Analisis Jenis Penyakit Paru-paru Berdasarkan Chest X-ray Menggunakan Metode Fuzzy C-Means
Analysis of Lung Diseases Based on Chest X-ray Using Fuzzy C-Means Method
Paru-paru merupakan organ vital yang mudah terinfeksi sehingga rentan terhadap penyakit, seperti atelektasis, efusi pleura, pneumothorax, dan kanker. Penyakit dalam paru-paru dapat dideteksi menggunakan x-ray. Berdasarkan teori medis, hasil citra x-ray keempat penyakit paru-paru tersebut sulit untuk dibaca oleh orang awam. Untuk memudahkan proses analisis, maka dibutuhkan suatu ciri untuk setiap jenis penyakit. Dalam penelitian ini, dimensi fraktal diimplementasikan untuk mengklasifikasi jenis penyakit paru-paru berdasarkan chest x-ray. Terdapat 100 citra chest x-ray yang akan diproses menggunakan segmentasi. Hasil dari segmentasi berupa wilayah (region) paru-paru. Region tersebut digunakan dalam deteksi tepi Canny untuk mengetahui bercak dari jenis penyakit paru-paru. Kemudian nilai dimensi dihitung menggunakan box counting agar dapat dilakukan pengklasteran. Hasil dari percobaan menggunakan metode fuzzy c-means dengan empat klaster memiliki akurasi sebesar 86%.
Kata Kunci: Chest X-ray, Box Counting, Fuzzy C-Means.
Lungs are vital organs that easily infected making them susceptible to diseases, such as atelectasis, effusion, pneumothorax and cancer. Diseases in the lungs can be detected using x-ray. Based on medical theory, the results of the x-ray images of the lung diseases are difficult for ordinary people to read.. This research analyzes the x-ray image of the lungs to make easier the process of analysis. The analysis will be easy to carry out if the characteristic is known. In this case, fractal dimensions were implemented to clustering the types if lung disease based on chest x-ray. There are 100 x-ray image of the lungs that will be processed using segmentation. Result of segmentation is a region of the lungs. These regions are used in Canny edge detection to find out spots of lung disease. Then the dimension value is calculated using box counting so that it can be clustered. The results of the experiment using the fuzzy c-means method with four clusters have an accuracy of 86%.
Keywords: Chest X-ray, Box Counting, Fuzzy C-Means.