Pengaruh Segmentasi terhadap Diagnosis COVID-19 pada Citra X-Ray Paru

Abstract

Berbagai penelitian terkait identifikasi COVID-19 dengan memanfaatkan citra X-Ray Paru dari pasien COVID-19 telah banyak dilakukan. Namun, keberhasilan algoritme sangat bergantung pada beberapa hal, tak terkecuali proses segmentasi citra. Proses segmentasi dapat mempengaruhi hasil klasifikasi, khususnya pada diagnosis pasien COVID-19. Proses identifikasi pasien COVID-19 menggunakan citra X-Ray berfokus pada bercak cairan yang ada disekitar paru untuk memperoleh informasi yang tepat dari gambaran bercak yang ada pada citra X-Ray. Tahap segmentasi akan membagi citra ke beberapa segmen kecil untuk menstransformasikan representasi yang lebih bermakna bagi komputer dan memudahkan proses analisis. Terdapat berbagai teknik dan metode segmentasi yang digunakan pada beberapa penelitian terdahulu dengan hasil yang sangat beragam diantaranya metode segmentasi dengan teknik deteksi tepi (edge detection) dan thresholding serta metode segmentasi dengan teknik semantic segmentation. Meskipun demikian proses segmentasi tidak secara signifikan meningkatkan performa model, khususnya akurasi klasifikasi. Namun, segmentasi meningkatkan keandalan dan kualitas model yang dikembangkan.