JOURNALMPCIJOURNALMPCI
Journal of Health and Nutrition ResearchJournal of Health and Nutrition ResearchOsteoporosis 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.
| File size | 1 MB |
| Pages | 12 |
| DMCA | Report |
Related /
PELITABANGSAPELITABANGSA Evaluasi model menunjukkan akurasi rata-rata 68,4% untuk NBC, dengan akurasi tertinggi mencapai 73,3% pada perbandingan data training-testing 80:20 danEvaluasi model menunjukkan akurasi rata-rata 68,4% untuk NBC, dengan akurasi tertinggi mencapai 73,3% pada perbandingan data training-testing 80:20 dan
PELITABANGSAPELITABANGSA Pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi asap rokok secara akurat pada jarak 1–9 cm, mengaktifkan alarm visual dan audio, serta mengirimkanPengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi asap rokok secara akurat pada jarak 1–9 cm, mengaktifkan alarm visual dan audio, serta mengirimkan
STIALANBANDUNGSTIALANBANDUNG Studi ini mengonfirmasi bahwa AI telah muncul sebagai penggerak utama reformasi sektor publik dengan meningkatkan efisiensi birokrasi, meningkatkan akurasiStudi ini mengonfirmasi bahwa AI telah muncul sebagai penggerak utama reformasi sektor publik dengan meningkatkan efisiensi birokrasi, meningkatkan akurasi
UNPARUNPAR Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan berhasil mencapai kinerja tinggi dengan presisi 98%, recall 94%, dan akurasi 94%. Metode MSERHasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan berhasil mencapai kinerja tinggi dengan presisi 98%, recall 94%, dan akurasi 94%. Metode MSER
USMUSM Sistem ini, yang mengimplementasikan pengenalan pola multi-lapis dengan 12 algoritma berbobot, mencapai akurasi deteksi AI sebesar 87,3% dan akurasi klasifikasiSistem ini, yang mengimplementasikan pengenalan pola multi-lapis dengan 12 algoritma berbobot, mencapai akurasi deteksi AI sebesar 87,3% dan akurasi klasifikasi
STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa KNN lebih kuat dan andal dalam mengklasifikasikan pola perilaku psikologis seperti FoMO, berdasarkan atribut dataTemuan penelitian ini menunjukkan bahwa KNN lebih kuat dan andal dalam mengklasifikasikan pola perilaku psikologis seperti FoMO, berdasarkan atribut data
SUBSETSUBSET Hasil pengujian menunjukkan bahwa kernel linear memberikan akurasi tertinggi sebesar 98,52%, yang menandakan bahwa karakteristik data lebih sesuai denganHasil pengujian menunjukkan bahwa kernel linear memberikan akurasi tertinggi sebesar 98,52%, yang menandakan bahwa karakteristik data lebih sesuai dengan
SUBSETSUBSET SVM RBF memiliki akurasi tinggi, tetapi recall pada kelas positif lebih rendah. Sementara itu, Naive Bayes Multinomial lebih sesuai untuk data berbasisSVM RBF memiliki akurasi tinggi, tetapi recall pada kelas positif lebih rendah. Sementara itu, Naive Bayes Multinomial lebih sesuai untuk data berbasis
Useful /
STTSETIASTTSETIA Pendekatan ini tidak hanya memperkuat pemahaman iman, tetapi juga membangun kesadaran akan pentingnya kehidupan rohani yang aktif dan bermakna. Hasil observasiPendekatan ini tidak hanya memperkuat pemahaman iman, tetapi juga membangun kesadaran akan pentingnya kehidupan rohani yang aktif dan bermakna. Hasil observasi
JOURNALMPCIJOURNALMPCI Most of the patients had sufficient or excellent health literacy (74. 4%), negative illness perception (50. 4%), and low self-management practices (71.Most of the patients had sufficient or excellent health literacy (74. 4%), negative illness perception (50. 4%), and low self-management practices (71.
JOURNALMPCIJOURNALMPCI Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ekstrak Begonia medicinalis secara efektif menekan konsentrasi neutrofil pada model tikus kanker kolorektal yangHasil penelitian ini menunjukkan bahwa ekstrak Begonia medicinalis secara efektif menekan konsentrasi neutrofil pada model tikus kanker kolorektal yang
STIKESLHOKSEUMAWESTIKESLHOKSEUMAWE Di Indonesia, paling sering terdiagnosa sirosis hepatis adalah hepatitis B sebesar 40-50% kasus. Tujuan studi kasus ini adalah untuk mengaplikasikan teknikDi Indonesia, paling sering terdiagnosa sirosis hepatis adalah hepatitis B sebesar 40-50% kasus. Tujuan studi kasus ini adalah untuk mengaplikasikan teknik