login

Link

Advertise
 
Advertise
 
Advertise
Detail TA PA
Klasifikasi Penyakit TBC Melalui Citra Dahak Menggunakan Perbaikan Kualitas Citra, Segmentasi Citra dan Ekstraksi Ciri
111051038
Irene Telwe
Periode II
2009
Hit : 532
 


Abstrak


Penyakit TBC biasanya menular melalui udara yang tercemar dengan bakteri Mycobacterium Tuberculosis yang disebarkan saat penderita TBC batuk. Mycobacterium Tuberculosis berbentuk batang dan bersifat tahan asam, sehingga bakteri ini dikenal juga sebagai BTA (Bakteri Tahan Asam). Bila dahak seseorang terdapat bakteri ini, maka orang tersebut positif terkena TBC.
Dalam bidang kedokteran, pemeriksaan dahak ini dilakukan memakai mikroskop dengan mengecek dahak yang telah diletakkan di atas preparat apakah terdapat BTA atau tidak. Bila terdapat BTA, maka akan dihitung jumlah BTA nya untuk kemudian diklasifikasikan berdasarkan tingkat keparahannya. Selama ini penghitungan jumlah BTA dalam satu lapangan pandang dilakukan secara manual, bila preparat yang harus diperiksa oleh tenaga medis jumlahnya banyak, maka akan menyulitkan mata tenaga medis. Sebab bila mata seseorang terus menerus melihat mikroskop dalam jangka waktu yang lama maka akan menyebabkan mata menjadi lelah dan perih. Oleh sebab itu, pada tugas akhir ini dibuat suatu program yang dapat mendeteksi penyakit TBC dengan cara menghitung jumlah bakteri yang terdapat pada dahak dan mengklasifikasikannya menggunakan perbaikan kualitas citra, segmentasi citra dan ekstraksi ciri.
Dari hasil pengujian dengan ekstraksi ciri menggunakan analisa luas untuk ukuran bakteri pada nilai threshold 0.8 dan ukuran window filter median 7x7 diperoleh tingkat akurasi untuk setiap gambar yaitu untuk TBC negative 100%, TBC positif 1 95%, TBC positif 2 71.43%, dan TBC positif 3 44%. Namun dari keseluruhan data, dengan pengujian secara umum menggunakan lima lapangan pandang, program ini memiliki tingkat akurasi 100% dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan penyakit TBC berdasarkan tingkat keparahannya.


Kata Kunci : TBC, dahak, Mycobacterium Tuberculosis, perbaikan kualitas citra, segmentasi citra, ekstraksi ciri.
 


Abstract


TBC Disease usually infects through contaminated air with Mycobacterium Tuberculosis bacteria that spreads when the sufferer of TBC cough. Mycobacterium Tuberculosis shapes like a bar, and its nature can hold acid. Because of that, this bacterium is also known as BTA (Bakteri Tahan Asam). If someone sputum contain this bacteria, than that person can be conclude positive infected by TBC
In the medical world of science the sputum examine by using a microscope to observe sputum that already put in a glass tool. The purpose for this kind of examination to determine whether inside the sputum contains a BTA or not. When the sputum contains a BTA, than the BTA need to be counted and classified based on the level of ugliness. The current process to count the number of BTA in a field test is done manually, if the glass tool that needs to be check by the medical people is a lot it will affect the eyes of that person. Looking at the microscope periodically over and over again will make the eyes tender and overused. In order those things above, in my thesis I develop a program that can detect TBC disease by counting the number of bacterium in someone phlegm and classified it using image enhancement, image segmentation and characteristic of extraction.
Result test with extraction using broaden analysis to count the size of the bacteria based on threshold value 0.8 and median windows filter size 7x7 the level of accuracy that can be present for every images is: Negative TBC 100%, Positive 1 TBC 95%, Positive 2 TBC 71.43%, Positive 3 TBC 44%. But, from the overall data with general testing using five different points of view this program has an accuracy level 100% in terms of detection and classification of TBC disease based on the level of damage it cause.


Keywords : TBC, sputum, Mycobacterium Tuberculosis, imimage segmentation, characteristic of extraction.age enhancement,