Text
Metode HAAR-LIKE Feature untuk Deteksi Tumor Payudara pada Citra Ultrasonografi (USG)
ABSTRAK
Telah dilakukan penelitian deteksi tumor pada citra ultrasonografi (USG) payudara untuk mendapatkan hasil diagnosis yang efektif, cepat, tepat dan akurat menggunakan sebuah program perangkat lunak komputer metode Haar-Like Feature.Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menghitung luas area tumor.Tahapan terdiri dari tahap latih dan tahap uji. Pada proses latih, citra dilatih menggunakan cascade trainer, semakin banyak citra yang digunakan maka akurasi yang dihasilkan semakin tinggi. Keluaran dari proses latih berupa sebuah file XML yang akan digunakan sebagai parameter input pada citra uji. Prinsip deteksi pada tahap uji, yaitu fitur segiempat sederhana, integral image, dan cascade classifier dalam mendeteksi objek.Setelah objek terdeteksi, selanjutnya dilakukan perhitungan terhadap luas area tumor payudara menggunakan segmentasi citra.Hasil perhitungan dengan metode ini kemudian dibandingkan dengan hasil diagnosis dokter. Penelitian ini menggunakan citra hasil akuisisi modalitas USG dengan format JPEG. Persentase akurasi yang diperoleh dalam mendeteksi tumor adalah 90%.
Kata kunci: tumor, ultrasonografi, Haar-Like Feature, cascade trainer, luas area, segmentasi.
ABSTRACT
A study about tumor detection has been conducted on ultrasound (USG) breast imaging, to get an effective, fast, precise, and accurate diagnose result using Haar-Like Feature method on computer software program. The purpose of this study is to identify and calculate tumor area. The stages consist of training and testing phase. In training phase, images are trained using a cascade trainer, the more image of training will give a higher accuracy value. The output of this phase is a XML file that will be used as the input parameter in testing phase. Principles in testing phase are simple rectangular feature, integral image, and cascade classifier in detecting object. After the object is detected, then we calculate the area of breast tumor using image segmentation. The results of the calculation with this method then compared with the doctor's diagnosis. This study uses the image of the acquisition of ultrasound modalities in JPEG format. The percentage of accuracy obtained in breast tumor detection was 90%.
Keywords: tumor, ultrasonography, Haar-Like Feature, cascade trainer, area large, segmentation.
051S2FIS18IV | 051 S2FIS 18 | Perpustakaan FSM Undip (Referensi) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain