Analisis Citra Radiografi Panoramik pada Tulang Mandibula untuk Deteksi Dini Osteoporosis dengan Metode Gray Level Cooccurence Matrix (GLCM)
Abstract: Osteoporosis salah satu penyakit degeneratif yang
berkaitan dengan proses penuaan yang ditunjukkan perubahan struktur trabekula
dan penurunan bone mineral density (BMD). Tujuan penelitian adalah mendapatkan metode kuantifikasi citra
panoramik pada region of interest (ROI)
di mandibula untuk menentukan BMD. Penelitian ini menggunakan ROI (80x80 pixel) pada kondilus mandibula untuk kuantifikasi citra
dilakukan di Bagian Radiologi Fakultas
Kedokteran Gigi Universitas Padjadjaran bulan
Oktober sampai Desember 2013. Pendekatan analisis tekstur menggunakan
prinsip gray level co-occurence matrix (GLCM).
Desain dari kuantifikasi citra terdiri atas tahapan pelatihan dan
pengujian. Tahapan pelatihan melalui 9 data latih terhadap subjek wanita berusia
52–73 tahun pascamenopause. Data BMD vertebra lumbar dari DEXA digunakan
sebagai referensi pada tahap klasifikasi dengan support vector machine (SVM)
dengan fungsi kernel multilayer perceptron. Pengujian digunakan 14 data uji
dari subjek selain yang digunakan untuk data latih. Pengujian untuk klasifikasi
kelas normal dan osteoporosis menggunakan SVM memberikan akurasi 85,71%; sensitivitas (tingkat benar positif)
90,91%; dan spesifisitas (tingkat benar negatif) 66,67%. Pengenalan fitur
paling baik didapatkan menggunakan kombinasi fitur contrast, correlation,
energy, dan homogeneity sebagai input bagi klasifikasi SVM. Simpulan, analisis
tekstur trabekula menggunakan metode gray level co-occurence matrix (GLCM)
citra panoramik gigi dapat digunakan untuk deteksi dini osteoporosis.
Penulis: Azhari, Suprijanto,
Yudhi Diputra, Endang Juliastuti, Agus Zainal Arifin
Kode Jurnal: jpkedokterandd140412
