• Tidak ada hasil yang ditemukan

Identifikasi Lokasi Fraktur pada Citra Digital Tulang Tibia Menggunakan Metode Algoritma Scanline

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Identifikasi Lokasi Fraktur pada Citra Digital Tulang Tibia Menggunakan Metode Algoritma Scanline"

Copied!
2
0
0

Teks penuh

(1)

53

DAFTAR PUSTAKA

Cahyadi. W. 2012. Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Penerbit Andi : Yogyakarta. Chai, H.Y., Wee, L.K. 2011. Gray level co-occurrence matrix bone fracture detection.

American Journal. Of Applied Sciences 8(1): 26-32

Choras, R.S. & Hearn, T. 2008. A CAD system for long-bone segmentation and fracture detection. International Journal Of Innovative Research in Science, Engineering and Technology 1(1): 153-162

Cholis, M.N. & Fuad, Y. 2014. Aplikasi deteksi tepi sobel untuk identifikasi tepi citra medis. Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi 3(2): 15-19. Destyningtias B., Heranurweni S. dan T. Nurhayati. 2010. Segmentasi Citra Dengan

Metode Pengambangan. Jurnal Elektrika 2(1): 39 – 49.

Fuadah, Y.N. & Rizal. A. 2014. Diaphysis fracture on tibia and fibula Detection based on digital image processing and scan Line algorithm. The 15th International Conference on Biomedical Engineering, IFMBE Proceedings 43: 679-682.

Jacob, N.E & Wyawahare, M.P. 2013. Survey of bone fracture detection techniques. International Journal of Computer Applications 71(17): 31-34.

Kurniawan, S.F. 2014. Deteksi fraktur tulang menggunakan open CV. Jurnal teoritical Indonesia dan teknologi informasi 64(1) 249-254.

Noorniawati, V.Y. 2007. Metode support vector machine untuk sistem temu kembali citra. Skripsi. Institut Pertanian Bogor

Mahajan, S.R., Zope, P.H & Suralkar, S.R. 2012. Review an enhance fracture detection algorithm design using X-rays image processing. International Journal Of Innovative Research in Science, Engineering and Technology 1(1):

141-146.

Mahyudin, L. 2010. Fraktur Diafisis Tibia. http://www.Belibis17.tk.(diakses pada 10 Maret 2016)

(2)

54

Mardianto, I. & Pratiwi, D. 2008. Sistem deteksi penyakit pengeroposan tulang dengan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation dan representasi ciri dalam ruang eigen. CommIT 2(1), pp. 69-80.

Mahendran, S.K & Baboo, S.S. 2011. Enhanced Automatic X-Ray Bone Image Segmentation using Wavelets and Morphological Operators. International Conference on Information and Electronics Engineering 6 : 125-129.

Mostafa, S. 2004. AdAgen : Adaptive Interface Agent For X-Ray Fracture Detection. International Journal of Computing & Information Sciences 2 (3) : 143-148.

Munir, R. 2004. Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Informatika: Bandung.

Murni, Aniati A., S. Setiawan. 1992. Pengantar Pengolahan Citra, PT. Alex Media Komputindo, Gramedia. Jakarta.

Smeltzer S.C.2008.http://id.wikipedia.org//wiki/Fraktur_tulang.html.(diakses pada 10 Maret 2016)

Referensi

Dokumen terkait

Kelebihan metode Logarithmic Image Processing terdapat pada file citra yang citranya terkena pencahayaan warna tertentu, misalnya citra yang terkena pencahayaan warna biru,

Kulkarni, “A DWT Based Approach for Steganography Using Biometrics,” in International Conference on Data Storage and Data Engineering , 2010, pp. Wang, “A Data Hiding

Berdasarkan uraian pada latar belakang, maka permasalahan yang dapat diangkat dalam penelitian ini adalah kecurigaan orang lain terhadap stego-image akibat

Tujuan konversi citra input menjadi citra grayscale dilakukan untuk menghapus tulisan atau simbol yang tidak diperlukan sehingga mempermudah citra CT scan dapat

Adapun tahap-tahap yang akan dilakukan untuk segmentasi citra pada citra CT Scan Abdomen dengan metode algoritma Expectation Maximization(EM) untuk identifikasi area kanker

Adapun tahap-tahap yang akan dilakukan untuk segmentasi citra pada citra CT Scan Abdomen dengan metode algoritma Expectation Maximization(EM) untuk identifikasi area kanker

Untuk pengembangan sistem otomasi identifikasi kesikuan keramik berbasis image processing dengan metode Shi-Tomasi masih mempunyai nilai galat antara hasil uji balai

Keywords : digital image processing, image segmentation, mold on bread detection, neural network, GLCM xi Deteksi Jamur pada Roti Menggunakan Segmentasi Citra Berbasis Klaster