WIENER FILTER UNTUK OPTIMASI IDENTIFIKASI MRI TUMOR OTAK BERBASIS FUZZY C-MEANS - Wellia Shinta Sari; Christy Atika Sari; Robert Setyawan (PROSIDING SEMINAR NASIONAL LPPM UMP, 2020)
Proses identifikasi citra MRI untuk menghasilkan akurasi yang optimal sangat dipengaruhi oleh pemilihan algroitma segmentasi yang dipilih. Fuzzy C-Means sebagai algoritma segementasi mempunyai banyak kelebihan dalam proses klastering, kalsifikasi maupun identifikasi antara lain kegagalan untuk konvergen lebih kecil, batas klaster yang tidak terlalu tegas sehingga lebih fleksibel, dan dapat menurunkan jumlah iterasi dimana sangat berpengaruh pada waktu tempuh setiap proses identifikasi yang dilakukan. Dalam penelitian ini, MRI yang digunakan adalah Axial, karena bagian dari tumor otak dapat terlihat jelas serta pemilihan tipe FLAIR dikarenakan bagian dari tumor lebih terlihat jelas dan mempunyai warna yang lebih kontras. Tahap preprosesing yang telah di lakukan yaitu mengubah citra di ubah menjadi bentuk grayscale, skull stripping, morphological enhancement, noise removal, contrast adjustment dan terakhir mengubah citra ke intensitas matrik. Dalam makalah ini, kami menggunakan 104 dataset citra MRI dari www.radiopaedia.org dengan 87 citra MRI positive tumor, dan 17 citra MRI otak normal. Hasil akurasi yang di dapat dari segmentasi tumor pada citra MRI adalah 92.308.