Analisis Fitur untuk Sel Abnormal Pleomorfik pada Kanker Payudara

Abstract

Tingkat keganasan kanker payudara dapat dinilai berdasarkan pada masalah abnormal dari pembentukan pleomorfik yang tidak beraturan. Penilaian dilakukan oleh ahli patologi dan mengacu pada gambar histopatologi sel payudara dari citra mikroskopis. Namun penilaian tersebut bersifat subjektif dan cenderung tidak tepat karena banyaknya karakteristik yang beragam. Ahli patologi di rumah sakit biasanya harus mengevaluasi lebih dari seratus kasus per hari, yang mana banyak memerlukan waktu yang cukup lama. Oleh karena itu, penting untuk mengembangkan suatu sistem untuk mempermudah hal tersebut dengan bantuan sistem komputerisasi, yaitu pengolahan citra digital. Penelitian ini terdiri dari tiga langkah utama: preprocessing, segmentasi, ekstraksi ciri. Pada proses segmentasi dengan cara mengelompokkan objek menurut kesamaan bentuk dari sel pleomorfik. Selanjutnya ekstraksi ciri menggunakan metode GLCM (Gray level Cooccurence Matrix), yaitu dengan melihat tingkat keabuan masing-masing citra yang dilihat dari 4 fiturnya: contrast, energy, entrophy, dan homogenitas. Fitur-fitur tersebut kemudian diklasifikasi dengan menggunakan metode SVM (Support Vector Machine). Ekstraksi ciri dalam 4 fitur menunjukkan hasil ketepatan sebesar 85%.