Perancangan Sistem Deteksi PCOS Otomatis Menggunakan Region Growing dan Stereologi

Pada penelitian ini, akan dibangun sistem yang dapat mendeteksi PCOS pada ovarium dengan menggunakan digitalisasi citra ultrasonografi berdasarkan kriteria NIH dengan cara mendeteksi bagian oval gelap pada citra. Pembangunan sistem ini diawali dengan membaca citra ultrasonografi digital yang akan dilakukan identifikasi untuk menghasilkan perkiraan kasar bentuk (region) folikel, untuk dapat mengetahui region folikel yang sebenarnya pada citra USG ini menggunakan metode region growing. Region folikel yang telah teridentifikasi sebelumnya akan dianalisis lebih lanjut dalam upaya untuk menghapus region yang tidak sesuai dengan folikel sebenarnya. Untuk dapat mendeteksi PCOS pada citra digunakan metode stereology. Keluaran akhir dari sistem adalah identifikasi PCOS dengan parameter jumlah dan ukuran folikel pada citra uji. 

Alurnya secara garis besar dapat didefinisikan sebagai berikut ini: 

a. Perancangan data, yakni pengumpulan dataset dan validasi dataset yang akan digunakan pada proses pengujian. Dataset penelitian ini diperoleh dari Klinik Permata Bunda Syariah, Cirebon. Dataset yang digunakan adalah citra digital seperti dijelaskan pada subbab 1.4 yang dihasilkan dari pemeriksaan terhadap pasien dengan gejala PCOS menggunakan peralatan ultrasonografi. 

b. Pembangunan sistem deteksi PCOS, inisialisasi awal adalah proses pengujian untuk melakukan estimasi ukuran folikel pada citra. Secara garis besar prosesnya bisa didefinisikan sebagai dua fase, fase pertama merupakan tahap pengenalan folikel dengan menggunakan tiga algoritma (identifikasi homogeneous region, region growing dan ekstraksi folikel), sedangkan fase kedua merupakan tahap deteksi PCOS berdasarkan jumlah dan ukuran folikel dengan menggunakan metode stereologi pada citra tersegmentasi yang dihasilkan oleh fase pertama. 

 c. Proses pengujian, pada proses ini akan dilakukan pengujian terhadap hasil segmentasi folikel dengan membandingkan segmentasi secara manual oleh dokter ahli dan segmentasi otomatis yang dihasilkan sistem dengan beberapa skenario pengujian. 

Secara umum, perancangan sistem ini digambarkan oleh flowchart pada Gambar dibawah ini:

a. Identifikasi Homogeneous Region 

Pada tahap ini citra uji yang masuk dilakukan proses image cropping dari citra uji original menjadi citra hasil cropping, citra hasil cropping akan dilakukan proses filtering menggunakan adaptive neighborhood median filter, citra yang sudah di filter selanjutnya dilakukan binary segmentation untuk menghasilkan homogeneous regions yang merupakan perkiraan inisial folikel pada citra dengan tipe binary, selanjutnya dilakukan proses menghapus region yang dianggap sebagai noise dan menghapus region yang menyentuh batas citra hasil cropping. 

b. Region Growing 

Tahap region growing merupakan tahap yang memiliki ketergantungan terhadap pembentukan homogeneous region, karena homogeneous region yang terbentuk akan diperluas wilayahnya menggunakan metode region growing agar diperoleh batas folikel sebenarnya. 

c. Ekstraksi Folikel 

Region folikel yang telah teridentifikasi dari tahap region growing akan dianalisis lebih lanjut dalam upaya untuk menghapus region yang tidak sesuai dengan folikel sebenarnya. Tahap ini menghasilkan citra folikel yang tersegmentasi. 

d. Stereologi 

Pada proses ini akan dilakukan kuantifikasi pada citra yang menggambarkan folikel yang tersegmentasi. Komponen kuantifikasi pada folikel yang akan dihasilkan yaitu jumlah dan ukuran folikel. Proses kuantifikasi akan digunakan untuk mengklasifikasikan citra tersegmentasi termasuk dari salah satu PCOS atau normal. 

e. Validasi 

Pada proses validasi, akan diperiksa antara hasil uji deteksi sistem dengan hasil deteksi yang dilakukan oleh dokter ahli. Pada proses ini diperlukan variabel jumlah dan ukuran setiap folikel dari deteksi sistem dan deteksi yang dilakukan oleh dokter. Sehingga akan dihitung akurasi dan error dari setiap citra uji dan kesimpulan akhir akan dihitung rata-rata akurasi sebagai penghitungan akhir dari performansi sistem terhadap data uji.