Analisis Pengolahan Citra Mri Otak Menggunakan Segmentasi Watershed Dengan Filter Sobel Dan Morphological Gradient
Pencitraan 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 deng...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
Universitas Pendidikan Indonesia
2016-06-01
|
| Series: | Wahana Fisika: Jurnal Penelitian Fisika dan Terapannya |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://ejournal.upi.edu/index.php/wafi/article/view/4520/3176 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1850155995495399424 |
|---|---|
| author | Khoerun Nisa Syaja'ah Yudha Satya Perkasa |
| author_facet | Khoerun Nisa Syaja'ah Yudha Satya Perkasa |
| author_sort | Khoerun Nisa Syaja'ah |
| collection | DOAJ |
| description | Pencitraan 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. |
| format | Article |
| id | doaj-art-dc0011dc8da34ccba33f3ae14e25c58d |
| institution | OA Journals |
| issn | 2549-1989 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2016-06-01 |
| publisher | Universitas Pendidikan Indonesia |
| record_format | Article |
| series | Wahana Fisika: Jurnal Penelitian Fisika dan Terapannya |
| spelling | doaj-art-dc0011dc8da34ccba33f3ae14e25c58d2025-08-20T02:24:43ZindUniversitas Pendidikan IndonesiaWahana Fisika: Jurnal Penelitian Fisika dan Terapannya2549-19892016-06-0111112https://doi.org/10.17509/wafi.v1i1.4520 Analisis Pengolahan Citra Mri Otak Menggunakan Segmentasi Watershed Dengan Filter Sobel Dan Morphological GradientKhoerun Nisa Syaja'ah0Yudha Satya Perkasa1Jurusan Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sunan Gunung Djati BandungJurusan Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sunan Gunung Djati BandungPencitraan 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.https://ejournal.upi.edu/index.php/wafi/article/view/4520/3176segmentasiwatershedsobelmorphological gradientsnr |
| spellingShingle | Khoerun Nisa Syaja'ah Yudha Satya Perkasa Analisis Pengolahan Citra Mri Otak Menggunakan Segmentasi Watershed Dengan Filter Sobel Dan Morphological Gradient Wahana Fisika: Jurnal Penelitian Fisika dan Terapannya segmentasi watershed sobel morphological gradient snr |
| title | Analisis Pengolahan Citra Mri Otak Menggunakan Segmentasi Watershed Dengan Filter Sobel Dan Morphological Gradient |
| title_full | Analisis Pengolahan Citra Mri Otak Menggunakan Segmentasi Watershed Dengan Filter Sobel Dan Morphological Gradient |
| title_fullStr | Analisis Pengolahan Citra Mri Otak Menggunakan Segmentasi Watershed Dengan Filter Sobel Dan Morphological Gradient |
| title_full_unstemmed | Analisis Pengolahan Citra Mri Otak Menggunakan Segmentasi Watershed Dengan Filter Sobel Dan Morphological Gradient |
| title_short | Analisis Pengolahan Citra Mri Otak Menggunakan Segmentasi Watershed Dengan Filter Sobel Dan Morphological Gradient |
| title_sort | analisis pengolahan citra mri otak menggunakan segmentasi watershed dengan filter sobel dan morphological gradient |
| topic | segmentasi watershed sobel morphological gradient snr |
| url | https://ejournal.upi.edu/index.php/wafi/article/view/4520/3176 |
| work_keys_str_mv | AT khoerunnisasyajaah analisispengolahancitramriotakmenggunakansegmentasiwatersheddenganfiltersobeldanmorphologicalgradient AT yudhasatyaperkasa analisispengolahancitramriotakmenggunakansegmentasiwatersheddenganfiltersobeldanmorphologicalgradient |