Pengklasifikasian Citra X-Ray Organ Tubuh Manusia Berdasarkan Ekstraksi Fitur Tekstur Statistik Secara Lokal

Abstract

Citra X-Ray merupakan citra digital yang digunakan untuk mediagnosa pada kegiatan medis. Dengan mengingginya keperluan citra sebagai bantuan untuk mendiagnosa maka dibutuhkan proses pendokumentasian yang dapat secara langsung mengklasifikasikan citra X-Ray secara tepat dan cepat. Proses segmentasi area obejek yang terdiri dari proses thresholding, deteksi tepi canny, dilation, filling, erosion. Kemudian dilakukan ekstraksi fitur statistik yang diekstraksi dari citra X-Ray. Ekstraksi fitur statistik terdiri dari 6 formula statistik yaitu average, standard deviation, smoothness, third moment, uniformity, dan entropy. Citra yang dianalisis berjumlah 100 citra X-ray dari berbagai organ tubuh manusia yang terdiri dari Bahu, Kaki, Kepala, Leher, Lengan Atas, Lumbal, Paha, Pergelangan Kaki, Rusuk, Siku, Tangan, Thorakal, Panggul, Lutut dan Tulang Kering. Untuk melakukan setiap tahap klasifikasi dan menampilkan hasil transformasi kontur citra dibuat sebuah aplikasi menggunakan Matlab. Berdasarkan hasil, nilai keakuratan dari metode ini sebesar 45% dengan teknik Jeffrey Divergence.