Industrial Electronics Seminar 2008 Electronics Engineering Polytechnic Institute of Surabaya
Segmentasi Cortical bone pada Citra Dental Panoramic Radiograph Menggunakan Vf/atersheddan Active Contour GGVF Snake Denny Wahyudi, Agus Zainal Arifin,Rully Soelaiman Teknik Informati kalnsti tut Teknol ogi Sepuluh Nopem ber, dennywahyudiS3
[email protected],
[email protected],
[email protected]
Abstrak
I : ini banyak dilalq.kan penelitian yang Akhir-akhir bertujuan herhubungan dengan cita medis yang nrentbantu dokter untuk mengatgliia sebuah penyakit. ,9alah satn penelitian yang cida adalah mendeteksi panoromic o.sleporo.sis berdasarlcan citla. denlal radiograph. DaeIah yang dianalisa pada penelitian .sebelumnln adalah lebar dari cortical bone. Sehingga petda penelitian ini akan melahrkan segmentasi pada tla<,rrthcortical bone. l.Jntuk nrelakukan segmentasi digtnakan integrasi nratcrle vtqtershed dan active contour GGVF. Pada t u I e,'.rh ec! mem i I i ki ke! e bi h an ntampu m em b entu k co ntour ' pixel, tartutttp Tetapi dengan ketebalan ' satu sering terjadi berlebih. kekurangannya segmentasi Scclangkan active contour GGVF dapat bergerak dinamis ttt<,ncletek.sitepi dari obyek serta.mampu melekatkan kurva pada hentuk obyek yang cehtng, dalam dan sempit. .4kdn tctctpi kekurangannya adalah ini.rialisasi hrrvo mungkin obyek. Dengan Iroru.s sedekal dari ntcngintegrasikan keduq nretode ini, inisialisasi kurva tidak harus diletakkan sedekat m4ngkin dengan obyek. Uji coba dilahtkan pada sampel cortical bone pada ' si.si kanqn dan .kiri. Hasil segt4entasi yang didapatlan .sudah mendekati bennk dari cortical bone. Kurva mampu nrclekatkan ke sisi luar dari cortigat}Obne dengan baik scrta inisialisasi kurva dapat dilakuturi lebih jauh dari oh.Ytsl(.
mengarahkan gerak kuwa harus kemana. Dengan meminimalkan energy tersebut, kurva akin bergerak mencapai obyek yang dituju Pada penelitian ini, sampel yang diambil,dari sebuah citta d ental pan oramic radiograp h adalah' cort ic'al'b one. Pada penelitian sebelumnya telah dilakukan penguluran lebar dari cortical bone ll). Pada penelitian [ | ] merigambil dua sampel di area rahang. Dua sampel 'tersebut menggunakan contrast kontrasnya ditingkatkan perbaikan citra dilakukan Kemudian stretching. menggunakan high passfiltering dan operasi morfologi. Setelah dilakukan perbaikan citra, kemudian dilakukan pengenafan dan mengukuran terhadap mandibular cortical width di citra sampel tersebut. (lihat gambar.2).
Gambar 1. Foto Dental Panoramic Radiograph.
Kata Kunci z Dental panoramic radibgraph, watershed, qctive contour GGVF snalce, cortical bione, segmentasi. i .," ; Pendahuluan Aclive contour snake adalah merupakan active contour yang berupa kurva.. yang bergerak untuk rnelingkupi sebualr obyek padaisebuah citra. Kurva ini bergerak dipengaruhi oleh beberapa e,nergy, yaitu energi internaf dan external. Ener$i internal akan menentukan prilaku dari sebuah kurva, yaitu akan bersifat elastis atau kaku. Eksternal akan Sedangkan pada energy l.
*F,
Gambar 2. AreaTulang Cortical Width. ' Pada Penelitian ini, akan digunakan sebuatr active contour GGVF snake untuk mendapatkan cortical,bone. Keunggulan dari GGVF dapat mendeteksi obyek yang cekung, sempit dan dalam. Sedangkan pada sampel yang digunakan berbentuk tak tentu. Kemungkinan berbentuk cekung sangat mungkin terjadi.
E-76
Industriat ElectronicsSeminar2008 ElectronicsEngineeringPolytechnic Institute of Surubayct
kaku. Sedangkan poda' energy Eksternal akan mengarahkangerakkur.vaharus kemana. Energi intemal terdiri,dari energi elastic dan energi bending. Secara rumts_an.matematisnya maka dapat dilihat padapersamaao(l) dan(2). Eingract
ltiHt y"ng termasuk rigional minimum ,Titik yang termasuk tetesan air, jika ditempatkan di, lokasi, sembarang dari titik tersebut, pasti akan ja!uh' dengan single minimum ,Titik di mana air akan pasti jatuh lebih dari satu miniinum. , Tujgaq utamrt dari algoritma segmentasi berdasarkan konsep i{ti,ad+lah mencari gais watershed.lde dasamya sangat Sederhana: andaikan sebuah lubang dilubangi di setiap bagian minimumnya dan seluruh topogafi fremendhi dari bawah dengan membiarkan air sampai ke lutang qada tingkat yang seragam. Ketika air yang naik di kolam ppnangkapan maka air akan bergabung,oleh karena itu sebuah bendungan dibangun untuk mencegah penggaUunlan. Banjir akhirnya mencapai tahap di mana hanya bagian atas bendungan yang bisa dilihat di atas garis air. i Batas bendungan ini berhubungan dengan pembagiari garis dalam watershed. Olih karena itu, ada batas . kori.tinu yang dieksuak dengan menggunakan algoritrf a Segr4entasi wat ers hed. Ilustrasi ini dapa! di lihat pada Gdmpar.3.
= Eetslci€-*-E|"netnr,
(l)
a. b.
m em inimalkan fungsi, enitgi.
' - I ! y(ql +"i 1 r$;1li').+ tv;l:l!'-
Ffl:.
Dengan menggqqg,!ryrkalkulus tentang variasi, GVF dapat dihasilkafrde gan menyelesaikanpersamaan Euler sehinggamenghaiilkanpersamaan(4). pF:P - (r'- F/) ts/l{= o
(4)
Untuk menyelisaikah persamaan euler tersebut, maka ditambahkan furigsi waktu untuk mendapatkan solusi sready-statedaii :persamaandifferensial parsial paraboliklinear.Ini ditunjukkanpadapersamaan (5). i'. =sg:F -$
-!r/)lftj:.
(5)
PadaGGVF paruneter dan akan digantikan dengan g(.) dan h{.);,:pitirngga persamaan(a) dan (5) meriadi persamaan,trl,
i:ii,'',...
-v!), Y,=sqvf l)vzr-dj:s/.iitr, dimana,
( 6)
l.
(7)
i pada waktu t+b, dibangun sebuah dam.' ., i. ; 2:2 Aitive Contour GGVF snake contour adalah' sebuah contour yang A,itive bergerak secara 'dinamis dalam sebuah citra. Contour yang dimaksud adalah sebuatr kurva. Kurva pada sebuah citra ini akan bergerak sbcara dinamis untuk menemukan sebuah:daerahyang minima, Daerah minima pada sebuah citra salah satunya adalah tepi dari obyek. .. ,',,Pida GGVF snake terdapat dua buah energy yang mempengaruhi'larrva. .Energy tersebut adalah energy internal, dan ekstemdl. Energi intemal akan menentukan prilaku dari sebuah kurva,.yaitu akan bersifat elastis atau
(8)
* (s)[r(gi'+ sG)lx'(r)!= + ds 4nsst(,Y(s)) =:f, Eg,.:ic
(e)
E-77
tritf.iit.jil
(3)
? -iF-
I ndustriol Electron ics Seminar 2008 Electronics Engineeri ng Polylsshri. In.stitute of Surahaya
I)cngarr nrenggunakan variasi rrrcnggurrakan persamaan differensial nraka akan didapatkanpersamaan(10).
kalkuli.rs dan Euler-Lagrange,
(10) Pengambilan Sampel pada toto dental panaromic . radiograph
Gambar 5. Sampel Cortical bone. Pada penelitian ini akan OiarirUit sampel' pada cortical bone. Besar citra yang diambil adalah dengan lebar 256 dan tinggi 256pixel. Dengan Asumsi bahwa citra yang diambil telah dalam keadaan bailq sehingga tidak memerlukan perbaikan citra. Daerih ya4g, ' ' Ciambil 'i dijadikan sampet dapat dilih'at padn gambar 5.'
Watershed
InisialisasiKurye'..
i
3.2 Waterhsed sampel didapatkan, didapatkan, maka maka 4ilakukdir proqeq Setelahsampel Setelah watershed.Penggrlnaanwatershed di1i1i {afan berpngsi i .
MengembangkanlKr)rva dengan GGVF snake pada citra watershed
rvrgr
rggtrr9gr
rYhcr
YG
I |ut
dengan GGVF snak€ pada citra dental pdnaromlc i.
ar{i^^6^h
:
I ,
sebagai langkah awat segmentasi dari foto iortical',b;one. Langkah awaf adalah mencari gradient magnitude dan ' 'bone. citra cortical Gradient magnitude ldapat menggunakan prewitt. Hasil dari gradient magnitude digunakan sebagai input untuk alogritma waterhsed. Hasil gradient magnitude dn watershed dapat 6;1;6a1: pada Gambar 6(a) dan 6(b).
Ganibar 4. Blok diagram sistem. '1
3. Metodologi Penelitian Pada penelitiarrini, langkah-langkahyang dilakukan adafah (i) pengambilan sampel cortical bone pada foto clental panoramic radiograph, (iI)' Watershed, (iil) inisialisasi kurva, (iv) menggerakkan kurva dengan GVF snake berdasarkan citra watershe.d; (v) menggerakkan kurva dengan GVF snake berdasarkan citra dental pa n ora nric rodiograph. LangkatElangkah ini dapat dilihat pada Gambar 4. bone pada Foto Dental Sampel Cortical Panoramic Radiograph Bahan yang dipakai dalam penelitian ini adalah citra X-Ray gigi dari l0 (sepuluh) orang wanita jepang. Data diambil secara acak dari pasien yang me-lakukan pencitraan DXA (dual-energr,.Xifgy absorptiometry) pada tahun 1996 simpai 2001.'DaiT'.IO tersebut di atas, citra dikelompokkan menjadi dua,'Jp4u 75 citra terkena osteoporosis dan 25 citra te$ologgffiat. .Indikasi.terkena osteoporosis diukur dari BMD':(BSiibt fufineraf Density) pada luntbar spine. . , 3.t
Jika dilihat pada ,citna watersheil pada,Cam -Maka 'terjadi bahwa telah selmentasi berlebih. untuk mengurangi segmentasi dapat dilihat flowchart Gambar 7. Pada langkah awal adalah membuat gaph antar catchment tangkapan) yang, lsaling basin ftolam bertetangga. Kemudian mencari gradient terendah dari common edge dari,- dua buah catchment' baqini. yang bertetangga. Gradien ini:akan.dijadikan bobqt rflntk edge dari :dna..buah .catchment .basin.)Nang bertetanggd" Jika telah .didapatkan bobotnya; maka, kita dapat,menentukan flood mlnlmal. Flood minimal. inilah. yangrmeireritukan apakah dua buah atau,.lebih catchment. ibaslr:luntuk bergabung atau tidak Jika bobot lebih, ke
E-78
r ---:..
;.'.'
.t ttrl?Esltrta'r.:
; 'l$rii!r ,;r ii i'i
Industrial Electronics Seminctr 2008 Electronics Engineering Polytechnic Institute of Surabavu
catchment basin dapat melabeli ulang catchment basin yang bergabung dengan label yang sama. Watershed yang megrbatasi daeratr penggabungan akan diberi label sama denglart,icatchment basin tersebut. Hasil penggabungan Gambar 9. c7(l1ct7.tentbasin dapat ailiha]Ifqt"
9(b). Setelah berdasarlon deteksi
vekror,dipat dilihat medan.. ,yektor. ,.
fiaka dihitung medan vektor ada Gambar 9(b). Hasil medan 9(c). Setelah didapatkan
gndl.nl tcr.ndah datl basln adg€ d.a aHrr?€nt cdgs b6rtclango. rcb.gal bobt
Manc.rl 'corilnon y&rg
wrtrr$.d M.ngg[bqngkrr tM m.mlffkl bobol .6r
y.ng nlnlm.,
Gambar 7. Flowchart penggabungan waterhsed. ab cd kuwa pada citra watershed. Gambar 9. (a (b)Peta tepi dari watershed. (c) Medan Vektor. (d) Hasil deformasi kurva pada citra watershed sebagai inisialisasi kurva.
Menggerakkan .I(urva dengnn GGVF Snake pada Cltra ,Wateqhed Pada tahap ini'hampir sama dengan tahap sebelumnya. Hanya saja inisialisasi.lfllrva menggunakan lcurva hasil deformasi sebelur,nny$l;l..Iiri dapat dilihat pada Gambar l0(a). Selain itu p$q.tEJiiilang dibuat adalah berdasarkan Peta tepi ini dapat citra asli dental pqnoi&liic'radiograph. dilihat pada GamQar l,(b). Setelah dilale*an'Hjta tepi, maka dicari medan vektor paitoramic radiograph. Medan berdasarkan cina diiiii vektor dapat dilihat ,pada Gambar l0(c). Langkah selanjutnya adalah :rhengembangkan kembali kunva tersebut. Hasil akhir deformasi dari kurva dapat dilihat pada Gambar l0(d). ' '' I 4. Evaluasl , Uji coba yang dialalorkan menggunakan 1.0 subyek, dan tiap subyek terdirir;dari sampel cortical bone kanan dan kiri. Pada tahap,,uji,coba akan dihitung kinerjanya. Perhitungan kinerj.anya : adalah dilihat dari akurasi, sensitifitas, dan spesifisitas. Data yang didapatkan berdasarkanpercobaan {apat dilihat pada pada tabel 1,2,3 dan 4..
3.5
digabungkan
:
3.3 Iilslaltsastl(urra Inlsialisasi kurva diletakl€n pada daeratr dekat dengari cortical Done. Bentuk kurva yang digunakan adalatriberupakunra tertutup. Inisialisasi kurva ini dapat dilihat iradagambar9(a). Menggerakkan Kurva dengan GGVF' Snake pada Citre llatershed U+tul. nienggerakkankurva secara dinamis, maka langkah-lgngkahnyaadalahsebagaiberikut : l. Menghitungpetatepi 2. . Mpnghitung,medanvektor GCVF 3 . Dpformasi kurva
3.4
U+!.rt .menghitung peta tepi, digunakan deteksi tepi canny.,Peta tepi ini dilakukan pada citra watershed yang telah digabungkan. Peta tepi dapat dilihat pada Gambar
Indu.rt ri a I EI cctron i c.sSemi ncu' 2008 a EI ec'I t'o tt i c:.sEng i n eer i ng P o lvtec:h n ic I tlliI i t ut e o.[Sur aha.T
tertinggi 88.0%, sedangkan terendahnya 68.4%. .Spesitisitas tertinggi 99.7oA, sedangkan terendahnya 97.2yo. Pada nilai flood minimal berbeda antara sampel satu dengan lainnya karena tingkat intensitas berbeda. Sefringga unluk rnenghasilkan watershcd yang optimal diperf ukan setting.fiood nrinimal secara manual. Table 2. Akr.rrasi.sensitititas, spesitisitas pada cortical bone sebelahkiri pada citra watershed. ru
z
I
6
6
95.5%
7
7left.tif
6
9
8left.tif 9left.tif | 0left.tif
6 7 6
94.gYo 95.6Yo
4
)
C'
7-
E
o tr
J
Gi
v, I
lright.tif
1
2right.tif 3right.tif 4right.tif 5riglrt.tf 6right.t t' Tright.t
4
_) (r '7
o ru tt
n E0
q) CL tt
6
94.3% 94.6%
8l.t% 75.3%
98.4% 98.5%
1
96.OVo
87.gYo
98.lYo
7
92.8yo 95.1Vo 96.0%
69.9% 76.t% 85.4Yo 78.4% 83.7%
98.2%
1
6
9s.4%
s
Sright.
9
9right.tif
7 7
lo
l0right.til'
6
963% 95.4% 80.s% 95..6Yo 80.2%
99.5o/o
98.9% 98.9% 99.2% 99.t% 99.syo
t0
6 6 7 7
93.9% 95.$Vo 97.7%
95.5% 95.2Vo
69.0% 82j% 68.4%
'll.z%o
88.0% 86.8% 79.6% 82.4% 86.t%
rg o q,
(/, q
99.1% 98j%
99.7% 98.2% 99j%
97.2% 97.3o/o
99,5% 99.10/o
97.5%
Pada Tabel 3 tampak bahwa akurasi terbaik adalah c)5.7oA. .Sedangkan persentase terendah adalah. 91.5%. Sensitifitas tertinggi 8 | .89/o, sedangkan terendahnya 6l.8oh. Spesifisitas tertinggi 99.7oA, sedangkan : terendahnya98.3%. Table 3. Akurasi, sensitifitas, spesifisitas pada icorticat bone sebelah kanan pada dental Danoramic o
z
(., ct
J
I rieht.tif 2rieht.tif 3right.tif
4
4rieht.tif
I
2
)
Pada Tabel I tampak bahwa akurasi terbaik adalah 96.0oh. Sedangkan persentase terendah adalah 92.8yo. Sensitifitas tertinggi 87.9Vo, sedangkan terendahnya 69.g%o. Spesifisitas tertinggi 99.5oA, sedangkan terendahnya 98.1%. Pada nilai /Iood minimal berbeda antara sampel satu dengan' lainnya karena tingkat intensitas berbeda. Sehirigga '' untuk menghasilkan watershed yang optimal diperlukan settingJlood minimal secaramanual. Pada Tabel 2 tampak bahwa akurasi terbaik adalah 9 5.8%. sedangkan terendalrnyaadalah 92.5yo. Sensitifi tas
6
ru o
E
92.5v, 9s.0% 72.5%
J
GI
rE
I left.tif 2left.tif 3left.tif 4left.tif 5left.tif 6left.tif
I
Table l. Akurasi, sensitifitas, ispesifisitas pada cortical bone sebelah kanan pada citrawatbrshed.
€
fit J
tt)
2
panoramic radiograph. (c) Me4en Vektor pada citra dental panoramic radiograph. (O.HaSit akhir deformasi ': kurva.: ,
CI OE o.=
6 7 8 9 t0
5rieht.tif 6rieht.tif Trisht.tif Srioht-tif
9rieht.tif lOricht.tif
ct a C'
= -v 93.40A
93.1Vo 95.7% 9l.s%o 94.s%o 95.4% 94.7% 95.89 93.9% 94.8Vo
. 6 ' a
r|:
Ei c) U)
743% 68.7Yo 80.2% 62.8% 69.4% | 81.2o/o
71.8% 81.8 72.4% 75.8%
a q,
o
'(h
99.4% 98.8% 995% 9E.3% 99.7% 99.20/o 993%
99.0% 99.1% 99.7o/o
Pada Tabel 4 tampak bahwa akurasi terbaik adalah 95.9%..'sedangkan persentase terendah adalah 92.6%. Serisitifitas tertinggi 83.6Vo, sedangkan tere,ndahnp 61.8%. Spesifisitas tertinggi 99.9yo, sidangkari terendahnya67.1%.
I nd ustria I E t ec'tro tri c'.rSen i nu r I ()()i E I ecI ro n i cs Ettg i n eer i ng Po lytec:hn i c I n.\| i t ut c c2l'Suxt hu.r',t 'l'able
4. Akurasi, sensitifitas, spesifisitas pada cortical bone sebelah kiri pada dental panoramic radiograph.
o
z I
2
q) q F G' (t)
lleft.tif 2left.til
3
: 3left-tif
4
4left.tif
5 6 7 8 9 l0
5left.tif 6left.tif 7left.tif 8left.tif 9left.tif l0left.tif
'a
e a
*
94.6Yo 94.6% 92.6% 92.7% 95.9% 95.9% 94.6% 95.2% 94.9%
94.5v,
6
s
r€ q
rU v)
q
ru q (t')
70.7% 75.0% 67.1%
99.6% 98.5%
70.40h
98.7% 99.6% 99.0% 98.0% 99.8% 99.7% 97.6Yo
76.6% 8t.3% 83.6% 76.5% 77.7% 82.2%
99.g%o
4. Kesimpulan dan Saran Kesimpulan yang dapat diambil adalah hasil akhir dari GGVF snake adalah informasi koordinat kurva yang melingkupi sebuah.obyek. Selain itu hasil yang kurang baik disebabkan adanya intensitas yang berbeda dan tidak merata, dan batas cortical pada bagian dalam tidak jelas. Hasil akurasi rata-ratayang diperoleh adalah 93.9yo, dan sensitifitas rata-rata yang diperoleh adalah 77.lyo, dan spesifisitas rata-rata yang diperoleh ddalah 98.9%' Saran pada penelitian ini adalah melrcari sgbuah metoda yang mampu nrendeteksi tepi dari corticctl'bone dengan baik. Selain itu peuentuan paratneter .fl
tZl A. Z. Arifin (2007), Cctmltutc'r-uidc
l:-8|
-tl{il
