SEGMENTASI CITRA PADA LUKA KRONIS MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS

Pada umumnya dibutuhkan waktu penyembuhan yang lebih lama untuk penanganan luka kronis, dibutuhkan juga perawatan yang bervariasi untuk menangani luka kronis. Hal ini dikarenakan luka kronis dapat digolongkan sebagai luka yang memiliki tingkat kerumitan cukup rumit untuk dipisahkan, terlebih pada area luka dan area non luka yang memiliki susunan warna yang cenderung meliki kesamaan. Penelitian ini berfokus pada pemisahan area luka dan area non luka menggunakan metode segmentasi algoritma Fuzzy C-means. Percobaan dilakukan dengan proses pre-processing pada citra luka pressure ulcers menggunakan 2 metode, yaitu metode filtersisasi homomorphic dan metode thresholding yang kemudian citra luka pressure ulcers diproses menggunakan algoritma Fuzzy C-means. Hasil dari percobaan segmentasi luka kronis ini menunjukkan bahwa metode Fuzzy C-means dapat dikatakan cukup efektif untuk digunakan dan dapat memisahkan bagian luka dan bagian non luka.Pada umumnya dibutuhkan waktu penyembuhan yang lebih lama untuk penanganan luka kronis, dibutuhkan juga perawatan yang bervariasi untuk menangani luka kronis. Hal ini dikarenakan luka kronis dapat digolongkan sebagai luka yang memiliki tingkat kerumitan cukup rumit untuk dipisahkan, terlebih pada area luka dan area non luka yang memiliki susunan warna yang cenderung meliki kesamaan. Penelitian ini berfokus pada pemisahan area luka dan area non luka menggunakan metode segmentasi algoritma Fuzzy C-means. Percobaan dilakukan dengan proses pre-processing pada citra luka pressure ulcers menggunakan 2 metode, yaitu metode filtersisasi homomorphic dan metode thresholding yang kemudian citra luka pressure ulcers diproses menggunakan algoritma Fuzzy C-means. Hasil dari percobaan segmentasi luka kronis ini menunjukkan bahwa metode Fuzzy C-means dapat dikatakan cukup efektif untuk digunakan dan dapat memisahkan bagian luka dan bagian non luka

Analisis Pengolahan Citra Mri Otak Menggunakan Segmentasi Watershed Dengan Filter Sobel Dan Morphological Gradient

encitraan medis atau medical imaging adalah suatu cara untuk mendapatkan informasi citra medis tanpa harus menggunakan tindakan operasi atau bedah. Proses diagnosis dalam pencitraan medis akan memberikan informasi terkait bentuk, lokasi, objek yang di teliti, atau disebut dengan ROI (Region of Interest). Pada Penelitian ini dibuat sebuah rancangan metoda segmentasi secara komputasi menggunakan teknik watershed dengan filter sobel dan morphological gradient untuk menganalisis daerah tumor dan mengurangi efek segmentasi berlebihan yang muncul pada teknik watershed, pada citra otak dengan tinjauan tiga slice hasil citra MRI yang berbeda yaitu axial, koronal dan sagital. Hasil percobaan dari dua metoda kombinasi teknik watershed makers dan morphological gradient menghasilkan segmentasi baik mengurangi segmentasi yang berlebihan serta hasil yang lebih tajam, dengan hasil pengujian kualitas citra dengan metoda SNR (Signal Noise to Ratio) untuk setiap slice adalah axial 5.73 dB, koronal 6.38 dB dan sagital 5.96 dB dengan waktu rata-rata komputasi adalah 1.20 s dan kombinasi segmentasi menggunakan filter sobel untuk masing-masing slice adalah axial 5.68 dB, koronal 6.28 dB, dan sagital 5.27 dB dengan waktu rata-rata komputasi adalah1.80 s. Medical imaging is a way to get the medical image without using surgery. The process of diagnosis in medical imaging will provide information regarding the shape, location, objects in conscientious, or ROI (Region of Interest). In this research created a design method of segmentation computation using the technique watershed with filter Sobel and morphological gradient to analyze the region of the tumor and reduce the effects of segmentation excessive appearing on technique watershed, the image of the brain from three slice results MRI axial, coronal and sagittal planes. The experimental results of the two methods combination of techniques and morphological gradient watershed makers produce better segmentation reduces excessive segmentation and image are sharper than segmentation using Sobel filter, with image quality results SNR (Signal Noise to Ratio) for each slice is 5.73 dB axial, coronal and sagittal 6.38 dB 5.96 dB average time computing is 1.20 s and the combination of segmentation using Sobel filter for each slice is 5.68 dB axial, coronal 6.28 dB, and sagittal 5.27 dB with an average time of computing adalah1.80 s