Metode Line Profile untuk Menganalisis Citra Ultrasonografi pada Pemeriksaan Peripheral Arterial Disease (PAD)

Main Article Content

Ni Larasati Kartika Sari
Rizky Hidayatulloh
Samsun Samsun

Abstract

Penelitian ini bertujuan menganalisis profil nilai piksel pada citra USG Peripheral Alrterial Disease (PAD) dengan metode line profile, menghitung nilai SNR dan mengembangkan program peningkatan kualitas citra menggunakan berbagai algoritma filtering dan contrast enhancement. Metode penelitian yang digunakan bersifat eksperimental melalui pengumpulan data citra normal dan abnormal lalu peningkatan kualitas citra menggunakan 3 filtering yaitu median filter, gaussian filter, wiener filter dikombinasi dengan 3 contrast enhancement yaitu global histogram equalization, CLAHE (Contrast Limited Adaptif Histogram Equalitation) dan Intensity Adjustment. Kemudian hasil kombinasi tersebut dihitung nilai SNR. Pengolahan citra dilanjutkan dengan line profile yaitu membuat 5 garis disetiap anatomi aliran darah PAD menggunakan ImageJ. Hasil penelitian menunjukan, secara umum, nilai SNR terbesar yaitu kombinasi antara algoritma filtering gaussian dengan global histogram equalization baik pada citra normal dan abnormal. Sementara itu, profil garis (line profile) pada citra normal menghasilkan grafik berbentuk parabola dan profil garis citra abnormal membentuk distribusi gaussian. Profile berbentuk parabola memperlihatkan bahwa nilai piksel bagian tengah citra yang menunjukkan aliran darah lebih kecil dibanding sekitarnya, yang berarti tidak terdapat penyumbatan. Sementara itu, puncak di bagian tengah profil citra abnormal menandakan citra terdapat nilai piksel tinggi. Maka daerah piksel tinggi menunjukan sumbatan pada pembuluh darah.

Article Details

How to Cite
Sari, N. L. K., Hidayatulloh, R., & Samsun, S. (2019). Metode Line Profile untuk Menganalisis Citra Ultrasonografi pada Pemeriksaan Peripheral Arterial Disease (PAD). Jurnal Ilmiah Giga, 22(2), 43–51. https://doi.org/10.47313/jig.v22i2.766
Section
Articles

References

Abdulhannan P, Russell D A dan Homer-Vanniasinkam S. 2012. Peripheral arterial disease: a literature review. British Medical Bulletin; 104:21-39.

Kullo I J dan Rooke T W. 2016. Peripheral artery disease. N ENG J MED; 374:861-71.

Rekha Gautam, Ms. Rupali Bharti. 2018. Liver Ultrasound Image Enhancement Using Bilateral Filter. International Journal of Engineering and Technical Research (IJETR) ISSN: 2321-0869 (O) 2454-4698 (P) Volume-8, Issue-4

Shyh-Kuang Ueng, Cho-Li Yen, and Guan-Zhi Chen. 2014. Ultrasound Image Enhancement Using Structure-Based Filtering. Computational and Mathematical Methods in Medicine. Page: 758439

Abdulhannan P, Russell D A dan Homer-Vanniasinkam S. 2012. Peripheral arterial disease: a literature review. British Medical Bulletin. 104:21-39.

Kullo I J dan Rooke T W. 2016. Peripheral artery disease. N ENG J MED. 374:861 71.

Wan Nur Hafsha Wan Kairuddin and Wan Mahani Hafizah Wan Mahmud. 2017. Texture Feature Analysis for Different Resolution Level of Kidney Ultrasound Images. IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 226 012136

Wan, M. H. 2011. Optimization of Pancreas Measurement Techniques Based on Ultrosound Images. Johor Bahru

Wan, M. H. 2011. Comparative Evaluation of Ultrasound Kidney Image Enhancement Techniques. Johor Bahru.

Ognjen Magud, Eva Tuba And Nebojsa Bacanin. 2016. An Algorithm for Medical Ultrasound Image Enhancement by Speckle Noise Reduction. International Journal of Signal Processing, Volume 1, ISSN: 2367-8984