Content Based Image Retrieval Using Euclidean Distance to Detect Pneumonia in X-Ray Thorax Image

Bambang Yuwono, Wilis Kaswidjanti, Nisa’ul Azizah, Nur Heri Cahyana

Abstract


Tujuan: Penelitian ini bertujuan menerapkan Content Based Image Retrieval untuk membuat aplikasi pendeteksi Pneumonia atau normal pada citra x-ray thorax menggunakan metode euclidean distance serta mengetahui tingkat akurasi dari aplikasi dalam menentukan apakah pneumonia atau normal.
Perancangan/metode/pendekatan: content-based image retrieval (CBIR) adalah metode pencarian gambar yang menganalisis fitur seperti warna, bentuk, tekstur, atau informasi lain yang dapat diekstraksi dari suatu gambar untuk menemukan gambar dalam database gambar yang besar. CBIR dibagi menjadi tiga tahap: ekstraksi fitur dari gambar, penyimpanan fitur, dan pencarian gambar. Masukkan query citra x-ray ke dalam aplikasi, dan citra query x-ray ini akan melalui proses ekstraksi fitur warna dan ekstraksi fitur tekstur untuk menemukan kemiripan dengan citra di database. Proses penemuan citra membandingkan jarak Euclidean citra query dengan citra dalam database.
Hasil: Hasil pengujian dengan pengukuran kemiripan Euclidean Distance diperoleh akurasi sebesar 96% pada data latih 100 dan data uji 22, dengan jumlah citra yang ditampilkan 4. Sedangkan bila pengujian menggunakan data yang sudah dilatihkan menghasilkan akurasi 100%.
State of the art:
Dengan terdapatnya aplikasi pendeteksi pneumonia maka bisa memudahkan membaca hasil gambar x- ray thorax.


Keywords


Pneumonia, Content Based Image Retrieval Euclidean Distance, x-ray thorax

Full Text:

PDF

References


Guan, Q. et al, “Thorax disease classification with attention guided convolutional neural network”, Pattern Recognition Letters, 131, pp. 38–45. doi: 10.1016/j.patrec.2019.11.040

R.S. Torres dan A.X Falcao, Content-Based Image Retrieval; Theory dan Application, Institute of Computing, State University of Campinas, Campinas, SP, Brazil, 2006

B. Singh dan W. Ahmad, Contaed-Based Image Retrieval: A Review Paper, Internasional Journal of Computer Science and Mobile Computing, volume 3 issue 5, 2014

A. V. Faria, K. Oishi, S. Yoshida, A. Hillis, M. I. Miller and S. Mori, "Content-Based Image Retrieval fro Brain MRI: An Image-Searching Engine and Population-Based Analysis to Utilize past Clinical Data for Future Diagnosis," NeuroImage. Clinical, vol. 7, p. 367–376, 2015.

R. Rahmadewi and R. Kurnia, "Klasifikasi Penyakit Paru Berdasarkan Citra Rontgen dengan Metoda Segmentasi Sobel," Jurnal Nasional Teknik Elektro, vol. 5, no. 1, pp. 7-12,

Jimmi Lin, Hafiz Irsyad, “Klasifikasi Pneumonia Pada Citra X-Rays Paru-paru Menggunakan GLCM dan LVQ. Jurnal Algoritme, vol.1, No.2 , pp. 184-194, 2021

M rinandar Tasya, Bambang Soedjiono, Emha Taufik Luthfi, “Klasifikasi Kualitas Kematangan Worter Menggunakan Metode GLCM dan Neural Network, Junal Fateksa, vol 5 No. 2 , pp 1-10, 2020

Danar Putra Pamungkas, “Ekstraksi Citra Menggunakan Metode GLCM dan KNN untuk Identifikasi Jenis Anggrek, jurnal INNOVATICS, vol.1 No. 2, pp 51-56, 2019

Restu Widodo, Agus Wahyu Widodo, Arry Supriyanto, “Pemanfaatan Ciri Gray Level Co-Occurance Matrix (GLCM) Citra Buah Jeruk Keprok (Citrus Reticulata Blanco) untuk Klasifikasi Mutu, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol.2 No. 11, pp 5769-5776, 2018

Tessa S Warongan, Sherwin R.U.A Sompie, Agustinus Jacobus, “Penerapan Metode Content-Based Image Retrieval untuk Pengenalan Jenis Bunga”, Jurnal Teknik Informatika, vol 13, no.3, pp 2301-8364, 2018

R. Wulanningrum and A. Rachmad, "Pengenalan Rumput Laut Menggunakan Euclidean Distance Berbasis Ekstraksi Fitur," in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2012 (SNATI 2012), Yogyakarta, 2012.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.