Electronic Theses and Dissertation

Citra rekam medis dalam bentuk citra termal dapat digunakan untuk deteksi dini kanker payudara. Dengan memanfaatkan citra termal dari pasien kanker payudara yang sudah ada, citra termal dari pasien yang baru dapat dicari kemiripan terhadap citra dari pasien lama. Untuk mendapatkan hasil yang tepat, maka dibutuhkan suatu sistem yang bisa menemukan citra termal pasien kanker payudara dalam database citra termal dengan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun satu sistem Temu Kembali Citra Konten (TKCK) untuk citra termal pasien kanker payudara berdasarkan citra termal yang sudah ditangani oleh dokter ahli. Sistem ini menggunakan penggabungan fitur histogram warna dengan deskriptor warna dominan. Untuk mengukur kemiripan antara citra query dan citra dataset, digunakan dua metode pengukuran jarak Euclidean Distance dan Minkowski Distance. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari pengujian penggabungan antara dua fitur memperoleh nilai evaluasi F-measure dari temu kembali top 10 teratas adalah pada kategori citra sehat sebesar 0,07 dan 0,09 pada kategori citra kanker. sedangkan untuk pengujian fitur secara terpisah pada fitur histogram warna hasil menunjukkan dari temu kembali top 10 teratas nilai F-measure pada kategori sehat sebesar 0,11 dan pada kategori kanker sebesar 0,09. dari proses pengujian yang dilakukan dapat disimpulkan fitur yang paling tepat dalam melakukan proses temu kembali citra termal payudara yaitu menggunakan gabungan antara fitur deskriptor warna dominan dengan histogram warna.

Kata kunci: citra termal, sistem temu kembali berbasis konten, kanker payudara, histogram warna, Deskriptor Warna Dominan, Minkowski Distance.

Medical record images(Medical Imaging) in the form of the thermal images can be able to detect of of breast cancer as early detector for the patient. The technic process is by utilizing the thermal image of an existing breast cancer patient, the thermal image of the new patient can be searched by the similarities the image of the old patient. In order to get the exactly results, required an accurate system to find the thermal imaging of breast cancer patients in the thermal image database. This study aims to build a Content Based Imaged Retrieval (CBIR) system for thermal images of breast cancer patients based on thermal images have been diagnosed by specialist doctors. This system with using a combination of color histogram features and dominant color descriptors. To determine the similarity between the query image and the dataset image with using of two methods that is measuring the Euclidean Distance and the Minkowski Distance. The results of this research show from testing the combination between the two features, the F-measure evaluation value obtained from the top 10 retrieval was in the healthy image category of 0.07 and 0.09 in the cancer image category. From the conducting testing process result, the concluded is the most appropriate feature in carrying out the breast thermal image retrieval process is using a combination of dominant color descriptor features and color histograms. Keywords: Thermal Imaging, CBIR, Breast Cancer, Color Coded Histogram, Dominant Color Descriptor, Euclidean Distance, Minkowski Distance.