Journal of Control and Network Systems

(1)

PERBAIKAN KUALITAS CITRA SINAR X TULANG

BELAKANG PENDERITA SKOLIOSIS DENGAN

MENGGUNAKAN GAUSSIAN CROPPING

Samuel Sugianto1)_{Susijanto Tri Rasmana}2)_{Madha Christian Wibowo}3)_{Sandy Wirakusuma}4) Program Studi/Jurusan Sistem Komputer

STMIK STIKOM Surabaya Jl. Raya Kedung Baruk 98 Surabaya, 60298

Email: 1)g_side06@yahoo.co.id, 2)susyanto@stikom.edu, 3)madha@stikom.edu

Abstract:

This paper is to perform image enhancement to the spinal x-ray image of people with scoliosis, so that the segmentation process can be done better. Image is first filtered by using Modified Tophat filter and cropped using a vertical windowed Gaussian function with manually initialized center of peak points trough the spinal feature, thus the pixels on the both side of the center of peak points will gradually decrease, leaving only the spinal part. By using this Gaussian cropping, the success rate in segmentation process reached 79,355%.

Keywords:

GVF Snake, Modified Tophat Filter, Gaussian cropping, Skoliosis, segmentation, spine.

Skoliosis adalah fenomena kelainan tulang belakang yang akan membengkok membentuk huruf C atau S. Bila dibiarkan, sudut kemiringan tulang belakang (cobb

angle) akan menjadi semakin besar. Hal ini

dapat mengakibatkan saraf tulang belakang terjepit atau organ-organ dalam terganggu.

Penderita stadium awal dapat disembuhkan dengan memasang penyangga eksternal pada tubuh, sedangkan pada penderita dengan cobb angle yang sudah terlalu besar harus dipasangi implan penyangga pada tulang belakangnya melalui proses pembedahan.

Saat ini penentuan cobb angle oleh

orthopedic masih memakai cara manual

yang mempunyai tingkat presisi yang rendah, baik secara inter-observer (antar

observer) maupun intra-observer (satu observer dalam pengukuran yang berbeda).

Hal ini terjadi karena buruknya kualitas citra dan tingginya noise pada sinar x tulang belakang dari pasien penderita skoliosis.

Noise itu dapat berupa organ-organ, darah,

maupun tulang-tulang yang lainnya.

Untuk meningkatkan akurasi pengukuran cobb angle, diperlukancitra tulang belakang yang lebih jelas. Maka dari itu, dilakukan serangkaian proses pada citra sinar x tulang belakang, yaitu proses segmentasi kontur tulang belakang dengan menggunakan GVF Snake yang didahului dengan menambahkan Modified Tophat filter untuk mengekstraksi kontur tulang belakang, kemudian Gaussian cropping untuk menghilangkan noise di sisi kiri dan kanan tulang belakang.

I. METODE

1. Perancangan

Sistem

dan

Blok

Diagram Sistem

Model penelitian yang akan dilakukan adalah model penelitian pengembangan. Untuk mempermudah dalam memahami sistem yang akan dibuat dapat dijelaskan melalui blok diagram pada Gambar 1.

Pada Gambar 1 terdapat 2 buah bagian utama, yaitu pre-processing dan segmentasi menggunakan GVF Snake.

JCONES Vol. 2, No. 1 (2013) 9-15

Journal of Control and Network Systems

(2)

Pre-processing

Gambar 1. Blok Diagram a. Pre-processing

Pre-processing dilakukan untuk mengekstraksi tepi dari citra sebelum dilakukan segmentasi. Keberhasilan proses segmentasi sangat dipengaruhi oleh edge

map yang dihasilkan dari proses ini. Oleh

karena itu, digunakan Modified Tophat filter yang digunakan sebelumnya oleh Sardjono pada tahun 2007 untuk mengekstraksi edge

map dari citra tulang belakang.Namun bila

hanya menggunakan Modified Tophat filter saja masih belum dapat memberikan hasil yang optimal pada saat proses segmentasi, karena banyaknya noise di kiri dan kanan citra tulang belakang yang akan sangat memengaruhi ketika dilakukan segmentasi. Maka dari itu, ditambahkan sebuah proses untuk menghilangkan noise tersebut. Proses Gaussian cropping ini dilakukan dengan menarik garis inisialisasi di sepanjang citra tulang belakang. Kemudian, dengan garis inisialisasi tersebut sebagai patokan, nilai piksel-piksel di samping-samping garis inisialisasi akan dikalkulasikan berdasarkan fungsi Gaussian, sehingga nilai di samping garis akan tergradasi dengan menyisakan citra tulang belakang saja.

b. Segmentasi menggunakan GVF Snake.

Snakes atau active contour adalah garis-garis lengkung yang didefiniskan pada citra yang dapat bergerak di bawah pengaruh gaya internal yang berasal dari garis lengkung itu sendiri dan gaya eksternal yang dikomputasikan dari data citra. Gaya internal dan eksternal didefinisikan sehingga snake dapat menyesuaikan diri dengan tepi objek atau fitur lain dari citra yang diinginkan. (

Xu

dan

Prince

, 1998).Kemampuan snake untuk bergerak mengikuti kontur tepi suatu obyek itulah yang akan digunakan untuk proses segmentasi kelengkungan tulang belakang.

Setelah proses filtering, didapat citra

grayscale yang berbentuk tulang belakang

tanpa noise disekeliling tulang belakang, barulah proses pembentukan imitasi siluet tulang belakang melalui titik-titik yang telah diinisialisasikan sambil menjaga kelenturan dan bentuk sesuai citra melalui parameter alpha, beta, dan gamma dengan memanfaatkan energi internal dan eksternal.

Bentuk akhir snake ini digunakan sebagai imitasi dari bentuk kontur tulang belakang yang lebih jelas. Hasil snake inilah yang nantinya akan digunakan untuk perhitungan cobb angle.

2.

Sampel Citra X-ray Tulang Belakang

Sampel yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari Departemen Radiologi, University Medical Center Groningen, Belanda.

3.

Modified Tophat Filter

.

Tahap pertama dari proses pre-processing adalah proses filtering untuk memperjelas citra tulang belakang dan mengurangi noise di sekitar tulang belakang menggunakan Modified Tophat

Filter.

Rumus Modified Tophat adalah :











b

f

b

f

TH

(

)

mod



... (1)

Keterangan :



= operator morfologiclosing



= operator morfologiopening

b

= struktur elemen



= attenuation factor

f

= citra

4. Gaussian cropping

Citra x-ray tulang belakang

Modified Tophat Filter

Hasil

Segmentasi menggunakan GVF Snake Gaussian cropping

(3)

Tahap kedua dari proses pre-precessing adalah dengan menghilangkan noise dan bagian-bagian dari citra sinar x yang tidak diperlukan khususnya bagian kanan dan kiri dari citra tulang belakang menggunakan koordinat yang dikumpulkan dari gerakan mouse yang mengikuti bentuk tulang belakang.

    _       



2 2 2

exp

c a b

Gaussian

... (2)

Keterangan : a= koordinat piksel pada citra b= koordinat center of peak dari

fungsi Gaussian c= standar deviasi.

Dalam penggunaannya perlu dilakukan penyesuaian pada nilai c untuk menentukan lebar jarak dari hasil Gaussian Cropping agar sesuai dengan lebar tulang belakang sehingga bagian tulang belakang bukan menjadi bagian yang tergradasi.

Contoh penggunaan Gaussian cropping ditunjukan pada Gambar2 – 4:

Gambar 2. Citra awal.

Gambar 3. Inisialisasi Gaussian cropping.

Gambar 4. Hasil Gaussian cropping. Dari Gambar 4 terlihat gradasi warna berbentuk garis vertikal sesuai dengan panjang garis inisialisasi pada Gambar 3.

Variabel c pada rumus fungsi gaussian menentukan lebar dari bagian berwarna putih.

(4)

Semakin keluar dari bidang putih maka warna piksel pada citra akan semakin hitam. Hal ini disebabkan oleh nilai faktor gaussian yang bernilai 1 jika piksel tersebut berada pada kurva puncak, sehingga nilai piksel tetap bernilai sama ketika dikalikan dengan nilai faktor gaussian. berbeda jika posisi piksel berada menjauhi puncak kurva, nilai faktor gaussian akan bernilai semakin mendekati 0 jika semakin jauh dari titik puncak kurva Gaussian sehingga ketika dikalikan dengan nilai piksel maka akan menyebabkan nilai piksel yang baru lebih kecil dari nilai awal atau dengan kata lain warna piksel menjadi semakin mendekati warna hitam.

Gambar 5. Kurva Fungsi Gaussian Parameter c merupakan parameter yang diubah untuk disesuaikan dengan lebar dari bentuk tulang belakang. Efek dari variabel c pada rumus fungsi Gaussian ditunjukan pada Gambar 6 – 8:

Gambar 6. Nilai variabel c=5

Hasil citra pada Gambar 6 – 8menunjukkan bila semakin menjauh dari garis inisialisasi, semakin kecil nilai pengali pada piksel citra. Bila nilai piksel mendapat faktor pengali yang kecil, warna piksel akan menjadi hitam. Nilai variabel

b

c

(5)

c yang besar akan membuat daerah yang disisakan menjadi besar.

5. GVF Snake

a. GVF Field

Medan Gradient Vector Flow (GVF) yang mendefinisikan vektor gaya pada medan GVF didapatkan dengan rumus : 𝜀 = 𝜇 𝑢𝑥2+ 𝑢𝑦2+ 𝑣𝑥2+ 𝑣𝑦2 + ∇𝑓 2 v − ∇𝑓2𝑑𝑥𝑑𝑦...(3)

b. Energi Internal

Energi internal yang mengatur sifat dari partikel-partikel snake didapatkan dengan rumus :

𝐹𝑖𝑛𝑡 = 𝛼𝑥′′ 𝑠 − 𝛽𝑥′′′′ 𝑠 ...(4) Keterangan:

𝛼 = variabel yang mengatur elastisitas partikel snake.

𝛽 = variabel yang mengatur kekakuan partikel snake.

II. HASIL DAN PEMBAHASAN

1. Hasil

Pengujian

Modified

Tophat Filter

Pengujian dilakukan untuk mengekstrak egde map dari citra x-ray tulang belakang untuk memberikan citra tulang belakang yang jelas dan mengurangi noise pada sekitar objek tulang belakang.

Hasil Pengujian modTH dilakukan menggunakan parameter disk=5, dan

attenuation factor =11 ditunjukan pada

Gambar 9.

Gambar 9. Hasil Modified Tophat Filter.

2. Hasil

Pengujian

Gaussian

Cropping

Pengujian dilakukan untuk menghilangkan noise yang ada di sekitar tulang belakang untuk memberikan ruang tanpa halangan bagi GVF Snake.

Hasil pengujian Gaussian cropping dengan menggunakan parameter jarak =10 ditunjukan seperti pada Gambar 10.

(6)

Gambar 10. Hasil Gaussian cropping.

3. Hasil Pengujian GVF Dengan dan

Tanpa Gaussian cropping.

Perbandingan pengujian hasil GVF Snake yang dilakukan dengan memakai parameter alpha 0.9, beta 0.2, dan gamma 0.2 dengan dan tanpa Gaussian cropping seperti ditunjukan pada Gambar 11.

Dari Gambar 11 a dan b dapat diketahui efek Gaussian cropping terhadap peforma GVF Snake dalam menuju tepi dari tulang belakang. Pada sampel yang tidak memakai Gaussian cropping, noise yang ada di sekitar tulang belakang tersebut menjadi penghalang pada GVF Snake untuk menuju tepi citra tulang belakang. Sedangkan pada sampel yang memakai Gaussian cropping, tidak ada noise di sekeliling tulang belakang sehingga memberikan ruang yang bebas bagi GVF Snake untuk menuju tepi dari tulang belakang.

(a) (b)

Gambar 11. Hasil pengujian GVF Snake (a) tanpa Gaussian cropping.(b) dengan Gaussian cropping.

III. KESIMPULAN

Perbaikan kualitas citra sinar x tulang belakang yang dilakukan dengan menambahkanGaussian croppingdapat memberikan hasil yang lebih baik untukproses segmentasi tulang belakang dengan menggunakan GVF Snake.Namun, inisialisasi garis koordinat yang akan digunakan untuk Gaussian cropping masih harus dilakukan secara manual. Selain itu, lebar standar deviasi untuk fungsi Gaussian yang digunakan harus menyesuaikan dengan resolusi piksel citra sinar x tulang belakang yang digunakan.