Klasifikasi Osteoporosis Berdasarkan Citra X-RAY (Bone Radiograph) Menggunakan Convolutional Neural Network

Abstract

Osteoporosis is a loss of bone resistance so that it can increase the risk of damaged bones. Osteoporosis does not show signs outside, but the first symptom of osteoporosis is the shape of the injured bone. Bones that are often broken due to osteoporosis are the wrists, hips and spine. The process of bone formation will start from the womb, then its development will stop when a person reaches the age of 25 years. In childhood, bone growth occurs so rapidly that when bone loss occurs, new bone tissue is produced. to replace existing bone loss. However, with increasing age, bone growth will slow down, so that at its peak at the age of 25-30 years, bone growth will stop and slowly bone loss will begin to occur. From this research, osteoporosis classification uses x-ray images (bone radiograph). Then the method used to classify is Convolutional Neural Network (CNN). In Image Processing osteoporosis as input. Before the image is classified, the image will go through a pre-processing stage starting from grayscalling, CLAHE then the Segmentation stage, namely, thresholding and then the image will be classified using the Convolutional Neural Network. This study uses as many as 300 data. 240 training data and 60 for testing data. Based on the experimental results in this study, the system can classify the level of osteoporosis with an accuracy of 88%.

Osteoporosis ialah hilangnya ketahanan tulang sehingga dapat mengakibatkan risiko terjadi tulang yang rusak. Osteoporosis tidak memperlihatkan tanda diluar, namun gejala awal osteoporosis adalah bentuk tulang yang cedera. Tulang sering mengalami patah akibat osteoporosis ialah pergelangan tangan, pinggul serta tulang belakang. Proses pembentukan tulang akan dimulai sejak dari dalam kandungan, kemudian perkembangannya akan berhenti ketika seseorang mencapai usia 25 tahun. Pada usia kanak-kanak, pertumbuhan tulang terjadi dengan sangat cepat sehingga ketika terjadi pengeroposan tulang, maka jaringan tulang yang baru akan diproduksi untuk menggantikan pengeroposan pada tulang yang telah terjadi. Akan tetapi dengan bertambahnya usia seseorang, pertumbuhan tulang akan melambat, sehingga pada puncaknya diusia 25–30 tahun pertumbuhan tulang akan terhenti dan secara perlahan-lahan pengeroposan pada tulang akan mulai terjadi. Dari penelitian kali ini Klasifikasi osteoporosis menggunakaan citra hasil x-ray (bone radiograph). Lalu metode yang digunakan untuk mengklasifikasi ialah Convolutional Neural Network. Pada Proses Pengolahan citra, Citra osteoporosis sebagai input. Sebelum Citra diklasifikasi, citra akan melalui tahap pre-processing dimulai dari grayscalling, CLAHE lalu tahap Segmentation yaitu, thresholding lalu citra akan diklasifikasi menggunakan Convolutional Neural Network. Penelitian ini menggunakan sebanyak 300 data. 240 data training dan 60 data testing. Berdasarkan hasil percobaan pada penelitian ini sistem dapat mengklasifikasi tingkat osteoporosis dengan akurasi sebesar 88 %.