ACADSTAFF UGM
| Title | : | Sistem Otomatisasi Pemilihan Region Of Interest Tulang Trabekula pada Citra Radiograf Dental untuk Diagnostic Imaging |
| Author | : | |
| Date | : | 0 2018 |
| Abstract | : | Penelitian yang diajukan terkait dengan bidang diagnostic imaging khususnya pemanfaatan citra radiograf dental. Pada diagnostic imaging ini, hasil interpretasi citra masih sangat tergantung pada kemampuan persepsi pakar (human perception). Namun, keterbatasan pakar dalam melakukan interpretasi hasil citra radigraf bisa berbeda-beda. Selain faktor kemampuan dan kondisi pakar saat melakukan interpretasi, perbedaan juga bisa disebabkan karena citra radiograf yang cenderung gelap dan kabur. Citra radiograf dental mempunyai peran yang penting dalam berbagai aplikasi kedokteran antara lain untuk diagnosis osteoporosis. Proses yang dilakukan pada diagnosic imaging tersebut adalah pemilihan region of interest (ROI) area trabekula, peningkatan citra (image enhancement), ekstraksi dan seleksi fitur, dan identifikasi. Saat ini penelitian diagnostic imaging yang memanfaatkan citra radiograf dental lebih difokuskan pada metode ekstraksi dan seleksi fitur serta identifikasi. Pada penelitian-penelitian tersebut pemilihan ROI pada dilakukan secara manual atau semi otomatis dengan mengandalkan kemampuan visual peneliti. Mengingat keterbatasan visual peneliti untuk membedakan area trabekula dengan area bukan trabekula maka area trabekula yang dapat diperoleh menjadi relatif subjektif dan kurang mewakili area objek yang diamati. Hal ini dapat berpengaruh pada hasil diagnosa. Penelitian ini mengusulkan model yang dapat diaplikasikan pada sistem pemilihan ROI area trabekula secara otomatis. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah penggabungan komputasi atau algoritma morfologi yang digunakan dalam pengolahan citra digital. Hasil yang diharapkan adalah mendapatkan area ROI yang lebih objektif dan lebih luas dari penelitian sebelumnya. ROI tersebut akan diuji untuk mengetahui nilai performasi diagnosis osteoporosis. Selanjutnya, penelitian dapat membandingkan hasil diagnosis menggunakan sistem otomatisasi ROI dengan sistem ROI yang manual atau semi otomatis. Mengingat peneliti telah melakukan serangkaian penelitian yang berkaitan dengan optimasi metode pada tahap ekstrasi dan seleksi fitur serta tahap identifikasi osteoporosis, maka penelitian ini merupakan tahap optimasi terakhir untuk mengembangkan sistem deteksi osteoporosis menggunakan citra radiograf dental. Dengan demikian, tahap pengembangan aplikasi (prototipe) tersebut siap dikembangkan. |
| Group of Knowledge | : | Ilmu Komputer |
| Original Language | : | Bahasa Indonesia |
| Level | : | Nasional |
| Status | : |
| No | Title | Action |
|---|