Identifikasi penyakit meningioma pada citra MRI menggunakan metode segmentasi citra klaster K-Means

Abstract

Secara umum, meningioma termasuk dalam penyakit tumor otak yang cukup berisiko karena menyerang organ paling vital pada manusia yaitu otak. Hasil survei membuktikan bahwa tidak sedikit jumlah jiwa yang terdiagnosis penyakit meningioma. Berdasarkan gejala yang ditimbulkan dilakukan diagnosis melalui pemeriksaan Magnetic Resonance Imaging (MRI). MRI merupakan pemeriksaan dengan menggunakan medan magnet dan resonansi getaran terhadap inti atom hidrogen yang dapat menghasilkan citra organ manusia tertentu yang biasa digunakan oleh dokter dalam mendiagnosis pasien sebelum melakukan operasi. Penelitian ini membahas mengenai pengolahan citra meningioma yang dianalisis berdasarkan ciri statistik melalui proses klasifikasi citra berbasis analisis tekstur dan melakukan segmentasi citra berbasis klaster K-Means. Pada hasil ekstraksi ciri orde satu citra MRI otak sehat didapatkan 3 nilai klasifikasi intensitas piksel sebagai nilai referensi. Hasil ekstraksi ciri orde satu pada sampel citra MRI meningioma berada pada rentang 85,61-209,51 (warna abu terang). Berdasarkan hasil pengujian segmentasi citra, metode K-Means clustering ini memanfaatkan intensitas piksel atau tingkat keabuan citra. Didapatkan 4 klaster untuk citra MRI meningioma, klaster yang terbentuk diwakili oleh warna yang dihasilkan (hitam, abu gelap, abu terang, dan putih) sehingga masing-masing klaster akan dapat tervisualisasi. Hasil segmentasi K-Means menunjukkan lokasi tumor pada citra MRI meningioma berada pada klaster 3 yang berwarna abu terang.