RESTORASI CITRA MAGNETIC RESONANCE IMAGING (MRI) RUANG KATERISASI JANTUNG RSUD ULIN BANJARMASIN MENGGUNAKAN METODE BLIND DECONVOLUTION

Ice - Trianiza(1*), Abdurahim Sidiq(2), Ayu Novia Lisdawati(3)

(1) UNIVERISTAS ISLAM KALIMANTAN MUHAMMAD ARSYAD AL BANJARI
(2) UNIVERISTAS ISLAM KALIMANTAN MUHAMMAD ARSYAD AL BANJARI
(3) UNIVERISTAS ISLAM KALIMANTAN MUHAMMAD ARSYAD AL BANJARI
(*) Corresponding Author

Sari


Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah sebuah metode pemeriksaan diagnostik yang mulai digunakan sejak tahun 1980. Gambar yang dihasilkan merupakan hasil rekonstruksi pencitraan komputer. Namun berbeda dengan CT-Scan MRI tidak menggunakan radiasi ion melainkan menggunakan medan magnet dan radiofrekuensi. studi kasus yang dijumpai banyak gangguan debluring terhadap citra yang didapatkan dari MRI. Degradasi dan gangguan tersebut tentunya akan berakibat pada pada kualitas gambar yang dihasilkan. Hal tersebut tentunya sangat merugikan dalam dunia medis dikarenakan citra yang dihasilkan akan digunakan untuk mendiagnosa ataupun mendeteksi kelainan yang ada pada tubuh. Dari hasil penulisan dapat disimpulkan proses peningkatan kualitas citra termal dilakukan dengan menggunakan metode blind deconvolution yang terdiri dari 3 tahap, yaitu mencari nilai kernel, mencari nilai konvolusi dan estimasi (MAP????,????).  Metode blind deconvolution dapat diterapkan dalam peningkatan kualitas citra termal dengan cara mengurangi efek blur yang terdapat pada gambar. Aplikasi peningkatan kualitas citra termal telah selesai dirancang dengan menggunakan matlab R2022a dan dapat dijalankan pada sistem operasi macOS atau windows.

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Bo Dai, Dengsheng Zhang, Hui Liu, Shixin Sun Ke Li. 2018.Evaluation of Face Recognition Techniques. Information technology of Monash University : Australia.

Dika Rizki Darmawan. 2019. Aplikasi Perbandingan Sistem Perbaikan Citra Digital menggunakan Metode Dekonvolusi Wiener, [3]Lucy Richardson, dan Regularized. JTIK Gonzales, R.C., and Woods, R.E. 2017. Digital Image Processing with Matlab : 2nd edition. New Jersey: Prentice Hall.

Gonzales, R.C., and Woods, R.E. 2018. Digital Image Processing Second edition. New Jersey: Prentice Hall.

Hadi, Samekta. 2019. Restorasi Cita Autoflourescence Retina pada Kamera Fundus menggunakan Blind Deconvolution SeDDaRA. Tugas Akhir STEI ITB.

Hadhoud, Mohiy M. 2018. X-Ray Images Enhancement using Human Visual System Model Properties and Adaptive Filters. Menoufia University




DOI: http://dx.doi.org/10.31602/al-jazari.v9i1.12803

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.