Analisis Perbandingan Kernel Morfologi Citra Otak Ditinjau dari Nilai PSNR - Retno Devita (AI Society & STMIK Indonesia, 2024)
Image processing banyak digunakan diberbagai bidang kehidupan diantaranya dibidang kedokteran untuk mendiagnosa penyakit. Salah satu penyakit yang menggunakan image processing adalah tumor otak. Tumor otak merupakan penyakit yang sangat membahayakan manusia yang menyerang organ otak. Pada penelitian ini, membandingkan morfologi citra otak dengan menggunakan kernel 11 dan kernel 13. Data yang digunakan ada 5 citra otak hasil CT-Scan yang diproses menjadi 45 citra otak. Metode yang digunakan adalah metode morfologi dilasi, erosi, closing dan opening. Citra otak diproses menggunakan morfologi kernel 11 dan kernel 13 kemudian akan dibandingkan nilai citranya menggunakan nilai MSE, RMSE dan PSNR. Hasil penelitian citra otak yang tertinggi didapat dari kernel 11 yaitu metode closing dengan nilai MSE=453.634.918, RMSE=21.298.707 dan PSNR=21.563739 dB. Nilai terendah didapat dari kernel 13 metode dilasi dengan nilai MSE=9.101.720.394, RMSE=95.402.937 dan PSNR=8.539569 dB. Kesimpulanya, nilai kernel 11 lebih bagus hasilnya dibandingkan dengan kernel 13 jika ditinjau dari nilai PSNR.