PENGUKURAN KETEBALAN TULANG KORTIKAL PADA CITRA PANORAMIK GIGI BERBASIS KURVA POLINOMIAL

  • Dini Adni Navastara
  • Agus Zainal Arifin
  • Anjar Mustika
  • Chastine Fatichah
Keywords: tulang kortikal, panoramik gigi, multi-scale line operator, pengukuran ketebalan, kurva polinomial

Abstract

Pengukuran ketebalan tulang kortikal pada citra panoramik gigi merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendiagnosa osteoporosis. Namun, pengukuran ketebalan tulang kortikal dari citra panoramik gigi umumnya masih dilakukan secara manual oleh ahli medis. Makalah ini mengusulkan penerapan metode kurva polinomial untuk melakukan pengukuran ketebalan tulang kortikal secara kontinyu pada citra panoramik gigi. Tahapan yang dilakukan adalah pemilihan ROI (Region Of Interest), segmentasi, dan pengukuran ketebalan tulang kortikal. Pada tahap pertama dilakukan pemilihan ROI berukuran 129×129 piksel pada bagian kiri dan kanan tulang kortikal. Segmentasi dilakukan dengan metode multi-scale line operator, hole filling, distance transform, dan dynamic programming. Pada tahap terakhir dilakukan pengukuran dengan cara memodelkan tepi atas tulang kortikal hasil segmentasi menggunakan kurva polinomial orde dua untuk menentukan arah pengukuran. Data yang digunakan dalam tahap uji coba adalah 123 citra panoramik gigi dari wanita menopause. Berdasarkan uji coba, diperoleh hasil segmentasi paling optimal yaitu dengan rata-rata nilai ME 5,9%, RAE 11,1% dan MHD 3,2. Sedangkan hasil uji coba pengukuran tulang kortikal menggunakan metode berbasis kurva polinomial diperoleh nilai sensitivity 88,2% dan specificity 56,6%.

References

[1] M. S. Kavitha, F. Samopa, A. Asano, A. Taguchi, M. Sanada, "Computer-aided measurement of mandibular cortical width on dental panoramic radiographs for identifying osteoporosis," Journal of Investigative and Clinical Dentistry, pp. 36-44, 2012.
[2] H. Devlin, K. Karayianni, A. Mitsea, R. Jacobs, C. Lindh, P. van der Stelt, E. Marjanovic, J. Adams, S. Pavitt, K. Horner, "Diagnosing osteoporosis by using dental panoramic radiographs: the OSTEODENT project," Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod, no. 104, pp. 821-828, 2007.
[3] A. Z. Arifin, A. Asano, A. Taguchi, T. Nakamoto, M. Ohtsuka, K. Tanimoto, "Computer-aided system for measuring the mandibular cortical width on dental panoramic radiographs in identifying postmenopausal women with low bone mineral density," Osteoporosis International, vol. 17, no. 5, pp. 753-759, May 2006.
[4] E. H. Adelson, C. H. Anderson, J. R. Bergen, P. J. Burt, J. M. Ogden. “Pyramid methods in image processing”, RCA engineer 29, no. 6, pp. 33-41, 1984.
[5] R. Zwiggelaar, C.R.M. Boggis, C. J. Taylor, S. M. Astley, "Linear Structure in Mammographic Images: Detection and Classification," IEEE Trans on Medical Imaging, vol. 23, no. 9, pp. 1077-1086, September 2004.
[6] R. Szeliski, “Computer Vision: Algorithms and Applications”, United States of America: Springer.
[7] S. Avidan, A. Shamir, "Seam Carving for Content-Aware Image Resizing," ACM Transactions on Graphics (TOG) - Proceedings of ACM SIGGRAPH 2007, vol. 26, no. 3, July 2007.
[8] R. S. Wilson. Sonoma State University. [Online: accessed on May 4th, 2015]. http://www.sonoma.edu/ users/w/wilsonst/papers/Geometry/lines/default.html
[9] A. Z. Arifin, A. Asano, "Image Segmentation by Histogram Thresholding Using Hierarchical Cluster Analysis," Elsevier Pattern Recognition Letters, no. 27, pp. 1515-1521, May 2006.
Published
2016-10-29
Section
Articles