Tugas Teknologi yang terkait antar muka telematika

PENERAPAN TEKNOLOGI COMPUTER VISION DALAM BIDANG KEDOKTERAN DAN BIOMEDIKA

Nama Kelompok :

-         Elsa Marisi Manurung (12110344)

-         Elyda Azarya (12110353)

JUDUL

DAFTAR ISI

ABSTRAKSI

BAB I             PENDAHULUAN

1.1              Latar Belakang

BAB II                        LANDASAN TEORI

                        2.1       Pengenalan Computer Vision

                        2.2       Fungsi atau Proses Pada Computer Vision

BAB III          PEMBAHASAN

3.1       Teknologi Komputer Vision Dalam Bidang Kedokteran Dan Biomedika

3.2       Penerapannya

3.3       Metode Yang Digunakan Dalam Kedokteran

BAB IV          PENUTUP

DAFTAR PUSTAKA

ABSTRAKSI

Saat ini Telematika muncul sebagai bidang ilmu yang memfokuskan pada peningkatan interaksi di antara manusia atau proses melintasi jarak dan waktu melalui aplikasi Information and Communications Technology (ICT).

Dalam penulisan Artikel ini, penulis membahas tentang penerapan computer vision dalam bidang kedokteran dan biomedika. Dalam pemakainnya komponen sistem operasi yang bersentuhan langsung dengan pengguna. Arti dari Computer Vision adalah ilmu dan teknologi mesin yang melihat, yaitu mesin yang mampu mengekstrak informasi dari gambar yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas tertentu. Sebagai suatu disiplin ilmu, visi komputer berkaitan dengan teori di balik sistem buatan yang mengekstrak informasi dari gambar.

Kata Kunci : Teknologi Telematika, Antar Muka Pada Telematika, Compuer Vision, Kedokteran, dan Biomedika.

BAB I

PENDAHULUAN

1.1    Latar Belakang

Computer vision adalah ilmu dan metode aplikasi dalam menggunakan komputer untuk memahami isi citra (image content). Area permasalahan dalam computer vision ada1ah pengukuran dan pemrosessan, yang dapat dilakukan dengan berbagai metode. Beberapa area permaslahan computer vision adalah sebagai berikut:

·         Recognation Pengenalan bertujuan mengenali objek data citra, aplikasinya seperti Content Based Image Retrieval (CBIR), Optical Character Recognition (OCR).

·         Motion/gerakan bertujuan mengenali data citra bergerak. Aplikasinya seperti Egomotion yang membagi gerakan 3Ddari kamera, Tracking yang memperkirakan satu atau beberapa objek dalam citra bergerak

·         Restorasi citra, bertujuan untuk mendapatkan data citra, citra bergerak atau objek 3D tanpa noise.

Content Based Image Retrieval (Temu Kembali Citra  Berbasis lsi) adalah salah satu aplikasi dari computer vision dalam permasalahan temu kembali citra dalam jumlah data citra yang besar. Arti "Berbasis lsi" adalah pencarian citra berdasarkan isi citra. Terminologi CBIR dikenalkan pada tahun 1992 oleh T.Kato, dalam ujicobanya dijelaskan sistem temu kembali citra dari database citra.

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1 Pengenalan Computer Vision

Computer Vision adalah ilmu dan teknologi mesin yang melihat, di mana mesin mampu mengekstrak informasi dari gambar yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas tertentu. Sebagai suatu disiplin ilmu, visi komputer berkaitan dengan teori di balik sistem buatan bahwa ekstrak informasi dari gambar. Data gambar dapat mengambil banyak bentuk, seperti urutan video, pandangan dari beberapa kamera, atau data multi-dimensi dari scanner medis. Sedangkan sebagai disiplin teknologi, computer vision berusaha untuk menerapkan teori dan model untuk pembangunan sistem computer vision.

Computer Vision didefinisikan sebagai salah satu cabang ilmu pengetahuan yang mempelajari bagaimana komputer dapat mengenali obyek yang diamati. Cabang ilmu ini bersama Artificial Intelligence akan mampu menghasilkanVisual Intelligence System. Perbedaannya adalah Computer Vision lebih mempelajari bagaimana komputer dapat mengenali obyek yang diamati. Namun komputer grafik lebih ke arah pemanipulasian gambar (visual) secara digital. Bentuk sederhana dari grafik komputer adalah grafik komputer 2D yang kemudian berkembang menjadi grafik komputer 3D, pemrosesan citra, dan pengenalan pola. Grafik komputer sering dikenal dengan istilah visualisasi data.

2.2  Fungsi atau Proses Pada Computer Vision

                Untuk menunjang tugas Computer Vision, terdapat beberapa fungsi pendukung ke dalam sistem ini, yaitu :

1. Proses penangkapan citra (Image Acquisition)
• Image Acqusition pada manusia dimulai dengan mata, kemudian informasi visual diterjemahkan ke dalam suatu format yang kemudian dapat dimanipulasi oleh otak.
• Senada dengan proses di atas, computer vision membutuhkan sebuah mata untuk menangkap sebuah sinyal visual.
• Umumnya mata pada computer vision adalah sebuah kamera video.
• Kamera menerjemahkan sebuah scene atau image.
• Keluaran dari kamera adalah berupa sinyal analog, dimana frekuensi dan amplitudonya (frekuensi berhubungan dengan jumlah sinyal dalam satu detik, sedangkan amplitudo berkaitan dengan tingginya sinyal listrik yang dihasilkan) merepresentasikan detail ketajaman (brightness) pada scene.
• Kamera mengamati sebuah kejadian pada satu jalur dalam satu waktu, memindainya dan membaginyamenjadi ratusan garis horizontal yang sama.
• Tiap‐tiap garis membuat sebuah sinyal analog yang amplitudonya menjelaskan perubahan brightness sepanjang garis sinyal tersebut.
• Kemudian sinyal listrik ini diubah menjadi bilangan biner yang akan digunakan oleh komputer untuk pemrosesan.
• Karena komputer tidak bekerja dengan sinyal analog, maka sebuah analog‐to‐digital converter (ADC), dibutuhkan untuk memproses semua sinyal tersebut oleh komputer.
• ADC ini akan mengubah sinyal analog yang direpresentasikan dalam bentuk informasi sinyal tunggal ke dalam sebuah aliran (stream) sejumlah bilangan biner.
• Bilangan biner ini kemudian disimpan di dalam memori dan akan menjadi data raw yang akan diproses.
2. Proses pengolahan citra (Image Processing)
• Tahapan berikutnya computer vision akan melibatkan sejumlah manipulasi utama (initial manipulation) dari data binary tersebut.
• Image processing membantu peningkatan dan perbaikan kualitas image, sehingga dapat dianalisa dan di olah lebih jauh secara lebih efisien.
• Image processing akan meningkatkan perbandingan sinyal terhadap noise (signal‐to‐noise ratio = s/n).
• Sinyal‐sinyal tersebut adalah informasi yang akan merepresentasikan objek yang ada dalam image.
• Sedangkan noise adalah segala bentuk interferensi, kekurangpengaburan, yang terjadi pada sebuah objek.
3. Analisa data citra (Image Analysis)
• Image analysis akan mengeksplorasi scene ke dalam bentuk karateristik utama dari objek melalui suatu proses investigasi.
• Sebuah program komputer akan mulai melihat melalui bilangan biner yang merepresentasikan informasi visual untuk mengidentifikasi fitur‐fitur spesifik dan
  karekteristiknya.
• Lebih khusus lagi program image analysis digunakan untuk mencari tepi dan batas‐batasan objek dalam image.
• Sebuah tepian (edge) terbentuk antara objek dan latar belakangnya atau antara dua objek yang spesifik.
• Tepi ini akan terdeteksi sebagai akibat dari perbedaan level brightness pada sisi yang berbeda dengan salah satu batasnya.
4. Proses pemahaman data citra (Image Understanding)
• Ini adalah langkah terakhir dalam proses computer vision, yang mana sprsifik objek dan hubungannya diidentifikasi.
• Pada bagian ini akan melibatkan kajian tentang teknik-teknik artificial intelligent.
• Understanding berkaitan dengan template matching yang ada dalam sebuah scene.
• Metoda ini menggunakan program pencarian (search program) dan teknik penyesuaian pola (pattern matching techniques).

BAB III

PEMBAHASAN

3.1  Teknologi Komputer Vision Dalam Bidang Kedokteran Dan Biomedika

Computer Vision didefinisikan sebagai salah satu cabang ilmu pengetahuan yang mempelajari bagaimana komputer dapat mengenali obyek yang diamati atau diobservasi. Arti dari Computer Vision adalah ilmu dan teknologi mesin yang melihat, yaitu mesin yang mampu mengekstrak informasi dari gambar yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas tertentu. Sebagai suatu disiplin ilmu, visi komputer berkaitan dengan teori di balik sistem buatan yang mengekstrak informasi dari gambar. Data gambar dapat berupa urutan video, pandangan dari beberapa kamera, atau data multi-dimensi dari scanner medis. Sebagai disiplin ilmu yang bergerak diibidang teknologi, Computer Vision berusaha untuk menerapkan teori dan model untuk pembangunan sistem. Sub-domain dari visi komputer meliputi adegan rekonstruksi, deteksi event, pelacakan video, pengenalan obyek, belajar, indexing, estimasi gerak, dan pemulihan citra.

Pada  Computer Vision terdapat kombinasi antara Pengolahan Citra dan Pengenalan. Pengolahan Citra (Image Processing) merupakan bidang yang berhubungan dengan proses transformasi citra atau gambar. Proses ini bertujuan untuk mendapatkan kualitas citra yang lebih baik. Sedangkan Pengenalan Pola (Pattern Recognition), bidang ini berhubungan dengan proses identifikasi obyek pada citra atau interpretasi citra. Proses ini bertujuan untuk mengekstrak informasi atau pesan yang disampaikan oleh gambar atau citra. Contoh aplikasi dari visi komputer mencakup sistem untuk:

a.         Pengendalian proses (misalnya,  sebuah robot industri).

b.         Mendeteksi peristiwa (misalnya, untuk pengawasan visual).

c.         mengorganisir informasi (misalnya, untuk indeks database foto dan urutan gambar).

d.        Modeling benda atau lingkungan (misalnya, inspeksi industri, analisis citra medis).

e.         Interaksi (misalnya, sebagai input ke perangkat untuk interaksi komputer dengan manusia).

3.2  Penerapannya

Salah satu aplikasi yang dihasilkan dari Computer Vision yaitu aplikasi dibidang kedokteran dan biomedikal. Aplikasi dibidang kedokteran dan biomedikal memiliki ciri yaitu informasi yang dihasilkan dari proses ekstraksi data citra bertujuan untuk membuat diagnosis bagi para pasien. Secara umum, data citra berupa bentuk gambar mikroskop, gambar X-ray, gambar angiografi, gambar ultrasonik, dan gambar tomografi. Contoh informasi yang dihasilkan dari proses ekstraksi data citra adalah deteksi tumor.

3.3  Metode yang digunakan dalam bidang Kedokteran

Salah satu metode pengolahan citra yang digunakan untuk membuat aplikasi dibidang kedokteran yaitu rekonstruksi citra (image reconstruction). Image  reconstruction merupakan operasi pengolahan citra yang  bertujuan untuk membentuk ulang objek dari beberapa citra hasil proyeksi. operasi rekonstruksi citra banyak digunakan dalam bidang medis. Contoh penerapan image reconstruction di bidang kedokteran atau medis antara lain :

1.    foto rontgen dengan sinar X digunakan untuk membentuk ulang gambar organ tubuh

2.    Mendeteksi retak/patah tulang dengan CT Scan

3.    Rekonstuksi foto janin (USG)

4.    Mendeteksi kanker (kanker otak) 

3.3  Implementasi dibidang Kedokteran

1.      Sinar-X (X-ray)

Sinar X atau X-ray adalah bentuk dari radiasi elektromagnetik dengan range panjang gelombang berkisar dari 10 sampai 0.01 nanometer, dengan frekuensi berada pada 30 PHz sampai 30 Ehz dan memiliki energi dalam rentang 100 eV - 100 Kev. Sinar-X umumnya digunakan dalam diagnosis gambar medis dan Kristalografi Sinar-X. Dalam bidang kedokteran Sinar-X digunakan untuk mendiagnosa dan mengetahui bagian tubuh manusia yang terjadi kerusakan (seperti kanker, patah tulang, flek pada paru-paru). Dengan adanya Sinar-X maka proses diagnosa kerusakan  anggota tubuh dapat lebih mudah karena tidak harus melakukan proses pembedahan yang rumit sehingga proses lebih efisien. Selain itu, Sinar-X dapat digunakan untuk melakukan terapi.

2.      Computed Tomography Scanner (CT Scan)

CT Scan (Computed Tomography Scanner) adalah suatu prosedur yang digunakan untuk mendapatkan gambaran dari berbagai sudut kecil dari tulang tengkorak dan otak. CT Scan merupakan alat penunjang diagnosa yang mempunyai aplikasi yang universal untuk pemeriksaan seluruh organ tubuh, seperti sususan saraf pusat, otot dan tulang, tenggorokan, dan rongga perut. Pemeriksaan ini bertujuan untuk mengetahui adanya kelainan, yaitu :

1)   Gambaran lesi dari tumor, hematoma dan abses

2)   Perubahan vaskuler : malformasi, naik turunnya vaskularisasi dan infark

3)   Brain contusion

4)   Brain atrofi

5)   Hydrocephalus

6)   Inflamasi

Peralatan sistem CT Scan terdiri atas tiga bagian, yaitu:

1)   Sistem Pemroses Citra (Scanner)

2)   Sistem Komputer dan Kendali

3)   Stasiun Operasi dan Stasiun Pengamat

3.      Pencitraan Resonansi Magnetik (Magnetic Resonance Imaging – MRI)

Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah suatu alat kedokteran dibidang pemeriksaan diagnostik radiologi, yang menghasilkan rekaman gambar potongan penampang tubuh atau organ manusia dengan menggunakan medan magnet berkekuatan antara 0,064 – 1,5 Tesla (1 Tesla = 1000 Gauss) dan resonansi getaran terhadap inti atom hidrogen. (Mulyono ; 2004)

Dasar dari pencitraan resonansi magnetik (Magnetic Resonance Imaging) adalah fenomena resonansi magnetik dari inti benda dimana sebuah inti benda yang dikenai medan magnet kemudian mengasilkan gambar benda tersebut. Resonansi magnetik merupakan getaran inti atom karena adanya penyearahan momen magnetik inti dari bahan oleh medan magnetik luar dan rangsangan gelombang EM yang tepat dengan frekuensi gerak gasing inti tersebut.

Ditinjau dari kekuatan magnetnya, MRI dibagi menjadi 3 macam yaitu:

1)   MRI Tesla tinggi ( High Field Tesla ) memiliki kekuatan di atas 1 – 1,5 T

2)   MRI Tesla sedang (Medium Field Tesla) memiliki kekuatan 0,5 – T

3)   MRI Tesla rendah (Low Field Tesla) memiliki kekuatan di bawah 0,5 T.

4.      Pencitraan dengan USG (ultrasonography)

USG adalah suatu alat dalam dunia kedokteran yang memanfaatkan gelombang ultrasonik, yaitu gelombang suara yang memiliki frekuensi yang tinggi (250 kHz – 2000 kHz) yang kemudian hasilnya ditampilkan dalam layar monitor.

Ultrasonography adalah salah satu dari produk teknologi medical imaging yang dikenal sampai saat ini. Medical imaging (MI) adalah suatu teknik yang digunakan untuk mencitrakan bagian dalam organ atau suatu jaringan sel (tissue) pada tubuh, tanpa membuat sayatan atau luka (non-invasive). Interaksi antara fenomena fisik tissue dan diikuti dengan teknik pendetektian hasil interaksi itu sendiri untuk diproses dan direkonstruksi menjadi suatu citra (image), menjadi dasar bekerjanya peralatan MI.

Skema Cara Kerja USG

1. Transduser

Transduser adalah komponen USG yang ditempelkan pada bagian tubuh yang akan diperiksa, seperti dinding perut atau dinding poros usus besar pada pemeriksaan prostat. Di dalam transduser terdapat kristal yang digunakan untuk menangkap pantulan gelombang yang disalurkan oleh transduser. Gelombang yang diterima masih dalam bentuk gelombang akusitik (gelombang pantulan) sehingga kristal berfungsi untuk mengubah gelombang tersebut menjadi gelombang elektronik yang dapat dibaca oleh komputer sehingga dapat diterjemahkan dalam bentuk gambar.

2. Monitor Monitor yang digunakan dalam USG

3. Mesin USG

Mesin USG merupakan bagian dari USG dimana fungsinya untuk mengolah data yang diterima dalam bentuk gelombang. Mesin USG adalah CPU USG sehingga di dalamnya terdapat komponen-komponen yang sama seperti pada CPU pada PC yang merubah gelombang menjadi gambar.

Jenis Pemeriksaan USG

1.      USG 2 Dimensi

Menampilkan gambar dua bidang (memanjang dan melintang). Kualitas gambar yang baik sebagian besar keadaan janin dapatditampilkan.

2. USG 3 Dimensi

Dengan alat USG ini maka ada tambahan 1 bidang gambar lagi yang disebut koronal. Gambar yang tampil mirip seperti aslinya. Permukaan suatu benda (dalam hal ini tubuh janin) dapat dilihat dengan jelas. Begitupun keadaan janin dari posisi yang berbeda. Ini dimungkinkan karena gambarnya dapat diputar (bukan janinnya yang diputar).

3. USG 4 Dimensi

Sebetulnya USG 4 Dimensi ini hanya istilah untuk USG 3 dimensi yang dapat bergerak (live 3D). Kalau gambar yang diambil dari USG 3 Dimensi statis, sementara pada USG 4 Dimensi, gambar janinnya dapat “bergerak”. Jadi pasien dapat melihat lebih jelas dan membayangkan keadaan janin di dalam rahim.

4. USG Doppler

Pemeriksaan USG yang mengutamakan pengukuran aliran darah terutama aliran tali pusat. Alat ini digunakan untuk menilai keadaan/kesejahteraan janin. Penilaian kesejahteraan janin ini meliputi :

- Gerak napas janin (minimal 2x/10 menit)

- Tonus (gerak janin)

- Indeks cairan ketuban (normalnya 10-20 cm)

- Doppler arteri umbilikalis.

- Reaktivitas denyut jantung janin.

BAB IV

PENUTUP

Computer Vision adalah ilmu dan teknologi mesin yang melihat, yaitu mesin yang mampu mengekstrak informasi dari gambar yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas tertentu. Teknologi Computer Vision banyak diimplementasikan dalam berbagai bidang kehidupan, salah satunya adalah bidang kedokteran dan biomedika. Adanya teknologi Computer Vision sangat membantu bidang kedoteran dalam mendiagnosa dan menganalisa jenis penyakit maupun kelainan pasien. Selain itu, dengan adanya Computer Vision kinerja doker menjadi lebih mudah dan cepat, karena mesin memberikan hasil analisa dengan cepat sehingga dapat meminimalisir korban jiwa dan dapat mempermudah tim medis untuk mengambil keputusan bagi pasien.

Beberapa contoh aplikasi Computer Vision yang diterapkan dibidang kedokteran adalah Sinar-X (x-ray), CT Scan, MRI dan USG. Masing-masing aplikasi tersebut memiliki fungsi yang hampir sama yaitu mendeteksi kelainan, penyakit atau mengetahui kondisi di dalam tubuh manusia. Namun, dari masingmasing aplikasi tersebut memiliki kelebihan dan kekurangan yang berbeda.

DAFTAR PUSTAKA

o   http://id.wikipedia.org/wiki/Pencitraan_resonansi_magnetik

o   http://id.wikipedia.org/wiki/Sinar-X

o   http://ipinfisikaui08.blogspot.com/2011/05/magnetic-resonance-imaging-mri.html

o