Electronic Theses and Dissertation

ABSTRAK


Kanker paru merupakan salah satu penyakit mematikan yang sering dihadapi dalam dunia medis. Dalam upaya deteksi dan pemantauan kanker paru, Citra CT-Scan telah menjadi salah satu metode diagnostik yang efektif. Namun, interpretasi manual dari citra CT-Scan memerlukan waktu dan keahlian yang tinggi. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, dirancang sebuah aplikasi berbasis GUI yang bertujuan untuk menghitung volume kanker paru pada citra CT-Scan dengan cepat dan akurat. Aplikasi ini akan memanfaatkan teknologi pemrosesan citra dan pengenalan pola untuk mengidentifikasi dan memisahkan wilayah kanker paru dari citra CT-Scan. Selain itu, GUI (Graphical User Interface) disediakan untuk memudahkan pengguna dalam mengunggah citra, menghitung volume kanker paru, dan menampilkan hasil secara visual. Metode pengembangan aplikasi ini akan melibatkan tahap pra-pemrosesan citra untuk memperbaiki kualitas gambar, ekstraksi fitur untuk mengidentifikasi kanker paru, segmentasi daerah kanker menggunakan metode active contour, deteksi tepi kanker menggunakan metode canny dan algoritma perhitungan volume yang cermat. Citra pada pasien pertama terhitung memiliki volume sebesar 4.23 cm3 dikategorikan sebagai kanker dengan volume kecil. Citra pada pasien kedua terhitung memiliki volume sebesar 13.5 cm3 dikategorikan sebagai kanker dengan volume besar, dan citra pada pasien ketiga terhitung memiliki volume sebesar 10.12 cm3 dikategorikan sebagai kanker dengan volume sedang. Berdasarkan hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa metode yang dikembangkan untuk penentuan volume kanker paru-paru melalui metode segmentasi dan deteksi tepi dengan bantuan software Matlab telah berhasil dilakukan dan mendapatkan volume kanker yang lebih jelas pada setiap irisan citra hasil dari perhitungan luas area. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam deteksi serta pemantauan kanker paru menggunakan citra CT-Scan. Dengan adanya aplikasi berbasis GUI, diharapkan aplikasi ini dapat membantu dokter dan tenaga medis dalam proses diagnosis dan penanganan kanker paru secara lebih efektif dan efisien.

Kata Kunci : Kanker Paru, CT-Scan, GUI, Deteksi Tepi, Matlab

ABSTRACT Lung cancer is one of the deadly diseases frequently encountered in the medical world. In the effort of lung cancer detection and monitoring, CT-Scan images have become one of the effective diagnostic methods. However, manual interpretation of CT-Scan images requires time and high expertise. Therefore, in this research, a GUI-based application is designed with the aim to rapidly and accurately calculate lung cancer volume in CT-Scan images. This application will utilize image processing technology and pattern recognition to identify and separate the lung cancer regions from CT-Scan images. Additionally, a Graphical User Interface (GUI) is provided to facilitate users in uploading images, calculating lung cancer volume, and visually displaying results. The development method of this application will involve image pre-processing to enhance image quality, feature extraction to identify lung cancer, cancer region segmentation using active contour method, cancer edge detection using the Canny method, and precise volume calculation algorithm. The images from the first patient were found to have a volume of 4.23 cm³, categorized as having a small volume of cancer. The images from the second patient were found to have a volume of 13.5 cm³, categorized as having a large volume of cancer, while the images from the third patient were found to have a volume of 10.12 cm³, categorized as having a moderate volume of cancer. Based on the results of this research, it can be concluded that the developed method for determining lung cancer volume through segmentation and edge detection using Matlab software has been successfully executed, yielding clearer cancer volume in each image slice resulting from area calculations. The results of this study are expected to enhance efficiency and accuracy in lung cancer detection and monitoring using CT-Scan images. With the presence of the GUI-based application, it is hoped that this application can assist doctors and medical professionals in the process of diagnosing and managing lung cancer more effectively and efficiently. Keywords: Lung Cancer, CT-Scan, GUI, Edge Detection, Matlab.