2017 : KOMBINASI INFORMASI SPASIAL DAN FITUR GARIS PADA ADAPTIVE CLASSIFIER UNTUK SEGMENTASI TULANG TRABEKULA PADA DENTAL PANORAMIC RADIOGRAPH

Dr. Agus Zainal Arifin S.Kom, M.Kom.
Dini Adni Navastara S.Kom., M.Sc.

External link

Type

RESEARCH

Keywords

-


Abstract

Dental Panoramic Radiograph (DPR) adalah citra x-ray dua dimensi (2-D) dari gigi yang merekam keseluruhan mulut. DPR menyimpan berbagai informasi seperti struktur trabecular bone yang dapat digunakan untuk identifikasi beberapa penyakit. Namun, pada DPR, area trabecular bone cukup sulit untuk ditentukan secara akurat karena rendahnya kontras citra, pencahayaan yang tidak merata, serta banyaknya noise.\nPenelitian ini mengusulkan sebuah metode segmentasi area trabecular bone berdasarkan informasi spasial dan fitur garis pada adaptive classifier. Metode adaptive classifier yang digunakan merupakan gabungan dari metode K-Means Clustering dan Root-Guided Decision Tree (RGDT). Tahapan pertama kali adalah pemilihan Region of Interest (ROI) dari DPR dilakukan ekstraksi fitur dengan filter Gabor. Orientasi filter Gabor disesuaikan dengan orientasi dominan pada objek yang berada di dalam ROI untuk mendapatkan data fitur yang representatif terhadap objek di dalam citra. Data fitur tersebut berupa informasi spasial dan fitur garis yang kemudian dikelompokkan menggunakan K-means clustering menjadi kelas area trabecular bone dan non-trabecular bone. Adapun piksel yang keanggotaannya dalam suatu cluster dianggap ambigu karena nilai data fiturnya berbeda jauh dengan nilai data fitur titik pusat clusternya sehingga diperlukan klasifikasi lebih lanjut menggunakan RGDT untuk menghindari kesalahan klasifikasi.\n