Deteksi Jumlah Percabangan pada Trabecular Bone Menggunakan COSFIRE Filter untuk Identifikasi Osteoporosis

Randy Cahya Wihandika

Abstract


Tulang rahang adalah salah satu tulang yang terkena pengaruh penurunan kepadatan mineral tulang yang diakibatkan oleh osteoporosis. Karena itu, citra radiograf panoramik gigi dapat digunakan untuk mengidentifikasi osteoporosis. Beberapa penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa jumlah percabangan pada struktur tulang berbeda antara pasien normal dan pasien dengan kepadatan mineral tulang yang rendah. Namun, kontras yang rendah dan terdapatnya noise pada citra radiograf panoramik membuat ekstraksi struktur tulang menjadi sulit. Untuk itu, dibutuhkan sebuah metode untuk memperkuat struktur pada tulang tersebut.Pada penelitian ini, diusulkan sebuah metode untuk mendeteksi percabangan pada trabecular bone dengan enhancement pada struktur tulang menggunakan metode line operator. Dari struktur tersebut, lokasi percabangan dideteksi menggunakan metode COSFIRE. Kemudian, jumlah percabangan digunakan untuk membedakan antara radiograf pasien normal dan radiograf pasien osteoporosis.Pengujian klasifikasi dilakukan pada 98 citra yang terdiri atas 41 citra pasien osteoporosis dan 57 pasien normal. Hasilnya adalah sensitivity, specificity, dan akurasi masing-masing sebesar 0,90244, 0,23214, dan 0,51546. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode yang diusulkan menghasilkan performa yang lebih baik daripada metode sebelumnya.

Tulang rahang adalah salah satu tulang yang terkena pengaruh penurunan kepadatan mineral tulang yang diakibatkan oleh osteoporosis. Karena itu, citra radiograf panoramik gigi dapat digunakan untuk mengidentifikasi osteoporosis. Beberapa penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa jumlah percabangan pada struktur tulang berbeda antara pasien normal dan pasien dengan kepadatan mineral tulang yang rendah. Namun, kontras yang rendah dan terdapatnya noise pada citra radiograf panoramik membuat ekstraksi struktur tulang menjadi sulit. Untuk itu, dibutuhkan sebuah metode untuk memperkuat struktur pada tulang tersebut.

Pada penelitian ini, diusulkan sebuah metode untuk mendeteksi percabangan pada trabecular bone dengan enhancement pada struktur tulang menggunakan metode line operator. Dari struktur tersebut, lokasi percabangan dideteksi menggunakan metode COSFIRE. Kemudian, jumlah percabangan digunakan untuk membedakan antara radiograf pasien normal dan radiograf pasien osteoporosis.

Pengujian klasifikasi dilakukan pada 98 citra yang terdiri atas 41 citra pasien osteoporosis dan 57 pasien normal. Hasilnya adalah sensitivity, specificity, dan akurasi masing-masing sebesar 0,90244, 0,23214, dan 0,51546. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode yang diusulkan menghasilkan performa yang lebih baik daripada metode sebelumnya.


Keywords


osteoporosis, radiograf panoramik, tulang rahang, percabangan

Full Text:

References


“Osteoporosis knowledge and related factors among orthopedic nurses in Hunan province of China - ScienceDirect.” [Online]. Available: ttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1878124119300036. [Accessed: 30-Oct-2019].

D. M. Black and C. J. Rosen, “Postmenopausal Osteoporosis,” N. Engl. J. Med., vol. 374, no. 3, pp. 254–262, Jan. 2016, doi: 10.1056/NEJMcp1513724.

T. Sözen, L. Özışık, and N. Ç. Başaran, “An overview and management of osteoporosis,” Eur. J. Rheumatol., vol. 4, no. 1, pp. 46–56, Mar. 2017, doi: 10.5152/eurjrheum.2016.048.

C. J. Crandall and K. E. Ensrud, “Osteoporosis Screening in Younger Postmenopausal Women,” JAMA, vol. 323, no. 4, pp. 367–368, Jan. 2020, doi: 10.1001/jama.2019.18343.

P. Ryan, R. L. Brown, M. E. Csuka, and P. Papanek, “Efficacy of Osteoporosis Prevention Smartphone App,” Nurs. Res., vol. 69, no. 1, pp. 31–41, Feb. 2020, doi: 10.1097/NNR.0000000000000392.

A. Al-Dam et al., “Mandibular cortical shape index in non-standardised panoramic radiographs for identifying patients with osteoporosis as defined by the German Osteology Organization,” J. Cranio-Maxillo-fac. Surg. Off. Publ. Eur. Assoc. Cranio-Maxillo-fac. Surg., vol. 41, no. 7, pp. e165-169, Oct. 2013, doi: 10.1016/j.jcms.2012.11.044.

U. T. V. Nguyen, A. Bhuiyan, L. A. F. Park, and K. Ramamohanarao, “An effective retinal blood vessel segmentation method using multi-scale line detection,” Pattern Recognit., vol. 46, no. 3, pp. 703–715, Mar. 2013, doi: 10.1016/j.patcog.2012.08.009.

R. C. Wihandika and N. Suciati, “Retinal Blood Vessel Segmentation with Optic Disc Pixels Exclusion,” Int. J. Image Graph. Signal Process., vol. 5, no. 7, p. 26, Jun. 2013.

S. C. White and D. J. Rudolph, “Alterations of the trabecular pattern of the jaws in patients with osteoporosis,” Oral Surg. Oral Med. Oral Pathol. Oral Radiol. Endod., vol. 88, no. 5, pp. 628–635, Nov. 1999.

G. Azzopardi and N. Petkov, “Automatic detection of vascular bifurcations in segmented retinal images using trainable COSFIRE filters,” Pattern Recognit. Lett., vol. 34, no. 8, pp. 922–933, Jun. 2013, doi: 10.1016/j.patrec.2012.11.002.

B. Gecer, G. Azzopardi, and N. Petkov, “Color-blob-based COSFIRE filters for object recognition,” Image Vis. Comput., vol. 57, pp. 165–174, Jan. 2017, doi: 10.1016/j.imavis.2016.10.006.

J. Guo, C. Shi, G. Azzopardi, and N. Petkov, “Recognition of Architectural and Electrical Symbols by COSFIRE Filters with Inhibition,” in Computer Analysis of Images and Patterns, 2015, pp. 348–358.

M. López-Antequera, M. Leyva Vallina, N. Strisciuglio, and N. Petkov, “Place and Object Recognition by CNN-Based COSFIRE Filters,” IEEE Access, vol. 7, pp. 66157–66166, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2918267.

L. M. Demajo, K. Guillaumier, and G. Azzopardi, “Age Group Recognition from Face Images Using a Fusion of CNN- and COSFIRE-based Features,” in Proceedings of the 2Nd International Conference on Applications of Intelligent Systems, New York, NY, USA, 2019, pp. 12:1–12:6, doi: 10.1145/3309772.3309784.

G. Azzopardi, A. Greco, and M. Vento, “Gender recognition from face images with trainable COSFIRE filters,” in 2016 13th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS), 2016, pp. 235–241, doi: 10.1109/AVSS.2016.7738068.

C. Shi et al., “Detection of u-serrated patterns in direct immunofluorescence images of autoimmune bullous diseases by inhibition-augmented COSFIRE filters,” Int. J. Med. Inf., vol. 122, pp. 27–36, Feb. 2019, doi: 10.1016/j.ijmedinf.2018.11.007.




DOI: https://doi.org/10.30591/jpit.v5i2.1842

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


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

JPIT INDEXED BY