KLASIFIKASI UMUR BERDASARKAN CITRA DENTAL PANORAMIC RADIOGRAPH DENGAN METODE STATISTICAL ANALYSIS OF STRUCTURAL INFORMATION DAN ADABOOSTS

Banyaknya bencana alam, tindak kejahatan, kecurangan dalam kasus pemalsuan usia maupun salah dalam memperkirakan usia melalui bentuk fisiknya terkadang membuat para ahli forensik dipanggil untuk mengetahui identitas usia sebenarnya, tetapi hal itu bukanlah sesuatu yang mudah bagi ahli forensik untuk mengetahui usia seseorang. Salah satu cara untuk dapat mengidentifikasi usia seseorang dapat dilakukan melalui salah satu bagian gigi, yaitu rongga pulpa. Perkembangan rongga pulpa gigi akan semakin menyempit seiring dengan bertambahnya usia manusia. Pada tugas akhir ini, sebuah sistem akan dirancang untuk dapat mengidentifikasi usia manusia melalui gigi yang difokuskan pada gigi premolar pertama sehingga menjadi lebih singkat dan mudah. Untuk menunjang identifikasi usia melalui gigi, peneliti melakukan pengolahan citra radiografi panoramik dengan metode segmentasi citra Statistical Analysis of Structural Information dan metode klasifikasi Adaboost. Sistem menggunakan 104 sampel untuk training yang disimpan pada database dan 130 citra uji yang tidak disimpan pada database yang digunakna sebagai citra pengujan. Dari hasil pengujian yang dilakukan, sistem mampu mendeteksi gigi premolar pertama dengan akurasi terbesar yaitu 84,607% dan waktu komputasi 3,678 detik. Hasil ini didapatkan menggunakan base parameter skweness dan learning rate 0.3 pada klasifikasi adaboost

IDENTIFIKASI USIA PADA AREA PULPA GIGI BERDASARKAN RADIOGRAF PANORAMIK DENGAN METODE STATISTICAL MOMENTS DESCRIPTOR DAN KLASIFIKASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Indonesia merupakan negara yang penduduknya cukup banyak yang tidak memiliki dokumen kelahiran, hal ini merupakan masalah yang cukup serius. Untuk itu perlu adanya proses identifikasi untuk mengetahui estimasi usia seseorang. Banyak sekali proses identifikasi individu, tetapi masih ada yang tidak bisa digunakan pada kondisi tertentu. Salah satu cara untuk mengidentifikasi estimasi usia seseorang yaitu dengan cara identifikasi menggunakan gigi karena gigi adalah organ tubuh yang cukup kuat dan tidak mudah terkikis atau hancur. Untuk penentuan individu yang masih hidup biasanya menggunakan metode non invansif yaitu dengan cara identifikasi usia pada area pulpa gigi kaninus dengan menggunakan citra radiograf panoramik. Alasan digunakan pulpa untuk estimasi usia karena semakin bertambah usia volume pulpa akan mengecil dan alasan menggunakan gigi kaninus karena posisi gigi tersebut tidak terlalu riskan terhadap karies (berlubang). Pada penelitian sebelumnya telah dibuat sistem untuk mengidentifikasi usia manusia dengan berbagai macam metode namun masih memiliki kekurangan yaitu hanya mengelompokan menjadi 4 kelas dan akurasi yang didapat masih cukup kecil. Berdasarkan permasalahan diatas, pada Tugas Akhir ini penulis merancang suatu sistem yang dapat mengidentifikasi usia pada area pulpa gigi kaninus (rahang bawah dan atas sebelah kanan) dari usia 5 sampai 60 tahun. Sistem yang dirancang pada Tugas Akhir ini menggunakan metode Statistical Moments Descriptor dan klasifikasi Artificial Neural Network. Jumlah data yang digunakan adalah 681 citra, yang dikelompokan menjadi 28 kelas dan tiap kelasnya berisi 2 rentan usia. Nilai accuracy tertinggi yang diperoleh dari sistem ini adalah 89,7%dengan time computation 18,244 (s) dari variasi parameter training = 80%, validation = 10%, testing = 10%, hidden layer= 3 dan hidden neuron= 70. Dengan adanya sistem ini dapat menjadi pembanding dalam mengidentifikasi usia pada area pulpa gigi dengan menggunakan metode yang berbeda dan dapat bermanfaat untuk bidang odontologi forensik dalam melakukan identifikasi usia pada area pulpa gigi. Kata Kunci: Artificial Neural Network, Statistical Moments Descriptor, Citra Radiograf Panorami

Thin Cap Fibroatheroma Detection in Virtual Histology Images Using Geometric and Texture Features

Atherosclerotic plaque rupture is the most common mechanism responsible for a majority of sudden coronary deaths. The precursor lesion of plaque rupture is thought to be a thin cap fibroatheroma (TCFA), or “vulnerable plaque”. Virtual Histology-Intravascular Ultrasound (VH-IVUS) images are clinically available for visualising colour-coded coronary artery tissue. However, it has limitations in terms of providing clinically relevant information for identifying vulnerable plaque. The aim of this research is to improve the identification of TCFA using VH-IVUS images. To more accurately segment VH-IVUS images, a semi-supervised model is developed by means of hybrid K-means with Particle Swarm Optimisation (PSO) and a minimum Euclidean distance algorithm (KMPSO-mED). Another novelty of the proposed method is fusion of different geometric and informative texture features to capture the varying heterogeneity of plaque components and compute a discriminative index for TCFA plaque, while the existing research on TCFA detection has only focused on the geometric features. Three commonly used statistical texture features are extracted from VH-IVUS images: Local Binary Patterns (LBP), Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM), and Modified Run Length (MRL). Geometric and texture features are concatenated in order to generate complex descriptors. Finally, Back Propagation Neural Network (BPNN), kNN (K-Nearest Neighbour), and Support Vector Machine (SVM) classifiers are applied to select the best classifier for classifying plaque into TCFA and Non-TCFA. The present study proposes a fast and accurate computer-aided method for plaque type classification. The proposed method is applied to 588 VH-IVUS images obtained from 10 patients. The results prove the superiority of the proposed method, with accuracy rates of 98.61% for TCFA plaque.This research was funded by Universiti Teknologi Malaysia (UTM) under Research University Grant Vot-02G31, and the Ministry of Higher Education Malaysia (MOHE) under the Fundamental Research Grant Scheme (FRGS Vot-4F551) for the completion of the research. The work and the contribution were also supported by the project Smart Solutions in Ubiquitous Computing Environments, Grant Agency of Excellence, University of Hradec Kralove, Faculty of Informatics and Management, Czech Republic (under ID: UHK-FIM-GE-2018). Furthermore, the research is also partially supported by the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities with FEDER funds in the project TIN2016-75850-R