## GABUNGAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DAN GRAY LEVEL RUN LENGTH MATRIX PADA ANALISIS CITRA RADIOGRAFI DENTAL PANORAMIC UNTUK DETEKSI DINI OSTEOPOROSIS
Agus Mulyono 1)
1) Program Studi Fisika , Fakultas Sain dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang, Malang, Jawa Timur, Indonesia
Corresponding author : Agus Mulyono E-mail : gusmul@fis.uin-malang.ac.id
Diterima 07 April 2022, Direvisi 17 Mei 2022, Disetujui 18 Mei 2022

## ABSTRAK
Osteoporosis  merupakan  salah  satu  masalah  kesehatan  utama.  Osteoporosis  dianggap  sebagai penyakit  metabolik  yang  umum,  dan  sering  diabaikan.  Penyakit  ini  kebanyakan  menyerang  wanita dewasa  yang  dapat  menyebabkan    kekurusan  dan  kerapuhan  tulang,  dan  memicu  patah  tulang. Osteoporosis didiagnosis dengan mengukur Densitas Mineral Tulang menggunakan DXA ( dual energy X-ray absorptiometry ). Perawatan dengan alat ini membutuhkan biaya yang mahal, dan alat ini tidak tersedia secara luas. Sampel penelitian ini mengambil 19 orang dengan kriteria inklusi perempuan telah menopause, dinyatakan sehat, tidak mengalami patah tulang dan tidak memiliki kelainan tulang sejak lahir. Sampel diukur nilai bone mineral density (BMD) atau derajat osteoporosis dengan menggunakan DXA. Kemudian dilakukan pemotretan radiografi untuk mendapatkan citra dental panoramic . Tahapan penelitian adalah: 1) melakukan pre-processing terhadap citra radiografi panoramic tulang mandibular; 2) menentukan nilai tekstur citra metode gray level co-occurrence matrix 3) menentukan nilai tekstur citra metode gray level run length matrix 4) mengkalisifikasikan menggunakan metode k means kluster. Hasil  Klasifikasi  dengan  menggunakan k  means  Kluster menunjukkan  ketepatan  klasifikasi  sebesar 89,47%
Kata kunci: radiografi; citra tulang rahang; BMD; analisis tekstur.

## ABSTRACT
Osteoporosis  is  one  of  the  major  health  problems.  Osteoporosis  is  considered  a  common  metabolic disease, and is often overlooked. This disease mostly affects adult women which can cause thin and brittle bones, and trigger fractures. Osteoporosis is diagnosed by measuring Bone Mineral Density using DXA (dual energy X-ray absorptiometry). Treatment with this device is expensive, and it is not widely available.  The  sample  of  this  study  took  19  people  with  the  inclusion  criteria  of  women  having menopause, declared healthy, had no fractures and had no bone abnormalities since birth. The sample was measured the value of bone mineral density (BMD) or the degree of osteoporosis using DXA. Then, radiography  was  taken  to  obtain  a  panoramic  dental  image.  The  stages  of  the  research  are:  1)  pre- processing  the  panoramic  radiographic  image  of  the  mandible;  2)  determine  the  texture  value  of  the image using the gray level co-occurrence matrix method 3) determine the texture value of the image using  the  gray  level  run  length  matrix  method  4)  classify  it  using  the  k  means  cluster method.Classification results using k means clusters show the classification accuracy of 89.47%
Keywords: . Radiography; dental panoramic; BMD; texture analysis

## PENDAHULUAN
Definisi
osteoporosis awalnya dirumuskan  pada  konferensi World  Health Organization (WHO) pada tahun 1993 sebagai kerangka  sistemik  penyakit  yang  ditandai dengan penurunan massa tulang dan mengubah mikroarsitektur jaringan tulang, dan meningkatkan  kerapuhan  tulang  serta  risiko patah tulang (Van Zandt, 2000).
Kekuatan tulang ditentukan oleh kepadatan  mineral  tulang  (BMD)  dan  kualitas
tulang, yang bergantung pada banyak parameter (Briot, 2013). Osteoporosis didiagnosis  berdasarkan  nilai  BMD,  dan dual- energy  X-ray  absorptiometry (DXA)  adalah metode referensi untuk mengukur BMD tulang belakang lumbar dan femur proksimal.
Pemeriksaan bone mineral density (BMD) pada kelompok  yang  beresiko  tinggi  merupakan upaya  penting  untuk  mengurangi  prevalensi osteoporosis. Dual Energy X-Ray Arbsorptiometry (DEXA)  merupakan  metode
pemeriksaan BMD yang dijadikan standar baku emas oleh organisasi kesehatan dunia (WHO) (Diamond & Sheu, 2016).
Pada tahun 1994, Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) mendefinisikan osteoporosis  sebagai  penurunan  BMD  lebih dari 2,5 di bawah rata-rata pada orang dewasa muda  (Tscore  2,5)  pada  tulang  belakang lumbar  dan/atau  tulang  paha  proksimal. Hasil pengukuran densitas massa tulang menggunakan  teknik  DEXA  dengan  melihat nilai  kepadatan  tulang  dan T-score yang mencerminkan  kepadatan  tulang  berdasarkan kandungan  mineral  dalam  tulang  (Ralston  & Fraser,  2015).  Perbedaan  antara  korteks  dan trabekula  tidak  dapat  ditunjukkan  melalui  hasil DEXA (D’Elia  et  al.,  2009),  oleh  karena  itu diperlukan  metode  yang  dapat  mencerminkan mikroarsitektur tulang sebagai indikator kualitas tulang  selain  densitas  massa  tulang  (Yong  & Logan, 2021).
Secara radiografis, ciri tekstur merupakan salah satu informasi penting untuk mengetahui arsitektur tulang, termasuk didalamnya adalah tulang mandibula. Terdapat berbagai metode untuk mengetahui ciri  tekstur dari  suatu  citra,  salah  satunya  adalah  metode gray level co-occurrence matrix (GLCM) (Hu et al.,  2014,  Pratiwi  et  al.,  2015).  Untuk mengetahui  ciri  tektur  citra  juga  dapat menggunakan  metode gray  level  run  length matrix (GLRLM)  (Parveen & Singh, 2015,  Sun et  al.,  2009).    Sehingga  dalam  studi  ini  akan dilakukan  penggabungan  metode  GLCM  dan GLRLM  untuk  dapat  digunakan  sebagai  dasar dalam  pengklasifikasian  tulang  normal  atau tulang osteoporosis.

## METODE PENELITIAN
Langkah pertama adalah mencari data tentang  status  osteoporosis  dan  normal  dari sampel  penelitian.  Untuk  mendapatkan  data tersebut menggunakan alat densitometri (DXA). Kemudian  dari  sampel tersebut diambil foto x- ray tulang  mandibulanya  untuk  mendapatkan citra tulang mandibula.
Langkah  kedua  adalah  menentukan nilai  tekstur  dari  tulang  mandibula  dengan metode gray  level  co-occurrence  matrix (GLCM).  Langkah  ketiga  adalah    adalah menentukan nilai tekstur dari tulang mandibula dengan  metode gray  level  run  length  matrix (GLRLM). Langkah keempat adalah melakukan klasifikasi  menggunakan  metode k  means cluster .
Gambar 1. Alur Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  19  orang  yang  diukur  dengan Densitometri (DXA) yang merupakan alat untuk mendeteksi osteoporosis standar WHO diperoleh  data  9  orang  normal  dan  10  orang osteoporosis.
Dari  hasil  foto  radiograph  bone  genu dengan  spesifikasi  alat  ZHIMADZU  MODEL XUD  150L-30F.  150  kv  500mA  didapatkan contoh citra pada gambar 2.
Gambar 2. Citra Dental Panoramic
Dari  citra  radiograf  tulang  mandibula, kemudian  pada  bagian  trabekula  mandibula dilakukan  ekstraksi  ciri  tekstur  menggunakan metode gray level cooccurance matrix (GLCM). Data  hasil  analisis  tekstur  dari  trabekula mandibula dapat dilihat pada tabel 1.
Dari  citra  radiograf  tulang  mandibula, kemudian  pada  bagian  trabekula  mandibula dilakukan  ekstraksi  ciri  tekstur  menggunakan metode gray level run length  matrix (GLRLM). Data  hasil  analisis  tekstur  dari  trabekula mandibula dapat dilihat pada tabel 2.
Kemudian  dari  ciri  ciri  tekstur  tersebut (ciri  tektur  metode  GLCM  dan  GLRLM) diklasifikasikan menggunakan metode k means cluster . Dari hasil klasifikasi tersebut diperoleh bahwa beberapa nilai tektur signifikan sebagai ciri  yang  dapat  membedakan  antara  tulang normal  dan  tulang osteoporosis. Ciri ciri  tektur tersebut  antara  lain  Cor,  Var,  Idm,  SRE,  LRE,
GLU, RLU dan RPC seperti pada table 3. Dan hasil ketepatan klasifikasinya sebesar 89,47%.
Dari 19 data didapatkan 17 tepat diklasifikasikan dan 2 data salah diklasifikasikan (lihat tabel 4).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  19  orang  yang  diukur  dengan Densitometri (DXA) yang merupakan alat untuk mendeteksi osteoporosis standar WHO diperoleh  data  9  orang  normal  dan  10  orang osteoporosis.
Dari  hasil  foto  radiograph  bone  genu dengan  spesifikasi  alat  ZHIMADZU  MODEL XUD  150L-30F.  150  kv  500mA  didapatkan contoh citra pada gambar 3.

## Gambar 3. Citra Dental Panoramic
Dari  citra  radiograf  tulang  mandibula, kemudian  pada  bagian  trabekula  mandibula dilakukan  ekstraksi  ciri  tekstur  menggunakan metode gray level cooccurance matrix (GLCM).
Data  hasil  analisis  tekstur  dari  trabekula mandibula dapat dilihat pada tabel 1.
Dari  citra  radiograf  tulang  mandibula,
kemudian  pada  bagian  trabekula  mandibula dilakukan  ekstraksi  ciri  tekstur  menggunakan metode gray level run length  matrix (GLRLM).
Data  hasil  analisis  tekstur  dari  trabekula mandibula dapat dilihat pada tabel 2.
Kemudian  dari  ciri  ciri  tekstur  tersebut (ciri  tektur  metode  GLCM  dan  GLRLM) diklasifikasikan menggunakan metode k means cluster . Dari hasil klasifikasi tersebut diperoleh bahwa beberapa nilai tektur signifikan sebagai ciri  yang  dapat  membedakan  antara  tulang normal  dan  tulang osteoporosis. Ciri ciri  tektur tersebut  antara  lain  Cor,  Var,  Idm,  SRE,  LRE, GLU, RLU dan RPC seperti pada table 3. Dan hasil ketepatan klasifikasinya sebesar 89,47%. Dari 19 data didapatkan 17 tepat diklasifikasikan dan 2 data salah diklasifikasikan (lihat tabel 4).
Tabel 1. Nilai tektur citra tulang mandibula dengan metode GLCM
Tabel 2. Nilai tektur citra tulang mandibula dengan metode GLRLM Ciri Tekstur Value Short Run Emphasis (SRE) 01173; 0,1351; 0,1921; 0,1489 0,1190;  etc. Long Run Emphasis (LRE) 61,5993; 51,3664; 36,6449 49,4459; 61,9612;  etc. Gray Level Uniformity (GLU) 2955,924; 3820,618; 3208,801 2701,017; 2596,041; etc. Run Length Uniformity (RLU) 2613,519; 3237,516; 4839,068 3414,905; 2559,339; etc. Run Pencentage (RPC) 0,1638; 0,1807; 0,2181; 0,1858 0,1637;  etc.
Tabel 3. Tabel Anova pada metode klasifikasi metode k means cluster Cluster Error Mean square df Mean square df F Sig Zscore(ASM) Zscore(Con) Zscore(Cor) Zscore(Var) Zscore(Idm) Zscore(Ent) Zscore(SRE) Zscore(LRE) Zscore(GLU) Zscore(RLU) Zscore(RPC) 1.714 3.127 13.326 11.161 5.908 2.102 14.199 15.954 14.038 13.341 15.018 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 .958 .875 .275 .402 .711 .935 .224 .120 .233 .274 .175 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 1.789 3.574 48.467 27.744 8.305 2.248 63.499 132.549 60.228 48.675 85.611 .199 .076 .000 .000 .010 .152 .000 .000 .000 .000 .000 Ciri Tekstur Value Angular Second Moment (ASM) 0.001; 0.001; 0.001; 0.001; 0.001 etc. Contrast (Con) 62,803; 79,064; 70,602; 59,207 70,736    etc. Correlation (Cor) 0,890; 0,838; 0,883; 0,896; 0,912; etc. Variance (Var) 255,200; 204,830;265,800; 255,400; 368,690;  etc. Inverse Different Moment (Idm) 0,154; 0,135; 0,142; 0,155; 0,149; etc. Entropy (Ent) 10,918; 10,995; 11,046; 10,902 11,255;  etc.
Tabel 4. Hasil Klasifikasi menggunakan k means Cluster Sample Image DEXA Hasil Klasifikasi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11 12 13 14 15 16 17 18 19 normal osteoporosis osteoporosis osteoporosis osteoporosis osteoporosis normal osteoporosis osteoporosis normal normal normal osteoporosis osteoporosis osteoporosis normal normal normal normal normal normal osteoporosis osteoporosis osteoporosis osteoporosis normal osteoporosis osteoporosis normal normal normal osteoporosis osteoporosis normal normal normal normal normal
Telah  banyak  dilakukan  pendeteksian osteoporosis  dengan melihat dan menganalisa Citra  radiografi  dental  panoramic.  Dengan menggunakan  metode suppor  vector  machine dan  menggunakan  citra dental  panoramic dengan  memperhatikan  batas  dan  ketebalan kortikal  sangat  efektif  dalam  mendiagnostik wanita  dengan  BMD  rendah  (Kavitha  et  al., 2012).  Ketebalan  kortikal  berkorelasi  dengan kepadatan  tulang  (Muramatsu  et  al.,  2016, Aliaga et al., 2020).
Deteksi  dini  osteoporosis  juga  dapat dilakukan  dengan  menganalisis  tekstur  dari citra radiografi dental panoramic (Roberts et al., 2013,  Alzubaidi  &  Otoom,  2020).  Citra Radiografi  dental  panoramik    memberikan informasi yang diperlukan untuk mengevaluasi perubahan  kepadatan  tulang  secara  potensial melalui analisis fitur tekstur dan morfologi pada mandibular  (Hwang  et  al.,  2017,  Ren  et  al., 2020).
Ekstraksi  fitur  adalah  bagian  yang sangat  penting  dari  pengenalan  sistem osteoporosis.  metode  GLCM  dapat  digunakan untuk  menemukan  ciri  gambar  osteoporosis atau  tidak  (Deoker  &  Pat,  2017).  Kombinasi GLCM dan RLM dapat digunakan untuk deteksi keropos tulang (Yousfi et al., 2019). GLCM dan svm  juga  pada  dental  panoramic  juga  bagus digunakan  mendeteksi  tulang  normal  dan osteoporosis (Hwang et al., 2017, Valentinitsch et al., 2019).
Dari studi ini juga menunjukkan bahwa penggabungan  ciri  tekstur  metode  GLCM  dan GLRLM pada citra radiografi dental panoramic dapat  digunakan  untuk  membedakan  tulang normal dan tulang osteoporosis.

## SIMPULAN DAN SARAN
Gabungan  Metode Gray  Level  Co- Occurrence Matrix dan Gray Level Run Length
Matrik Pada Analisis Citra Radiografi Panoramic    Tulang  Mandibula  dapat  dijadikan ciri  untuk  membedakan  tulang  normal  dan tulang osteoporosis dengan ketepatan klasifikasi  sebesar  89,47%  menggunakan metode k means cluster . Saran untuk penelitian selanjutnya  dapat  dibandingkan  untuk  citra tulang yang lain, misalnya citra tulang tangan.
.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimaksih kepada Istitusi UIN Maulana  Malik  Ibrahim  Malang  yang  telah memberikan  dukunyan  atas  terselesainya penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Aliaga,  I.,  Vera,  V.,  Vera,  M.,  García,  E., Pedrera,  M.,  &  Pajares,  G.  (2020). Automatic  computation  of  mandibular indices  in  dental  panoramic  radiographs for  early  osteoporosis  detection. Artificial Intelligence  in  Medicine , 103 (February), 101816.
https://doi.org/10.1016/j.artmed.2020.101 816
Alzubaidi,  M.  A.,  &  Otoom,  M.  (2020).  A comprehensive study on feature types for osteoporosis classification in dental panoramic radiographs.
Computer Methods  and  Programs  in  Biomedicine , 188 , 105301. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2019.1053
01
Briot, K. (2013). DXA parameters: Beyond bone mineral  density. Joint  Bone  Spine , 80 (3),
265 –269. https://doi.org/10.1016/j.jbspin.2012.09.0 25
D’Elia,  G.,  Caracchini,  G.,  Cavalli,  L.,  & Innocenti,  P.  (2009).  Bone  fragility  and imaging  techniques. Clinical  Cases  in Mineral and Bone Metabolism , 6 (3), 234 – 246.
Deoker, M., & Pat, P. S. N. (2017). A Review on Osteoporosis  Detection  by  using  CT Images  Based  on  Gray  Level  Co- Occurrence  Matrix  and  Rule  based Approach . 7 (3), 4765 –4767.
Diamond, T., & Sheu, A. (2016). Bone mineral density: testing for osteoporosis. Australian Prescriber , 39 (2), 35 –39. Hu,  S.,  Xu,  C.,  Guan,  W.,  Tang,  Y.,  &  Yan,  L. (2014).  Texture  feature  extraction  based on  wavelet  transform  and  gray-level  co- occurrence matrices applied to osteosarcoma diagnosis. Bio-Medical
Materials  and  Engineering , 24 (1),  129 –
143. https://doi.org/10.3233/BME-130793
Hwang, J. J., Lee, J. H., Han, S. S., Kim, Y. H., Jeong,  H.  G.,  Choi,  Y.  J.,  &  Park,  W. (2017).  Strut  analysis  for  osteoporosis detection  model  using  dental  panoramic radiography. Dentomaxillofacial Radiology , 46 (7). https://doi.org/10.1259/dmfr.20170006
Kavitha,  M.  S.,  Asano,  A.,  Taguchi,  A.,  Kurita, T.,  &  Sanada,  M.  (2012).  Diagnosis  of osteoporosis  from  dental  panoramic radiographs  using  the  support  vector machine  method  in  a  computer-aided system. BMC Medical Imaging , 12 , 1 –11. https://doi.org/10.1186/1471-2342-12-1 Muramatsu, C., Horiba, K., Hayashi, T., Fukui, T.,  Hara,  T.,  Katsumata,  A.,  &  Fujita,  H. (2016). Quantitative assessment of mandibular  cortical  erosion  on  dental panoramic  radiographs  for  screening osteoporosis. International  Journal  of
Computer Assisted Radiology and Surgery , 11 (11), 2021 –2032. https://doi.org/10.1007/s11548-016-1438- 8
Parveen, & Singh, A. (2015). Detection of brain tumor  in  MRI  images,  using  combination of  fuzzy  c-means  and  SVM. 2nd International Conference on Signal Processing  and  Integrated  Networks, SPIN 2015 , 98 –102. https://doi.org/10.1109/SPIN.2015.70953
08
Pratiwi, M., Alexander, Harefa, J., & Nanda, S. (2015). Mammograms Classification Using  Gray-level  Co-occurrence  Matrix and Radial Basis Function Neural Network. Procedia  Computer  Science , 59 (Iccsci),
83 –91.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.07.34 0
Ralston,  S.  H.,  &  Fraser,  J.  (2015).  Diagnosis and  management  of  osteoporosis. The Practitioner , 259 (1788), 15 –19, 2. https://europepmc.org/article/med/26882
774 Ren,  J.,  Fan,  H.,  Yang,  J.,  &  Ling,  H.  (2020). Detection  of  Trabecular  Landmarks  for Osteoporosis  Prescreening  in  Dental Panoramic  Radiographs. Proceedings  of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS , 2020 - July (c), 2194 –2197. https://doi.org/10.1109/EMBC44109.2020 .9175281
Roberts, M. G., Graham, J., & Devlin, H. (2013). Image  texture  in  dental  panoramic radiographs  as  a  potential  biomarker  of osteoporosis. IEEE  Transactions  on
Biomedical  Engineering , 60 (9),  2384 –
2392.
https://doi.org/10.1109/TBME.2013.2256 908
Sun, X., Chuang, S.-H., Li, J., & McKenzie, F.
(2009).  Automatic  diagnosis  for  prostate cancer  using  run-length  matrix  method. Https://Doi.Org/10.1117/12.811414 , 7260 ,
992 –999. https://doi.org/10.1117/12.811414
Valentinitsch, A., Trebeschi, S., Kaesmacher, J., Lorenz,  C.,  Löffler,  M.  T.,  Zimmer,  C., Baum,  T.,  &  Kirschke,  J.  S.  (2019). Opportunistic  osteoporosis  screening  in multi-detector  CT  images  via  local classification  of  textures. Osteoporosis
International , 30 (6), 1275 –1285.
https://doi.org/10.1007/s00198-019- 04910-1
Van  Zandt,  K.  B.  (2000).  Osteoporosis  and fractures [3]. American  Family  Physician , 61 (4),
960. https://doi.org/10.1201/9781785231025-
27
Yong,  E.  L.,  &  Logan,  S.  (2021).  Menopausal osteoporosis:  Screening,  prevention  and treatment. Singapore  Medical  Journal ,
62 (4),
159 –166. https://doi.org/10.11622/SMEDJ.2021036 Yousfi,  L.,  Houam,  L.,  Boukrouche,  A., Lespessailles, E., Ros, F., & Jennane, R. (2019).  Texture  Analysis  and  Genetic Algorithms  for  Osteoporosis  Diagnosis.
Https://Doi.Org/10.1142/S021800142057 0025 , 34 (5). https://doi.org/10.1142/S0218001420570 025