KLASIFIKASI OSTEOARTHRITIS BERBASIS DUAL TREE COMPLEX WAVELET TRANSFORM DAN CONTRAST LIMITED ADAPTIVE HISTOGRAM EQUALIZATION (CLAHE) MENGGUNAKAN ACTIVE SHAPE MODELS
CLASSIFICATION OF OSTEOARTHRITIS BASED ON DUAL TREE COMPLEX WAVELET TRANSFORM AND CONTRAST LIMITED ADAPTIVE HISTOGRAM EQUALIZATION (CLAHE) USING ACTIVE SHAPE MODELS
Citra adalah representasi dari informasi yang terkandung di dalamnya sehingga mata manusia dapat menganalisis dan menafsirkan informasi sesuai dengan tujuan yang diharapkan. Salah satu bentuk citra medis adalah citra x-ray. Penelitian ini mengidentifikasi gambar x-ray Osteoarthritis Lutut yang diambil pada berbagai tingkat keparahan, mulai dari KL-Grade 0 hingga KL-Grade 4. Penelitian ini menggunakan metode CLAHE dan DTCWT untuk proses preprosessing dan menggunakan metode Active Shape Model (ASM) untuk proses segmentasi, menggunakan 35 data pelatihan dan 200 data uji dari Osteoarthritis Initiative (OAI). Pengujian citra uji dalam penelitian ini dengan mengekstraksi tekstur citra menggunakan metode GLCM dan segmentasi citra menggunakan ASM, sehingga proses scanning untuk penentuan titik-titik yang berfungsi untuk mengukur ketebalan cartilage. Hasil Ekstraksi tekstur memiliki tingkat akurasi klasifikasi KL-Grade 0 57,5%, KL-Grade 1 memiliki akurasi 33.3%, KL-Grade 2 37,5%, KL-Grade 3 37,5% dan KL-Grade 4 34,3 %. Sedangkan untuk pengukuran ketebalan tulang rawan memiliki akurasi klasifikasi untuk KL-Grade 0 sebesar 62.5%, kemudian KL-Grade 1 sebesar 44.4 %, sedangkan untuk KL-Grade 2 memiliki keberhasilan klasifikasi 60%, kemudian KL-Grade 3 memiliki klasifikasi berhasil dengan benar 70%, dan untuk KL-Grade 4 51.4%.
Kata Kunci : DTCWT, CLAHE, ASM, image processing, matlab, Osteeoarthritis
Image is a representation of the information contained therein so that the human eye can analyze and interpret the information in accordance with the expected goals. One form of medical image is x-ray image. This study identifies x-ray images of knee osteoarthritis taken at various severity levels, ranging from KL-Grade 0 to KL-Grade 4. This study uses the CLAHE and DTCWT methods for the preparation process and uses the Active Shape Model (ASM) method for segmentation processes , using 35 training data and 200 test data from the Osteoarthritis Initiative (OAI). Testing the test image in this research by extracting the texture of the image using the GLCM method and image segmentation using ASM, so that the scanning process for the determination of points that serves to measure the thickness of the cartilage. Results Texture extraction has a classification accuracy level of KL-Grade 0 of 57.5%, KL-Grade 1 has an accuracy of 33.3%, KL-Grade 2 of 37.5%, KL-Grade 3 of 37.5% and KL-Grade 4 of 34.3%. As for the measurement of cartilage thickness it has an classification accuracy for KL-Grade 0 of 62.5%, then KL-Grade 1 of 44.4%, while for KL-Grade 2 has a classification success of 60%, then KL-Grade 3 has a successful classification correctly of 70%, and for KL-Grade 4 51.4%.
Keywords: DTCWT, CLAHE, ASM, image processing, matlab, Osteeoarthritis