Segmentasi Tulang Selangka dari citra X-Ray Thorax menggunakan Active Shape Models

ABSTRAK

Tulang selangka atau clavicula merupakan tulang yang membentuk bahu dan menghubungkan lengan atas pada batang tubuh. Pendeteksian dini terhadap ketidaknormalan suatu organ sangat diperlukan karena dengan diketahuinya penyebab awal suatu penyakit maka proses perawatan yang sesuai akan lebih mudah dilakukan. Untuk mendeteksi ketidaknormalan kondisi tulang selangka maka perlu dilakukan proses segmentasi tulang selangka dari citra X-Ray thorax menggunakan metode Active Shape Models, yakni proses memisahkan objek tulang selangka dengan backgroundnya.

Active Shape Models (ASM) adalah metode yang digunakan untuk mendapatkan suatu batas objek dalam suatu citra. Dengan menempatkan titik – titik yang disebut sebagai landmark point sebagai representasi kontur, ASM dapat menemukan bentuk umum dari suatu objek dalam citra.

Perbandingan pengukuran terhadap hasil uji coba dengan segmentasi manual dilakukan dengan menghitung nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifitas sistem. Dalam uji coba sistem terhadap 45 citra training X-Ray thorax diperoleh jumlah landmark point yang optimal dalam training set adalah 20 titik, baik untuk tulang selangka kanan maupun tulang selangka kiri. Pada tulang selangka kanan menghasilkan prosentase akurasi sebesar 97.85%, sensitivitas sebesar 68.03%, dan spesifitas sebesar 99.13%. Sedangkan pada tulang selangka kiri menghasilkan akurasi sebesar 98.06%, sensitivitas sebesar 71.10%, dan spesifitas sebesar 99.21%.

ABSTRACT

Clavicle is forming the shoulders and connects the upper arm on the torso. Early detection against abnormality of an organ indispensable because the initial discovery of a disease then the appropriate treatment process will be easier to do. To detect the abnormality clavicle condition then it needs to be done the process of segmentation of clavicle in X-Ray images using Active Shape Models, i.e. the process of separating the objects of clavicle with the background.

Active Shape Models (ASM) is the method used to obtain a boundary objects in an image. By placing points called a landmark points as representase contours, ASM can find a general form of an object in the image.

Comparison of measurement of the results of trials with manual segmentation is done by calculating the value of accuracy, sensitivity, and specificity system. In the test system of 45 training images in X-Ray images retrieved amount of optimal landmark points in the training set is 20 points, right clavicle and left clavicle. On right clavicle result accuracy percentage of 97.85%, sensitivity of 68.03%, and specificity of 99.13%. while in the left clavicle resulting accuracy of 98.06%, sensitivity of 71.10% , and specificity of 99.21%.