Mahasiswa program doktor Ilmu Komputer Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Rarasmaya Indraswari, menjadi doktor di usia 24 tahun setelah menciptakan sistem deteksi osteoporosis.
Rarasmaya di Surabaya, Jumat mengatakan, dirinya menyandang doktor setelah dinyatakan lulus dalam sidang promosi doktor melalui disertasi berjudul "Sistem Deteksi Osteoporosis Berdasarkan Fitur Cortical Bone Rahang Bawah pada Cone-Beam Computed Tomography (CBCT)".
"Selama ini gejala dari osteoporosis seringkali tidak terdeteksi dan tidak dirasakan oleh penderita. Penyakit yang menyerang sistem rangka manusia ini biasanya baru terdeteksi ketika penderita sudah mengalami patah tulang," tutur perempuan yang akrab disapa Raras itu.
Gadis kelahiran Kediri, 17 Juli 1995 ini menerangkan, standar deteksi osteoporosis adalah dengan mengukur kepadatan mineral tulang atau yang biasa disebut bone mineral density (BMD) pada tulang punggung menggunakan perangkat Dual Energy X-Ray Absorptiometry (DEXA).
Hasil pengukuran tersebut berkorelasi dengan lebar tulang kortikal rahang bawah pada gambar dua dimensi (2D) dari rahang manusia. Tulang kortikal adalah jaringan pembentuk sebuah tulang.
Gambar 2D rahang tersebutlah yang saat ini mudah didapatkan karena harganya yang cukup terjangkau bagi masyarakat.
"Namun, terdapat sebuah permasalahan yakni hasil yang menunjukkan beberapa gambar gigi yang tumpang tindih atau disebut superimposisi. Untuk itu, dengan CBCT, bisa didapat gambar tiga dimensi (3D) tulang rahang, sehingga menjadi lebih jelas dan detail," katanya.
Adapun sistem deteksi yang diusulkan Raras dikembangkan secara otomatis berdasarkan fitur tulang kortikal rahang bawah pada CBCT.
Sistem tersebut terdiri dari empat tahap utama, dimulai dengan preprocessing untuk melakukan slicing atau pemotongan pada gambar CBCT, segmentasi tulang kortikal rahang bawah, ekstraksi fitur kekeroposan tulang kortikal, serta klasifikasi untuk menentukan apakah seseorang termasuk dalam kelompok normal, osteopenia, atau osteoporosis.
Pada tahap pertama, kata Raras, tulang rahang disegmentasi menjadi tiga bagian dengan menggunakan nilai intensitas grayscale dan bentuk dari tulang kortikal.
"Metode tersebut dipilih karena bersifat adaptif terhadap setiap slice atau potongan CBCT," ujar alumnus SMAN 5 Surabaya tersebut.
Hasil segmentasi bagian tulang kortikal inferior kemudian digunakan dalam proses ekstraksi. Hasil ekstraksi tersebut kemudian digunakan untuk melakukan klasifikasi data menjadi kelompok normal, osteopenia, dan osteoporosis menggunakan metode Multiclass SVM.
Menggunakan 30 buah data CBCT yang disertai dengan hasil pengukuran BMD memakai perangkat DEXA, sistem yang diusulkan oleh Raras ini telah berhasil melakukan deteksi osteoporosis dengan akurasi mencapai 87,10 persen.
Raras berharap ia dapat memberikan sumbangsih bagi peningkatan kualitas hidup masyarakat melalui penelitian yang telah ia rampungkan. (*)
COPYRIGHT © ANTARA News Jawa Timur 2020
Rarasmaya di Surabaya, Jumat mengatakan, dirinya menyandang doktor setelah dinyatakan lulus dalam sidang promosi doktor melalui disertasi berjudul "Sistem Deteksi Osteoporosis Berdasarkan Fitur Cortical Bone Rahang Bawah pada Cone-Beam Computed Tomography (CBCT)".
"Selama ini gejala dari osteoporosis seringkali tidak terdeteksi dan tidak dirasakan oleh penderita. Penyakit yang menyerang sistem rangka manusia ini biasanya baru terdeteksi ketika penderita sudah mengalami patah tulang," tutur perempuan yang akrab disapa Raras itu.
Gadis kelahiran Kediri, 17 Juli 1995 ini menerangkan, standar deteksi osteoporosis adalah dengan mengukur kepadatan mineral tulang atau yang biasa disebut bone mineral density (BMD) pada tulang punggung menggunakan perangkat Dual Energy X-Ray Absorptiometry (DEXA).
Hasil pengukuran tersebut berkorelasi dengan lebar tulang kortikal rahang bawah pada gambar dua dimensi (2D) dari rahang manusia. Tulang kortikal adalah jaringan pembentuk sebuah tulang.
Gambar 2D rahang tersebutlah yang saat ini mudah didapatkan karena harganya yang cukup terjangkau bagi masyarakat.
"Namun, terdapat sebuah permasalahan yakni hasil yang menunjukkan beberapa gambar gigi yang tumpang tindih atau disebut superimposisi. Untuk itu, dengan CBCT, bisa didapat gambar tiga dimensi (3D) tulang rahang, sehingga menjadi lebih jelas dan detail," katanya.
Adapun sistem deteksi yang diusulkan Raras dikembangkan secara otomatis berdasarkan fitur tulang kortikal rahang bawah pada CBCT.
Sistem tersebut terdiri dari empat tahap utama, dimulai dengan preprocessing untuk melakukan slicing atau pemotongan pada gambar CBCT, segmentasi tulang kortikal rahang bawah, ekstraksi fitur kekeroposan tulang kortikal, serta klasifikasi untuk menentukan apakah seseorang termasuk dalam kelompok normal, osteopenia, atau osteoporosis.
Pada tahap pertama, kata Raras, tulang rahang disegmentasi menjadi tiga bagian dengan menggunakan nilai intensitas grayscale dan bentuk dari tulang kortikal.
"Metode tersebut dipilih karena bersifat adaptif terhadap setiap slice atau potongan CBCT," ujar alumnus SMAN 5 Surabaya tersebut.
Hasil segmentasi bagian tulang kortikal inferior kemudian digunakan dalam proses ekstraksi. Hasil ekstraksi tersebut kemudian digunakan untuk melakukan klasifikasi data menjadi kelompok normal, osteopenia, dan osteoporosis menggunakan metode Multiclass SVM.
Menggunakan 30 buah data CBCT yang disertai dengan hasil pengukuran BMD memakai perangkat DEXA, sistem yang diusulkan oleh Raras ini telah berhasil melakukan deteksi osteoporosis dengan akurasi mencapai 87,10 persen.
Raras berharap ia dapat memberikan sumbangsih bagi peningkatan kualitas hidup masyarakat melalui penelitian yang telah ia rampungkan. (*)
Editor : Slamet Hadi Purnomo
COPYRIGHT © ANTARA News Jawa Timur 2020