Efektivitas Citra PNG dalam Mengidentifikasi Kanker Melalui Hounsfield Units

Abstract

Perkembangan teknologi dalam bidang medis menjadi peluang dalam deteksi dini berbagai penyakit, termasuk kanker. CT-Scan merupakan salah satu alat yang digunakan dalam mendiagnosis kanker. Akan tetapi, informasi atau data medis dari CT-Scan ini biasanya disimpan dalam format DICOM yang memerlukan perangkat lunak dan peralatan khusus untuk diakses. Oleh karenaa itu penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas citra PNG dalam mempertahankan dan merepresentasikan nilai Hounsfield unit yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi kanker. Metode yang dilakukan adalah kalibrasi, windowing dan filtering menggunakan metode otsu. Windowing merupakan teknik yang digunakan dalam analisa citra CT-Scan untuk memperjelas tampilan area tertentu dalam gambar medis. Terdapat dua parameter utama dalam teknik ini yaitu Window Width (WW) dan Window Level (WL). Sedangkan metode Otsu digunakan untuk segmentasi citra, yang secara otomatis menentukan threshold optimal untuk memisahkan objek dari latar belakang. Hasil menunjukkan nilai kalibrasi dari citra yang tidak mampu menyamakan nilai HU sesuai dengan metadata dari citra DICOM yang menyebabkan hal tersebut dapat terjadi. Sehingga dapat disimpulkan bahwa citra dengan format PNG mampu atau dapat digunakan untuk mendeteksi jaringan kanker akan tetapi tidak seakurat DICOM dalam aplikasi analisis medis