Tugas 7 (Aplikasi Pengolahan Citra)

BATAS CITRA LESI KANKER KULIT

Kanker kulit merupakan salah satu jenis kanker yang cukup serius. Walaupun, malignant melanoma (salah satu jenis kanker kulit yang fatal) bukan merupakan kanker yang banyak terjadi di Indonesia, tetapi kanker tersebut tumbuh lebih cepat dibandingkan jenis kanker yang lain [1]. Diagnosis dini terhadap kanker tersebut merupakan hal yang penting, karena kemungkinan untuk dapat disembuhkan pada tahap dini sangat besar.

Dermatoscopic adalah teknik pencitraan non-invasive dengan menggunakan minyak immersion, yang akan membuat permukaan kulit lebih transparan, sehingga memberikan visualisasi yang lebih baik bagi struktur-struktur permukaan kulit. Citra dermatoscopic memberikan gambaran yang lebih detail dibandingkan dengan citra macroscopic.

TAHAPAN PROSES.

Deteksi batas citra lesi kanker kulit merupakan tahapan awal dan sangat penting bagi suatu sistem penunjang diagnosis penyakit kulit berbantukan komputer. Akurasi diagnosis ditentukan oleh akurasi deteksi batas lesi kanker kulit tersebut. Deteksi batas citra lesi kanker kulit memiliki beberapa tahapan proses [6], yaitu : Akuisisi Citra (image acquisition), Pra Proses (preprocessing), Ekstraksi Fitur (feature extraction), Segmentasi (segmentation) dan Pasca Proses (postprocessing).

Image Acquisition

Akuisisi citra merupakan tahap awal, pada tahap ini citra lesi kanker kulit pada pasien akan diambil/ditangkap. Kamera akan dipergunakan untuk tahapan ini. Kamera yang umum dipergunakan pada tahap ini, dapat berupa kamera analog atau digital. Untuk citra yang diambil dengan menggunakan kamera analog perlu dilakukan konversi ke dalam bentuk citra digital.

Preprocessing

Beberapa citra dermatoscopic mengandung elemen-elemen seperti; tekstur kulit, gelembung udara dan rambut yang membuat deteksi batas lebih sulit. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, perlu dilakukan proses pendahuluan dengan melakukan penghalusan. Proses penghalusan yang dipergunakan terdiri dari Dullrazor dan Filter.Penggunaan Dullrazor ditujukan untuk menghilangkan rambut yang terdapat pada citra warna lesi kulit, terutama rambut yang cukup tebal dan memiliki warna dasar yang menyerupai warna lesi kulit. Keberadaan rambut tersebut dapat mempengaruhi proses deteksi batas citra lesi kulit, oleh karena itu rambut pada citra lesi kulit harus dihilangkan.Pemilihan filter merupakan tahapan yang penting dalam deteksi tepi lesi kulit. Filter gaussian dan median merupakan filter paling sering dipergunakan [6]. Unjuk kerja yang kurang maksimal dari filter tersebut ditunjukkan dengan citra yang dihasilkan memiliki gambaran batas yang semakin kabur. Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan M. Emre Celebi, Alp. Aslandogan dan Paul M. Bergstresser [6], didapatkan hasil bahwa; Filter bilateral memberikan hasil yang terbaik disusul PGF.

Color Quantization

Citra 24 bit pada umumnya mengandung ribuan warna, sehingga menimbulkan kesulitan untuk menanganinya. Oleh sebab itu perlu dilakukan kuantisasi warna. Tujuan dari proses ini adalah memperoleh beberapa perwakilan warna yang dapat membedakan satu bagian dengan bagian lainnya pada citra tersebut. Dari beberapa eksperimen, jumlah perwakilan warna yang cukup baik berkisar sekitar 20 warna. Pada beberapa penelitian, sejumlah metode kuantisasi warna seperti, median-cut, k-mean, variance-based, octree, pairwise clustering, uniform dan popularity diperbandingkan.Diperoleh hasil bahwa pairwise clustering memberikan nilai RMS (total kesalahan kuantisasi berbanding jumlah piksel citra) terkecil, Sedangkan variance-based memberikan waktu proses yang tercepat.

Segmentation

Proses selanjutnya adalah melakukan segmentasi terhadap citra lesi kanker kulit. Pada proses ini, citra akan dibagi menjadi beberapa bagian. Metode segmentasi region growing akan dipergunakan pada tahap ini. Region growing terdiri atas proses penentuan piksel yang akan menjadi titik awal dan akan berkembang dimulai dari titik awal tersebut. Region growing akan diikuti proses region merging.

Postprocessing

Citra lesi kulit yang sudah tersegmentasi seringkali masih mengandung bagian kulit sehat. Pendekatan segmentasi X.lu [16] diterapkan untuk menghilangkan sisa bagian kulit yang sehat. Pada pendekatan tersebut akan dibentuk jendela dengan ukuran 10x10 pada keempat sudut citra dan menentukan nilai rata-ratanya. Bagian citra yang memiliki jarak warna yang lebih kecil daripada threshold warna kulit sehat akan dihilangkan [16].