker yang terbanyak di Indonesia. Menempati urutan pertama diantara kanker ginekologi dan menjadi penyebab utama kematian. Angka kematian karena kanker rahim jauh berkurang dengan berkembangnya program deteksi dini kanker rahim yang dikenal dengan istilah pap smear yang di dalamnya kemungkinan ada sel-sel penyebab kanker rahim. (Purwoto, 2002). Metode yang digunakan dalam penelitian ini: pra pengolahan citra yang terdiri atas: operasi mengubah citra warna menjadi citra keabuan; operasi mengubah kecerahan; operasi meningkatkan kontras; operasi deteksi tepi; ekstrasi ciri; dan segmentasi menggunakan region growing sebelum penentuan luas inti sel dalam sediaan pap smear Dari hasil proses region growing tersebut dapat ditentukan ukuran luasan setiap inti sel yang ada di dalam sediaan pap smear dengan tingkatan displasia ringan yang dapat digunakan untuk menunjukkan inti sel yang terindikasi kanker rahim. Dari interpretasi 47 inti sel dalam satu sediaan pap smear didapatkan kesalahan 2.13%. Dalam penelitian ini rata-rata luasan inti sel normal dan abnormal identis (tidak berbeda secara signifikan), yaitu F.Sign. > a , (0.240 > 0.05) untuk inti sel normal dan F.Sign. > a , (0.40 > 0.05) untuk inti sel yang abnormal.

The research was to develop a program to detect the presence of cervical cancer cells in microscope images obtained from the respective pap smear samples. Each image was first preprocessed to convert the commonly acquired color image data to gray level ones, to adjust the overall brightness, to enhance the contrast, to detect objects edges, to record the associated features, and to carry out a segmentation procedure based on the region growing method. Each segment or cell was subsequently recognized based on its area (size) and features. Out of 47 suspected cervical cancer cells, 2.13% were recognized incorrectly by program, i.e. only was in error. In addition, the research revealed that F.Sign. > a , (0.240 > 0.05) for normal nucleus cells and F.Sign. > a , (0.40 > 0.05) for abnormal ones.

Kata Kunci : Citra Digital, Pap Smear, Sel Kanker, Cervical cancer, pap smear, digital image analysis, preprocessing, feature, edge detection, region growing.