YOGIYANSYAH, DIDIN (2017) SEGMENTASI CITRA USG (ULTRASONOGRAPHY) KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS CLUSTERING. S1 thesis, Fakultas Teknik Universitas Sultan Ageng Tirtayasa.

Text (Fulltext) [Skripsi] Didin Yogiyansyah_Teknik Elektro_3332130691.pdf Restricted to Registered users only Download (7MB)

Abstract

Kanker payudara merupakan salah satu penyakit tertinggi di dunia yang menyebabkan kematian. Indonesia memiliki lebih dari 80% kasus yang berada pada stadium lanjut. Pertumbuhan angka penderita yang memuncak, disertai dengan tingginya persentase keluhan pasien terhadap hasil diagnosis USG (ultrasonography) kanker payudara yang mencapai 20%. Tujuan penelitian untuk mempertegas perbedaan bagian daerah kanker (foreground) dan bukan (background) pada citra USG, dalam upaya meningkatkan akurasi dokter dalam mendiagnosis kanker payudara menggunakan USG. Metode yang digunakan dalam mencapai tujuan penelitian adalah FCM (Fuzzy C-Means) Clustering. FCM merupakan metode segmentasi terbaik yang dapat dilakukan secara otomatis dengan mengelompokkan setiap pixel citra ke dalam beberapa cluster berdasarkan intensitasnya. Hasil dari metode FCM, kemudian dilakukan eliminasi warna berdasarkan pendeteksian warna dengan hasil akhir berupa citra biner. Validasi dokter spesialis radiologi terhadap hasil penelitian ini mencapai nilai akurasi 91,43% dengan rata-rata waktu proses 54,9468 detik dari 35 sampel citra USG kanker payudara.

Actions (login required)

View Item