Deteksi osteoporosis pada citra X-Ray tulang tangan berdasarkan fitur tesktur, geometri, dan ruang warna menggunakan metode naive Bayes

INDONESIA:

Berdasarkan analisis data resiko osteoporosis tahun 2005 oleh Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, ditemukan bahwa prevalensi osteopenia mencapai 41,7% dan prevalensi osteoporosis sebesar 10,3%. Artinya, 2 dari 5 orang di Indonesia beresiko terkena osteoporosis. Maka pencegahan dan pengobatan osteoporosis harus dilakukan dengan deteksi dan penanganan segera. Teknik deteksi osteoporosis yang banyak digunakan saat ini ialah Dual Energy X-Ray Absorptiometri (DEXA). Akan tetapi, mahalnya biaya penggunaan alat ini menuntut adanya alternatif untuk mendeteksi penyakit ini dengan biaya yang murah dan mudah. Teknologi pengolahan citra memiliki potensi besar untuk mendeteksi osteoporosis secara mudah dan terjangkau. Dengan memanfaatkan pengolahan citra berdasarkan fitur tekstur, geometri, dan ruang warna citra x-ray tulang dapat dianalisa perbedaan antara tulang normal, osteopenia, dan osteoporosis. Penelitian ini menggunakan algoritma naive bayes untuk melakukan klasifikasi tulang normal, osteopenia, dan osteoporosis. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil analisa fisika citra x-ray tulang tangan normal, osteopenia, dan osteoporosis berdasarkan fitur tekstur, geometri, dan ruang warna dan untuk mengetahui hasil dan akurasi deteksi osteoporosis menggunakan metode naive bayes. Hasil Analisa Fisika menunjukkan bahwa citra tulang normal lebih abu-abu, sebaran derajat keabuan yang berdekatan, tekstur yang homogen dan halus, lebih jernih, murni, dan cerah daripada citra tulang osteopenia dan osteoporosis. Pada penelitian ini didapatkan akurasi deteksi sebesar 100% pada setiap kelas normal, osteopenia, dan osteoporosis.

ENGLISH:

Based on an analysis of osteoporosis risk data in 2005 by the Ministry of Health of the Republic of Indonesia, it was found that the prevalence of osteopenia reached 41.7% and the prevalence of osteoporosis was 10.3%. That is, 2 out of 5 people in Indonesia are at risk of developing osteoporosis. So the prevention and treatment of osteoporosis must be done with detection and immediate treatment. The most widely used osteoporosis detection technique today is Dual Energy X-Ray Absorptiometry (DEXA). However, the high cost of using this tool requires an alternative to detect this disease that is cheap and easy. Image processing technology has great potential to detect osteoporosis easily and affordably. By utilizing image processing based on texture, geometry, and color space features of bone x-ray images, the difference between normal bone, osteopenia, and osteoporosis can be analyzed. This study uses the Naive Bayes algorithm to classify normal bones, osteopenia, and osteoporosis. The purpose of this study was to determine the results of physical analysis of x-ray images of normal hand bones, osteopenia, and osteoporosis based on texture, geometry, and color space features and to determine the results and accuracy of osteoporosis detection using the Naive Bayes method. The results of the physical analysis show that the normal bone images are grayer, the gray degree distribution is close together, the texture is homogeneous and smooth, clearer, pure, and brighter than the osteopenia and osteoporosis bone images. In this study, the detection accuracy was 100% for each class of normal, osteopenia, and osteoporosis.

ARABIC:

بناءً على تحليل بيانات مخاطر ترقق العظام في عام ٢٠٠٥ من قبل وزارة الصحة في جمهورية إندونيسيا ، وجد أن انتشار هشاشة العظام وصل إلى ٤١،٧٪ وانتشار هشاشة العظام كان ١٠،٣٪. أي أن ٢ من كل ٥ أشخاص في إندونيسيا معرضون لخطر الإصابة بهشاشة العظام. لذلك يجب أن يتم الوقاية من مرض هشاشة العظام وعلاجه من خلال الكشف والعلاج الفوري. أكثر تقنيات الكشف عن هشاشة العظام استخدامًا اليوم هي قياس امتصاص الأشعة السينية ثنائي الطاقة . ومع ذلك ، فإن التكلفة العالية لاستخدام هذه الأداة تتطلب بديلاً للكشف عن هذا المرض وهو رخيص وسهل. تتمتع تقنية معالجة الصور بإمكانيات كبيرة للكشف عن هشاشة العظام بسهولة وبتكلفة معقولة. من خلال استخدام معالجة الصور على أساس الملمس والهندسة وخصائص مساحة اللون لصور الأشعة السينية للعظام ، يمكن تحليل الفرق بين العظام الطبيعية وهشاشة العظام وهشاشة العظام. تستخدم هذه الدراسة خوارزمية ساذجة بايز لتصنيف العظام الطبيعية وهشاشة العظام وهشاشة العظام. كان الغرض من هذه الدراسة هو تحديد نتائج التحليل الفيزيائي لصور الأشعة السينية لعظام اليد الطبيعية وهشاشة العظام وهشاشة العظام بناءً على الملمس والهندسة وخصائص مساحة اللون وتحديد نتائج ودقة الكشف عن هشاشة العظام باستخدام السذاجة طريقة بايز. تظهر نتائج التحليل الفيزيائي أن صور العظام الطبيعية هي أكثر رمادية ، وتوزيع الدرجة الرمادية قريب من بعضها البعض ، والملمس متجانس وسلس ، وأكثر وضوحًا ، ونقيًا ، وأكثر إشراقًا من صور هشاشة العظام وهشاشة العظام. في هذه الدراسة ، كانت دقة الكشف ١٠٠٪ لكل فئة من الفئات الطبيعية وهشاشة العظام وهشاشة العظام.