Text
Pengembangan Sistem Pengukur Pleural Effusion Index (PEI) menggunakan Raspberry Pi dan Bahasa Pemrograman Python
INTISARI
Efusi pleura adalah kondisi terjadinya akumulasi cairan pada rongga pleura yang dapat disebabkan kondisi transudasi atau eksudasi. Nilai Pleural Effusion Index (PEI) berperan dalam menentukan skor kebocoran vaskuler (SKV) yang digunakan untuk mengetahui tingkat kegawatan dari efusi pleura. Perhitungan PEI dapat dilakukan dengan pengolahan citra digital. Pada penelitian ini, dilakukan perancangan sistem pengukur nilai PEI menggunakan Raspberry Pi. Raspberry Pi digunakan karena merupakan single-board computer yang mudah dibangun dan digunakan. Penelitian dilakukan dengan melakukan pengolahan citra digital pada citra toraks yang diambil secara RLD. Tahapan yang dilakukan dalam pengolahan citra diawali dengan meningkatkan kualitas citra dan melakukan segmentasi menggunakan otsu thresholding. Selanjutnya dilakukan operasi morfologi closing untuk menghilangkan derau dan noise pada area pleura. Setelah itu, ditentukan lebar hemitoraks kanan dengan melakukan region of interest (ROI). Pada hasil cropping ROI akan diukur lebar area efusi. lebar hemitoraks dan lebar efusi pleura digunakan untuk menghitung nilai PEI. Hasil verifikasi nilai PEI pada citra uji memiliki akurasi nilai sebesar 93%.
Kata kunci : pleural effusion index, pengolahan citra digital, Raspberry Pi
ABSTRACT
Pleural effusion is a condition of fluid accumulation in the pleural cavity that can be caused by transudation or exudation conditions. The value of Pleural Effusion Index (PEI) can determine the vascular leakage score (SKV) used to determine the severity of pleural effusion. PEI calculations can be done with digital image processing. In this study, a PEI value measuring system design using Raspberry Pi was conducted. Raspberry Pi is used because it is a single-board computer that is easy to build and use. The study was conducted by digital images processing on chest X-ray images taken by RLD. The steps taken in image processing begin with improving image quality and segmenting using otsu thresholding. Furthermore, closing morphological use to remove noise in the pleural area. After that, determine the width of the right hemithorax by performing a region of interest (ROI). The result of cropping ROI, the width of the effusion area will be measured. Hemithorax width and pleural effusion width were used to calculate PEI value. The results of verification of the PEI value on the test images have an accuracy value of 93%.
Keywords : pleural effusion index, digital image processing, Raspberry Pi
1464D20III | 1464 D 20iii | Perpustakaan FSM Undip (Referensi) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain