Segmentasi Citra Bakteri Tuberkulosis Menggunakan K-Means Clustering
TBC (Tuberkulosis) yang juga dikenal dengan TB adalah penyakit paru-paru akibat adanya bakteri Mycobacterium tuberculosis pada paru-paru, tulang, usus, atau kelenjar. Salah satu teknik untuk mendeteksi ada tidaknya penyakit tuberkulosis adalah dengan melalui pemeriksaan dahak secara mikroskopis.
Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab untuk melakukan segmentasi citra dahak yang terinfeksi bakteri tuberkulosis menggunakan algoritma k-means clustering.
Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra RGB
2. Mengkonversi citra RGB menjadi citra L*a*b
4. Melakukan klustering menggunakan algoritma k-means terhadap komponen a dan b
5. Membaca objek pada masing-masing kluster
6. Mencari objek dengan luas minimum dan menampilkan hasil segmentasi
7. Melakukan segmentasi terhadap citra lain
Source code yang digunakan adalah sebagai berikut:
clc; clear; close all; % membaca citra asli Img = imread('tb 01.jpg'); figure, imshow(Img); title('Citra RGB') % melakukan segmentasi terhadap citra bakteri TB [lab,nColors,RGB,segmentedRGB,segmentedbw,cluster_tb] = segmentasi_tb(Img); % menampilkan citra L*a*b figure, imshow(lab); title('Citra L*a*b') % menampilkan label citra hasil klustering figure, imshow(RGB,[]), title('Label Citra Hasil Klustering'); % menampilkan objek pada masing2 kluster for k = 1:nColors figure, imshow(segmentedRGB{k}), title(strcat(['Objek Pada Kluster ',num2str(k)])); end % menampilkan citra biner hasil segmentasi figure, imshow(segmentedbw{cluster_tb}); title('Citra Biner Hasil Segmentasi') % menampilkan citra RGB hasil segmentasi figure, imshow(segmentedRGB{cluster_tb}); title('Citra RGB Hasil Segmentasi')
Dengan penambahan metode ekstraksi ciri dan identifikasi, maka hasil segmentasi citra bakteri tuberkulosis pada pemrograman di atas dapat dikembangkan lebih lanjut untuk membangun sistem identifikasi dan penghitungan jumlah bakteri tuberkulosis. Source code lengkap beserta data pada pemrograman di atas dapat diperoleh melalui halaman berikut ini: Source Code
Penerapan algoritma k-means clustering untuk segmentasi citra tuberkulosis bisa dilihat pada video tutorial berikut ini:

Posted on June 11, 2020, in Pengenalan Pola, Pengolahan Citra and tagged algoritma k means klustering, bakteri tuberkulosis, code matlab, deteksi bakteri tuberkulosis, kode matlab, koding matlab, penghitungan jumlah bakteri tuberkulosis, pengolahan citra bakteri tuberkulosis, Pengolahan Citra Digital, segmentasi citra, source code matlab. Bookmark the permalink. Leave a comment.
Leave a comment
Comments 0