| dc.description.abstract | Kanker merupakan salah satu penyebab utama mortalitas di dunia. Kanker kolorektal merupakan jenis kanker ketiga terbanyak penyebab mortalitas tiap tahunnya setelah kanker paru dan lambung. Pada saat ini perkembangan teknologi informatika dan komputer memungkinkan terbentuknya sebuah sistem yang dapat membantu praktisi kesehatan dalam menganalisis kondisi kesehatan seseorang berdasarkan informasi yang didapatkan dari citra ct-scan, x-ray, scan endoscopy ataupun preparat mikroskopik menggunakan teknik image retrieval. Penelitian ini mengidentifikasi kondisi normal, polip, dan pendarahan pada kolon menggunakan model ekstraksi color feature, shape feature, dan texture feature dari citra scan endoskopi kolon serta menganalisis hubungan antar feature yang dihasilkan sebagai bahan penegakan penunjang sebelum dilakukan biopsi jaringan kolon. Penelitian ini bertujuan menghasilkan sebuah preliminary work dalam menganalisis informasi hasil ekstraksi citra endoskopi kolorektal berupa polip dan pendarahan dengan memanfaatkan teknik ekstraksi informasi citra berdasarkan bentuk dan tekstur. Berdasarkan uji statistik independent t-Test didapatkan kesimpulan bahwa fitur citra yang bisa menjadi pembeda antara kondisi pendarahan dan polip adalah aspect ratio, triangle, contrast, correlation, dan energy. Sedangkan fitur citra yang bisa menjadi pembeda antara kondisi pendarahan dan normal adalah roundness, aspect ratio, triangle, correlation, energy, dan homogeneity. Untuk kondisi polip dan normal fitur citra yang bisa menjadi pembeda adalah roundness, aspect ratio, triangle, correlation, energy, dan homogeneity. Pada fase pencocokan citra uji dengan citra database diketahui bahwa metode pengkuran jarak mahalanobis mampu memberikan tingkat akurasi tertinggi sebesar 87 persen dibandingkan dengan metode pengukuran jarak euclidean dan minkowski yang hanya memberikan tingkat akurasi sebesar 83 persen.
Cancer is one of the main causes of mortality in the world. Colorectal cancer is the third most common cause of mortality every year after lung and stomach cancer. At this time the development of informatics and computer technology allows the establishment of a system that can help health practitioners in analyzing a person's health condition based on information obtained from ct-scan, x-ray, endoscopy or microscopic scans using image retrieval techniques. This study identifies normal, polyp, and bleeding conditions in the colon using color feature extraction model, shape feature, and texture feature of the colon endoscopy scan and analyzes the relationship between the resulting feature as a supportive enforcement prior to colon tissue biopsy. This study aims to produce a preliminary work in analyzing information of colorectal endoscopic image extraction results in the form of polyps and bleeding by utilizing the technique of extraction of image information based on shape and texture. Based on independent t-test statistical test, it can be concluded that the characteristics of the image that can be distinguish between bleeding and polyp conditions are aspect ratio, triangle, contrast, correlation, and energy, whereas the characteristics that can be distinguish between the bleeding and normal condition are roundness, aspect ratio, triangle, correlation, energy, and homogeneity and characteristics that can be the difference between polyp and normal conditions are roundness, aspect ratio, triangle, correlation, energy, and homogeneity. In the test image matching phase with the image of the database it is known that the Mahalanobis distance measurement method can provide the highest accuracy rate of 87 percent compared to the method of measuring the distance of euclidean and minkowski which only gives an accuracy level of 83 percent. | en_US |
