Empirical Mode Decomposition (EMD) Based Denoising Method for Heart Sound Signal and Its Performance Analysis

In this paper, a denoising method for heart sound signal based on empirical mode decomposition (EMD) is proposed. To evaluate the performance of the proposed method, extensive simulations are performed using synthetic normal and abnormal heart sound data corrupted with white, colored, exponential and alpha-stable noise under different SNR input values. The performance is evaluated in terms of signal-to-noise ratio (SNR), root mean square error (RMSE), and percent root mean square difference (PRD), and compared with wavelet transform (WT) and total variation (TV) denoising methods. The simulation results show that the proposed method outperforms two other methods in removing three types of noises

Restorasi Citra Digital dengan Pendekatan Spin Glass Markov Random Field

Pendekatan Spin Glass Markov Random Field dapat diterapkan pada restorasi citra. Hasil simulasi menunjukkan setiap perubahan parameter memberikan pengaruh pada struktur magnetik. Perubahan temperatur memberikan pengaruh pada kepadatan struktur magnetik, semakin tinggi temperaturnya maka struktur magnetiknya semakin renggang dan berongga. Demikian juga untuk parameter beta, semakin besar parameter beta maka struktur magnetiknya akan semakin rapat karena parameter beta akan memberikan efek interaksi pada struktur magnetik. Algoritma Metropolis Hastings Markov Chain Monte Carlo (MHMCMC) telah digunakan untuk mensimulasikan restorasi citra digital dengan pendekatan spin glass markov random field. Metode ini telah diterapkan pada citra terdegradasi derau salt and paper pada tingkatan 0,15 dengan memvariasikan temperatur pada 1,5, 2,5 dan 4,5. Proses restorasi citra gray scale pada temperatur 1,5 memberikan hasil yang lebih baik dengan perubahan signal to noise ratio (SNR) 13,072 dB. Sedangkan SNR pada temperatur 2,5 dan 4,5 berturut-turut adalah 12,322 dB dan 12,259 dB. Citra terdegradasi tersebut dapat direstorasi dengan baik pada 800 iterasi dan 1000 chain. Kata kunci: spin glass markov random field, derau, restorasi citra

Restorasi Citra Magnitude Magnetic Resonance Imaging (MRI) dengan Menggunakan Pendekatan Distribusi Maxwell-Boltzmann dan Simulated Annealing

Pendekatan mekanika statistik dengan distribusi Maxwell-Boltzmann telah diterapkan untuk restorasi citra magnitude menggunakan algoritma Metropolis Hastings markov Chain Monte Carlo (MHMCMC). Metode ini diterapkan pada citra magnitude magnetic resonance imaging (MRI) yang terdegradasi oleh derau Gaussian dengan simulated annealing sebagai temperatur scheduling. Hasil dari proses restorasi citra magnitude memberikan hasil yang cukup baik dengan signal to noise ratio (SNR) 13,391 dB pada temperatur awal 1,18. Citra terdegradasi tersebut dapat direstorasi dengan baik pada 500 iterasi dan 800 chain. Kata kunci: algoritma MHMCMC, distribusi Maxwell-Boltzmann, simulated anneulin

PHASE UNWRAPPING CITRA PERMUKAAN fBm (FRACTIONAL BROWNIAN MOTION) DENGAN MINIMASI ENERGI SECARA STOKASTIK

PHASE UNWRAPPING CITRA PERMUKAAN fBm (FRACTIONAL BROWNIAN MOTION) DENGAN MINIMASI ENERGI SECARA STOKASTIK. Citra merupakan suatu bentuk pemetaan sinyal dalam bidang dua dimensi yang telah mengalami proses diskritisasi spasial dan digitasi intensitas. Jika sebuah citra mempunyai intensitas berupa bilangan kompleks disebut sebagai citra kompleks. Representasi dari citra kompleks dapat berupa riil dan imajiner atau magnitude dan fasa. Untuk itu pada penelitian ini dikembangkan suatu metode Phase Unwrapping (PU) dengan menggunakan pendekatan minimisasi energi piksel-piksel bertetanggaan. Definisi energi pada penelitian ini adalah square error energy (SEE) merupakan variasi dari piksel yang bertetanggaan, kemudian dihitung nilai probabilitas untuk mendapatkan nilai phase cycle. Dari hasil pengujian menggunakan citra permukaan fBm dengan koherensi 0,8 didapatkan nilai PSNR 36,23 dB pada 11 iterasi. Kata kunci: Phase Unwrapping, minimisasi energi, permukaan fBm

Segmentasi Citra Berwarna dengan Menggunakan Metode Clustering Berbasis Patch untuk Identifikasi Mycobacterium Tuberculosis

Citra berwarna memiliki banyak variasi nilai intensitas pada masing-masing piksel dalam satu citra. Dengan kasat mata, citra seperti terlihat memiliki warna yang sama dengan citra yang lain. Namun bila diolah oleh komputer suatu piksel dengan warna yang sama dengan piksel yang lain, ternyata memiliki kombinasi nilai intensitas yang berbeda. Variasi nilai intensitas ini akan sangat mempengaruhi hasil proses pengolahan citra oleh komputer.Dalam penelitian ini, dilakukan uji coba proses segmentasi citra berwarna pada citra mikroskopis bakteri TBC (mycobacterium tuberculosis) yang berasal dari dahak atau sputum pasien, sebagai sampel citra warna yang memiliki variasi nilai intensitas yang begitu kompleks. Sputum yang diperoleh dari pasien dilakukan pewarnaan dengan metode pewarnaan Ziehl – Neelsen. Metode pewarnaan ini umum digunakan di puskesmas, karena di puskesmas pada umumnya menggunakan mikroskop optik untuk memeriksa slide sputum. Hasil pewarnaan memberikan efek warna merah untuk bakteri TB dan background berwarna biru. Hasil pewarnaan ini memberikan citra slide yang kompleks, akibat hasil pewarnaan yang berbeda bergantung pada skill tenaga laboran, sehingga petugas klinis mengalami kesulitan ketika melakukan pemeriksaan slide secara manual. Untuk membantu petugas klinis dalam melakukan pembacaan slide, maka pada penelitian ini dilakukan segmentasi warna citra slide untuk mengekstrasi citra bakteri TB dan menghilangkan citra background.Beberapa metode telah dilakukan dalam penelitian ini, yaitu adaptive color thresholding pada ruang warna RGB, HSV, CIE L*a*b, yang memberikan hasil segmentasi yang baik pada ruang warna CIE L*a*b. Kemudian dicoba metode segmentasi k-means clustering dan k-nearest neighbors untuk memperbaiki performansi segmentasi warna adaptive color thresholding, dan metode k-nearest neighbors memberikan akurasi yang paling baik 97,90% , namun belum mampu memberikan hasil yang bagus pada citra utuh dan waktu komputasi proses pembelajaran yang lama. Untuk memperbaiki performansi hasil segmentasi citra berwarna pada citra sputum penyakit TBC ini, maka pada penelitian ini dilakukan metode segmentasi Fast k-means clustering, yang membutuhkan waktu komputasi yang lebih cepat dari metode k-nearest neihgbors dan hasil segmentasi yang lebih baik. Metode Fast k-means clustering yang digunakan ditunjang dengan penerapan pengolahan citra berbasis patch, untuk menghindari variasi global yang dapat mempengaruhi hasil segmentasi. Dengan metode segmentasi citra berbasis patch ini ternyata memberikan hasil yang lebih baik dibanding metode segmentasi yang diterapkan pada citra utuh yang secara serentak dilakukan pengolahan citranya