JOURNALMPCIJOURNALMPCI

Journal of Health and Nutrition ResearchJournal of Health and Nutrition Research

Osteoporosis adalah penyakit degeneratif yang biasanya menyerang lansia, menyebabkan penurunan kepadatan tulang dan meningkatkan risiko patah tulang. Dual-Energy X-ray Absorptiometry (DEXA) merupakan alat standar untuk menilai Kepadatan Mineral Tulang (BMD), tetapi ketersediaannya yang terbatas dan biayanya yang tinggi di banyak fasilitas kesehatan, terutama di negara berkembang seperti Indonesia, mendorong perlunya metode diagnostik alternatif. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi potensi penggunaan gambar Tomografi Komputer (CT) sebagai pengganti DEXA dalam mendeteksi osteoporosis. Metode melibatkan pengumpulan data CT scan dari pasien di Hospital Universiti Sains Malaysia (HUSM). Daerah vertebrae dipisahkan dari gambar CT abdomen menggunakan teknik pemrosesan gambar untuk mengisolasi jaringan tulang. Empat atribut tekstur gambar—Roughness, Contrast, Greyscale, dan Phase—diekstraksi menggunakan analisis berbasis MATLAB. Hasil menunjukkan bahwa tulang osteoporosis memiliki nilai lebih tinggi pada Roughness dan Contrast, serta nilai lebih rendah pada Greyscale dan Phase dibandingkan tulang normal. Di antara atribut tersebut, Roughness diidentifikasi sebagai atribut paling sensitif dalam mendeteksi perubahan terkait osteoporosis. Temuan ini menunjukkan bahwa gambar CT scan, ketika dianalisis melalui segmentasi dan evaluasi tekstur yang tepat, memiliki potensi untuk menjadi alternatif yang layak untuk skrining osteoporosis, terutama di lingkungan yang tidak memiliki DEXA.

Empat atribut yaitu RMS/Greyscale, Contrast, Roughness, dan Phase yang berasal dari teknik imaging telah diuji untuk membedakan tulang normal dan osteoporosis pada tulang panggul dan tulang belakang.Kekuatan masing-masing atribut ditunjukkan sebagai indeks atribut yang dinormalisasi berdasarkan jumlah piksel dalam ROI.Atribut Roughness dan Contrast cenderung menurun pada osteoporosis dibandingkan tulang normal, sedangkan atribut Phase dan Greyscale cenderung meningkat dari kondisi normal ke osteoporosis.Secara kuantitatif, atribut yang paling sensitif untuk menunjukkan osteoporosis adalah Roughness, diikuti oleh Phase, Greyscale, dan Contrast.Dalam hal visualisasi, atribut paling signifikan adalah Roughness dan Phase.Namun, pengujian lanjutan pada berbagai kondisi tulang dan jenis tulang berbeda perlu dilakukan sebelum atribut ini menjadi indikator osteoporosis berdasarkan gambar CT scan.

Penelitian lanjutan dapat mengembangkan algoritma otomatis untuk segmentasi dan analisis tekstur CT scan guna meningkatkan akurasi deteksi osteoporosis secara lebih cepat dan efisien. Selain itu, penting untuk menguji validitas metode ini pada populasi yang lebih beragam, termasuk perbedaan usia, jenis kelamin, dan kondisi medis lainnya, agar hasilnya lebih representatif. Terakhir, penelitian juga bisa mengeksplorasi integrasi data CT scan dengan biomarker biologis atau parameter klinis lainnya untuk menciptakan model prediksi osteoporosis yang lebih komprehensif dan akurat.

  1. How Osteoporosis Looks Like in CT Scan Images: An Alternative Osteoporosis Assessment | Journal of Health... journalmpci.com/index.php/jhnr/article/view/393How Osteoporosis Looks Like in CT Scan Images An Alternative Osteoporosis Assessment Journal of Health journalmpci index php jhnr article view 393
  1. #akurasi deteksi#akurasi deteksi
Read online
File size1 MB
Pages12
Short Linkhttps://juris.id/p-3dN
Lookup LinksGoogle ScholarGoogle Scholar, Semantic ScholarSemantic Scholar, CORE.ac.ukCORE.ac.uk, WorldcatWorldcat, ZenodoZenodo, Research GateResearch Gate, Academia.eduAcademia.edu, OpenAlexOpenAlex, Hollis HarvardHollis Harvard
DMCAReport

Related /

ads-block-test