## Peningkatan Akurasi Segmentasi Tulang Femur dan Tibia pada Citra Radiograf Menggunakan AASM
Rima Tri Wahyuningrum 1,4 , I Ketut Eddy Purnama 2,3 , Mauridhi Hery Purnomo 2,3
Abstract—Osteoarthritis (OA) is a joint disease that affects a large part of the elderly population. One of the OA that is often experienced by patients is knee OA.  To determine the development and classification of this disease, a process of segmenting the femur and tibia is needed quickly and accurately. Meanwhile,  manual segmentation has several disadvantages including the longer time needed and the difference in the results of reading x-ray images between medical personnel with each other. Therefore, in this paper, an Adaptive Active Shape Model (AASM) is presented for femur and tibia segmentation on knee x- ray images. The purpose of this segmentation is to support the discovery and characterization of imaging biomarkers for the incidence,  clinical evaluation,  classification,  and  progression of knee osteoarthritis (OA). This new algorithm is adaptively capable of better segmenting the femur and tibia than the original ASM. In this experiment, 10 images were used as training data to get the mean  shape model and 50 images were tested to find out performance of the method implemented.  All images are taken randomly  from Osteoarthritis Initiative (OAI) dataset.  To determinate the accuracy of this  segmentation method, calculations have been performed using Hausdorff Distance (HD) and Dice Similarity Coefficient (DSC). In addition, this study have also  been  compared with previous research (original ASM) and the same data is used. The best average result of the segmentation validation method from 50 test images in the AASM method using HD is 0.2016 for the right tibia femur bone using 43 landmarks and 0.9497 for the DSC. Based on these results, the average increase in accuracy of segmentation validation was 0.29 for HD and 0.33 for DSC. Thus, this method is quite reliable and clinically valuable for monitoring the progression of knee osteoarthritis.
Intisari—  Osteoartritis  (OA)  merupakan penyakit sendi yang memengaruhi sebagian besar populasi orang tua. Salah satu OA
yang sering dialami pasien adalah OA lutut. Untuk mengetahui perkembangan  dan klasifikasi penyakit ini,  diperlukan  proses segmentasi tulang femur  dan  tibia  secara cepat dan akurat. Sementara itu, segmentasi manual memiliki beberapa kelemahan, di antaranya waktu yang dibutuhkan lebih lama dan perbedaan hasil pembacaan citra radiograf  (x-ray)  antar tenaga medis satu dengan lainnya. Oleh karena itu,  pada  makalah ini  sebuah Adaptive Active Shape Model (AASM) disajikan untuk segmentasi tulang  femur  dan  tibia  pada  citra  radiograf  lutut. Tujuan dari segmentasi ini adalah mendukung penemuan dan karakterisasi biomarker  pencitraan  dari  kejadian,  evaluasi klinis, klasifikasi serta perkembangan OA lutut. Algoritme baru ini secara adaptif mampu melakukan segmentasi tulang femur dan tibia lebih baik daripada ASM asli. Dalam uji coba ini, sepuluh citra digunakan sebagai  citra  pelatihan untuk mendapatkan model bentuk rata- rata dan 50 citra  diuji untuk mengetahui kinerja metode yang diterapkan. Semua citra tersebut diambil secara acak dari basis data  Osteoarthritis Initiative  (OAI).  Untuk menentukan akurasi dari metode segmentasi ini, telah dilakukan perhitungan dengan menggunakan  Hausdorff  Distance  (HD) dan Dice Similarity Coefficient (DSC). Selain itu, metode ini juga telah dibandingkan dengan penelitian sebelumnya (ASM asli) dan menggunakan data yang  sama.  Rata-rata  terbaik  hasil  validasi metode segmentasi dari 50 citra uji pada metode AASM menggunakan  HD adalah 0,2016  untuk  tulang  femur  tibia  kanan  menggunakan 43 titik (landmarks) dan 0,9497 untuk DSC. Hasil tersebut menunjukkan rata-rata peningkatan akurasi validasi  segmentasi  sebesar  0,29 untuk HD  dan 0,33 untuk DSC.  Dengan demikian, metode ini cukup andal dan secara klinis bermanfaat untuk memantau perkembangan OA lutut.
Kata Kunci— osteoartritis lutut, segmentasi, Active Shape Model, Hausdorff Distance, Dice Similarity Coefficient.

## I. P ENDAHULUAN
Selama ini, masyarakat pada umumnya menganggap penyakit osteoartritis (OA) merupakan penyakit sepele karena tidak menyebabkan kematian. Padahal jika tidak segera ditangani, penyakit ini dapat menyebabkan anggota tubuh tidak berfungsi normal bahkan kecacatan seumur hidup. Sekitar 18% penderita  OA  mengalami kesulitan dan keterbatasan dalam beraktivitas, kehilangan fungsi kapasitas kerja, dan penurunan kualitas hidup [1]. Data World Health Organization (WHO) tahun  2017 menunjukkan bahwa prevalensi penyakit OA meningkat dari tahun ke tahun. Prediksi global di seluruh dunia mencapai 18% wanita dan 9,6% pria berusia di atas 60 tahun memiliki indikasi OA  [2].  Selain itu, data IRA  tahun  2014 menunjukkan prevalensi penyakit ini di Indonesia mencapai 23,6%–31,3% dengan 50% di antaranya pada usia 65 tahun [3]. OA dapat terjadi di berbagai sendi seperti lutut, jari kaki, jari tangan, panggul, bahkan tulang belakang. Di antara OA yang paling umum adalah OA lutut.  Prevalensi  penyakit ini  cukup
1 Mahasiswa, Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Jln. Teknik Mesin, Gedung B, C, dan AJ, Kampus ITS, Sukolilo, Surabaya  60111, Jawa Timur, Indonesia (tlp: 031-5947302, fax : 031-5931237, e-mail: rima15@mhs.ee.its.ac.id).
2 Dosen, Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Jln. Teknik Mesin, Gedung B, C, dan AJ, Kampus ITS, Sukolilo, Surabaya 60111, Jawa Timur, Indonesia (tlp: 031-5947302, fax :  031-5931237, e-mail: ketut@ee.its.ac.id, hery@ee. its.ac.id).
3 Dosen, Departemen Teknik Komputer, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Jln. Teknik Mesin, Gedung B dan C, Kampus ITS, Sukolilo, Surabaya 60111, Jawa Timur, Indonesia (tlp: 031-5922936, e-mail:  ketut@ee.its.ac.id, hery@ee.its.ac.id).
4 Dosen, Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Madura, Jln Raya Telang, Kamal, Bangkalan, Madura, Jawa Timur (tlp: 031-3011146, fax: 031- 3011506, email: rimatriwahyuningrum@trunojoyo.ac.id, rimatriwahyuningrum@gmail.com).
tinggi, yaitu mencapai 15,5% pada pria dan 12,7% pada wanita dengan usia antara 40–60 tahun [ 3].
Secara umum, para  ahli dan peneliti medis menggunakan informasi dari citra yang diperoleh dengan berbagai modalitas untuk mengetahui lebih detail tentang penyakit ini. Modalitas yang digunakan adalah radiografi ( x-ray ), Magnetic Resonance Imaging (MRI), Computed Tomography (CT), ultrasonografi, dan Positron Emission Tomography (PET)  [4], [5]. Di  antara modalitas  tersebut, radiografi tetap  dianggap sebagai gold standard untuk menilai tingkat keparahan penyakit OA  lutut. Modalitas ini dipilih karena tidak invasif atau invasif minimal, murah, tepat, dan cepat [4]–[8]. Oleh karena itu, pada makalah ini digunakan citra radiograf lutut yang berasal dari basis data Osteoarthritis Initiative (OAI) [9].
Para peneliti telah melakukan beberapa riset terkait prediksi risiko dan deteksi perkembangan OA [6], [7], [10], [11]. Selain itu,  beberapa  peneliti  juga terus mengembangkan penelitian untuk mengukur perubahan fitur tulang, penentuan usia tulang (secara  otomatis),  ataupun  pengukuran kepadatan tulang. Penelitian-penelitian  tersebut  membutuhkan segmentasi yang akurat dan rekonstruksi tulang pada citra 2D maupun 3D [12]– [15].  Sementara ini, analisis hasil pemeriksaan citra medis secara manual memiliki beberapa kelemahan, yaitu membutuh- kan waktu  yang lama, rawan terhadap kesalahan  pembacaan, serta sering terjadi variabilitas antara intra-observer dan inter- observer yang besar. Oleh karena itu, penelitian tentang segmentasi tulang dari citra radiograf menjadi subjek perhatian yang tajam.  Diperlukan  adanya  metode segmentasi dengan bantuan  komputer yang cepat dan andal serta  menghasilkan akurasi (hasil pemeriksaan) yang akurat dan konsisten pada berbagai macam citra  radiograf  khususnya.  Beberapa kelompok penelitian berfokus pada pengembangan metode komputasi untuk segmentasi yang akurat, baik sebagai metode semiotomatis maupun  otomatis  penuh  [12]-[16].  Di lain hal, segmentasi juga diperlukan untuk membuat analisis kuantitatif berbagai modalitas untuk identifikasi  penyakit  seperti  kanker serviks, tumor hati, smear serviks, dan masih banyak lagi lainnya [17]–[19].
Selama ini, masalah khas radiografi  adalah  kurangnya kontras antar objek yang tumpang tindih  ( overlapping ), sehingga menyebabkan ambiguitas pada lokasi sebenarnya dari batas-batas objek  citra. Metode segmentasi tingkat rendah hanya menggunakan kriteria intensitas lokal, seperti thresholding , region growing , atau deteksi tepi, sehingga tidak cukup untuk penggambaran objek yang akurat. Sementara itu, model  kontur deformable dengan  jumlah derajat kebebasan yang besar, seperti active contours ( snakes ) dan banyak model deformable lainnya,  hanya  mampu menangkap kompleksitas serta variabilitas antarindividu dari bentuk anatomi objek pada citra  medis.  Model ini memiliki kerugian,  yaitu  bebas mengambil hampir sembarang  bentuk  (secara halus)  tanpa dibatasi pada bentuk keseluruhan yang merupakan karakteristik jenis objek tertentu [14].
Untuk mengatasi hal tersebut, telah dilakukan beberapa penelitian segmentasi tulang menggunakan Active Shape Model (ASM). Implementasi metode ini menunjukkan kinerja yang  cukup  memuaskan  [12]–[16].  Namun, penelitian
sebelumnya terkait segmentasi tulang femur – tibia menunjukkan  hasil akurasi yang kurang optimal  [20].  Oleh karena itu, makalah  ini mempresentasikan pengembangan metode ASM yaitu Adaptive Active Shape Model (AASM) pada tulang femur - tibia ,  sehingga  tujuan  makalah  ini  adalah peningkatan akurasi hasil  segmentasi  dengan metode yang dikembangkan  untuk membantu dokter ortopedi dalam memprediksi risiko terjadinya OA lutut.
Data Pelatihan Citra Lutut
Data Pengujian Citra Lutut Pemberian label landmarks pada tulang femur & tibia Transformasi Affine & PCA Shape model tulang femur & tibia Praproses Praproses Adaptif & Pengaturan pada posisi tulang yang relatif benar Citra femur & tibia tersegmentasi dengan metode AASM
Gbr.  1  Diagram  blok  dari  metode AASM yang diterapkan untuk segmentasi tulang femur dan tibia .

## II. D ATA DAN M ETODE

## A. Data
Semua dataset eksperimental yang digunakan pada makalah ini  berasal  dari dataset OAI  citra  radiograf  [9].  Enam puluh citra  dipilih secara acak. Selanjutnya, citra-citra  ini  dibagi menjadi dua dataset , yaitu sepuluh citra sebagai data pelatihan dan 50 citra sebagai data pengujian, masing-masing untuk lutut kanan dan kiri. Data pelatihan digunakan sebagai pembelajaran pola untuk mendapatkan model bentuk  ( shape model ) tulang femur dan tibia , sedangkan  data pengujian digunakan untuk menganalisis kinerja metode ASM dan AASM.

## B. Metode
Secara keseluruhan, diagram blok penelitian terdiri atas dua bagian, yaitu pelatihan dan pengujian, seperti yang ditunjukkan pada Gbr.  1.  Pada  kedua  bagian dari diagram blok tersebut dilakukan praproses dengan cara menormalisasi dimensi citra dan melakukan penajaman kualitas citra dengan metode Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). Proses selanjutnya adalah  melakukan pengolahan data pelatihan hingga diperoleh mean shape/shape model dari hasil pemberian titik-titik ( landmarks ) pada kontur tulang femur
maupun tibia , proses transformasi affine ,  dan Principal Component  Analysis (PCA).  Kemudian, shape model yang diperoleh pada dataset pelatihan diujikan pada semua citra di data pengujian menggunakan metode AASM,  sehingga diperoleh citra tersegmentasi tulang femur dan tibia . Berikut ini penjelasan lebih lanjut tentang metodologi penelitian yang digunakan.
1) Praproses: Tahap awal dalam penelitian ini yaitu praproses dari citra radiograf  lutut dengan cara melakukan normalisasi dimensi citra dan penajaman kualitas citra menggunakan metode CLAHE. Tujuan normalisasi dimensi citra adalah untuk  menghilangkan piksel–piksel di  luar citra lutut  sehingga mempercepat proses pengolahan citra selanjutnya. Semua citra radiograf lutut dinormalisasi menjadi dimensi standar,  yaitu 4.262×3.484.  Sedangkan  tujuan penggunaan  metode CLAHE adalah  untuk menajamkan kualitas citra. Metode ini merupakan pengembangan dari metode Histogram Equalization (HE). HE baik digunakan bila histogram dari citra terbatas pada wilayah tertentu. Jika variasi intensitas  dari citra itu besar  (piksel terang dan gelap) dan mencakup  wilayah yang luas,  maka hasil HE tidak optimal. Untuk mengatasi hal tersebut, maka digunakan metode CLAHE.
Dalam hal ini, citra  dibagi menjadi blok-blok kecil. Kemudian masing-masing blok ini disamakan/diekualisasi dengan histogram seperti biasa. Jadi, histogram akan terbatas pada wilayah kecil. Jika ada derau ( noise ),  maka  derau  akan diperkuat. Untuk menghindarinya,  maka  pembatasan kontras ( contrast  limited )  diterapkan. Jika ada histogram bin di atas batas kontras yang ditentukan, maka piksel-piksel itu terpotong dan didistribusikan secara seragam ke bin lain sebelum menerapkan HE. Setelah itu, untuk menghapus objek di batas blok,  maka  interpolasi bilinear diterapkan.  Contoh hasil praproses dengan metode CLAHE ditunjukkan pada Gbr. 2.
(a) (b)
Gbr. 2  Contoh citra hasil praproses, (a) citra asli, (b) citra setelah praproses dengan metode CLAHE.
2) Pengembangan  Metode  Active Shape Model (ASM): ASM merupakan metode analisis citra statistik yang membagi perbedaan bentuk menjadi mode variasi kontinu. Pada makalah ini, pengembangan metode  ASM  digunakan  untuk meng- gambarkan variasi bentuk pada tulang femur dan tibia . Metode ini dipilih karena telah banyak  penelitian yang membuktikan keandalannya  [12]–[16], [20]–[22].  Selain itu, metode ASM telah berhasil dimodifikasi dan diperbaiki sehingga menghasil- kan segmentasi yang semakin baik [21]–[25].
Pada makalah ini  disajikan metode segmentasi ASM  yang adaptif dan secara akurat mengekstrak kontur tulang pada citra radiograf  lutut.  Adaptif yang dimaksud  adalah algoritme  ini dapat  mengekstrak informasi global dari citra  radiograf  lutut sehingga yang diambil hanya titik tepi yang paling menonjol. Kemudian dilakukan pencarian kontur aktif pada citra radiograf lutut untuk mendapatkan titik kontur kandidat dengan gradien intensitas tertinggi. AASM membatasi  kontur dalam bentuk yang layak, sehingga  mengarah  pada  hasil segmentasi yang akurat. Metode ini menangkap variasi  tampilan  yang  besar, sehingga memecahkan keterbatasan ASM dengan menggunakan Active  Appearance  Model (AAM).  Kelemahan penggunaan AAM pada ASM adalah memiliki mode rata-rata tunggal  yang  tidak cukup  untuk menangkap variasi ruang penampilan dengan satu  distribusi  Gaussian. Batasan lainnya adalah  citra  radiograf  tulang yang mengalami degenerasi menciptakan outliers , sehingga dapat menyebabkan segmentasi yang salah, seperti yang dilakukan pada penelitian sebelumnya [20].
Pada penelitian ini, dataset citra pelatihan meliputi satu set kontur tulang femur dan tibia (kanan maupun kiri) yang selaras satu sama lain. Proses  AASM  seperti yang ditunjukkan pada Gbr. 1 dimulai dengan menandai landmarks pada batas tulang femur dan tibia oleh operator ( user ) pada data pelatihan. Untuk mengetahui  kinerja  metode ini, digunakan perbandingan skenario uji  coba yaitu jumlah titik 25 dan 43.  Gbr.  3 menunjukkan skenario uji  coba menggunakan  43  titik,  baik pada tulang femur maupun tibia , dengan peletakan titik tepat di tepi tulang. Proses berikutnya adalah menginterpolasi titik-titik ini dengan cubic spline untuk mendapatkan kontur. Titik-titik yang sesuai  (berkorespondensi)  di  antara kontur-kontur tersebut diidentifikasi dari titik kontur yang diinterpolasi.
Gbr.  3  Penandaan 43 landmarks (titik merah) pada citra pelatihan, masing- masing untuk tulang femur dan tibia kanan.
Langkah selanjutnya yaitu melakukan penyelarasan centroid yang kaku  menggunakan  algoritme  iteratif  standar vertex-to- vertex pada  titik terdekat.  Kemudian,  dilakukan transformasi affine untuk  menyelaraskan  kontur  citra pelatihan menjadi kontur baru dengan menggunakan 12 derajat kebebasan (rotasi, translasi, skala, dan pemotongan). Titik-titik baru pada kontur baru dibuat dengan karakteristik spasial lokal yang sama untuk template konturnya. Dengan demikian, satu set citra pelatihan yang dihasilkan terdiri atas  kontur pelatihan N yang dilambangkan sebagai S, mengacu pada (1).
𝑆𝑆 = �𝐶𝐶 ∝ � ∝∈ {1, … , 𝑁𝑁 } � (1)
dengan  setiap kontur 𝐶𝐶 ∝ ∁ 𝑆𝑆 memiliki satu set titik landmark 𝑋𝑋 ∝ ∁ 𝐶𝐶 ∝ , dengan 𝑋𝑋 ∝ = �𝐶𝐶 𝑛𝑛 ∝ �𝑛𝑛 ∈ {1, … , 𝑀𝑀 } � dan 𝐶𝐶 𝑛𝑛 ∝ = ( 𝑥𝑥 𝑛𝑛 ∝ , 𝑦𝑦 𝑛𝑛 ∝ ) merupakan koordinat dari titik landmark pada 𝐶𝐶 ∝ . Setelah bentuk ( shapes ) dari data pelatihan diselaraskan, maka rata-rata bentuk ( mean shape ) dihitung menggunakan (2).
𝑋𝑋� = �𝐶𝐶 𝑛𝑛 ����𝑛𝑛 ∈ {1, … , 𝑁𝑁 } � (2)
dengan 𝐶𝐶 𝑛𝑛 ��� = ( 𝑥𝑥 𝑛𝑛 ��� , 𝑦𝑦 𝑛𝑛 ��� ) ; 𝑥𝑥 𝑛𝑛 ��� = ( 1 𝐾𝐾 ) ∑ 𝑥𝑥 𝑚𝑚 𝑎𝑎 ; 𝑎𝑎 𝑦𝑦 𝑛𝑛 ��� = ( 1 𝐾𝐾 ) ∑ 𝑦𝑦 𝑚𝑚 𝑎𝑎 𝑎𝑎 ; dan K adalah jumlah titik-titik pada setiap kontur.
Proses berikutnya  adalah menerapkan metode  PCA  pada dataset citra pelatihan, sehingga bentuk tulang lutut yang valid ( x ) dapat direpresentasikan sebagai (3).
𝑥𝑥 = 𝑥𝑥̅ + 𝜑𝜑 𝑠𝑠 𝑏𝑏 (3)
dengan 𝑥𝑥̅ adalah rata-rata model ( mean model ) dan 𝜑𝜑 𝑠𝑠 = ( 𝜑𝜑 1 , 𝜑𝜑 2 , … , 𝜑𝜑 𝑛𝑛 ) adalah matriks  dari eigenvector yang bersesuaian dengan m terbesar eigenvalue ( 𝜆𝜆 𝑖𝑖 ) berdasarkan matriks covariance (4).
𝑃𝑃 = [ 1 𝑛𝑛−1 ] ∑ ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 − 𝑥𝑥̅ )( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 − 𝑥𝑥̅ ) 𝑇𝑇 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 . (4)
Nilai m dipilih  menjadi  bilangan terkecil yang mewakili lebih dari 98% dari varians citra pelatihan, yaitu ∑ 𝜆𝜆 𝑖𝑖 ∑ 𝜆𝜆 𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 > 𝑚𝑚 𝑖𝑖=1 0,98, sedangkan n adalah jumlah total eigenvector. Eigenvector ( 𝜑𝜑 𝑠𝑠 ) mewakili basis ortogonal dari mode deformasi linear yang menggambarkan bahwa titik-titik cenderung bergerak bersama karena bentuknya bervariasi.  Sementara itu, eigenvalue ( 𝜆𝜆 𝑖𝑖 ) yang sesuai merupakan  varians  dari  masing-masing mode deformasi linear.  Parameter  model  bentuk  ( shape  model ), b , dihitung oleh 𝑏𝑏 = 𝜑𝜑 𝑠𝑠 𝑇𝑇 ( 𝑥𝑥 − 𝑥𝑥̅ ). Ketika  penyesuaian ( fitting ) model menjadi satu set titik-titik, nilai-nilai b dibatasi berada dalam jangkauan ( range ) ±3 √𝜆𝜆 𝑖𝑖 [25].
Proses selanjutnya yakni melakukan pengujian pada 50 citra uji berdasarkan shape model tulang femur - tibia yang telah terbentuk pada proses pelatihan. Inisialisasi pada setiap citra uji dilakukan dengan cara meletakkan shape model tepat di tengah antara tulang femur - tibia . Selanjutnya, secara adaptif shape model melakukan penyesuaian model dengan citra uji. Terakhir, terbentuk hasil segmentasi tulang femur - tibia , baik pada lutut kanan maupun kiri.
3) Validasi Kinerja Metode AASM: Untuk menguji kinerja metode  AASM, hasil segmentasi citra uji metode ini dibandingkan  dengan ground truth yang diperoleh dari segmentasi  manual  oleh pakar ( user ).  Penelitian ini menggunakan  dua  metode validasi,  yaitu Hausdorff Distance (HD) [26] dan Dice Similarity Coefficient (DSC) [27] sebagai evaluasi kuantitatif berkaitan dengan kemampuan menemukan batas objek (segmentasi) yang benar. HD adalah ukuran ketidaksamaan yang umum digunakan untuk membandingkan titik-titik manual dan titik hasil segmentasi citra  [26], seperti ditunjukkan pada (5).
ˆ ( , ) max {min { , }} x E y F H E F x y ∈ ∈ = (5)
dengan Ĥ (HD berarah) adalah jarak maksimum antara setiap titik x ϵ E dan tetangga terdekatnya y ϵ F . Dalam hal ini, titik-
titik  hasil segmentasi manual  adalah E dan titik-titik  hasil segmentasi  metode  AASM  adalah F .  Sebagai catatan,
ˆ ˆ ( , ) ( , ) H E F H F E ≠ sehingga  berlaku sifat asimetris.  Oleh karena itu, perlu diberlakukan sifat simetris, yang artinya jarak maksimum dari kedua kumpulan titik  diarahkan pada kedua arah, seperti ditunjukkan pada (6).
ˆ ˆ ( , ) max{ ( , ), ( , )} H E F H E F H F E = . (6)
Sedangkan DSC  merupakan indeks tumpang tindih ( overlap ) spasial dan validasi reproductivity metrik. Nilai DSC berkisar dari 0 (menunjukkan tidak ada tumpang tindih spasial antara dua set hasil segmentasi biner) hingga 1 (menunjukkan tumpang tindih lengkap) [27]. Dalam hal ini, DSC mengukur tumpang tindih spasial antara dua segmentasi, yaitu  wilayah target A dan B ,  dengan A adalah hasil segmentasi manual, B adalah hasil segmentasi metode A ASM  dan  ∩  adalah interseksi/irisan sehingga DSC didefinisikan sebagai (7).
𝐷𝐷𝑆𝑆𝐶𝐶 = 2( 𝐴𝐴 ∩ 𝐵𝐵 )/( 𝐴𝐴 + 𝐵𝐵 ) . (7)
Berdasarkan penjelasan kedua metode validasi tersebut, jika nilai  HD  mendekati 0 berarti menunjukkan perbandingan metode yang semakin baik. Sebaliknya,  jika nilai DSC mendekati 1 berarti menunjukkan overlap yang mendekati sempurna.

## III. H ASIL E KSPERIMEN
Makalah  ini menggunakan citra  dari dataset umum  OAI, yaitu dataset klinis dari anteroposterior yang dipilih secara acak pada radiograf lutut untuk subjek yang menderita OA [9]. Citra tersebut telah dikumpulkan dari berbagai pusat radiografi, sehingga menghasilkan perbedaan intensitas yang besar karena penggunaan  radiografi  dan peralatan rekaman yang berbeda. Oleh karena itu, perlu dilakukan praproses sebelum dilakukan segmentasi dengan metode AASM.  Seperti dijelaskan pada subbagian sebelumnya, pada makalah ini digunakan praproses normalisasi ukuran dimensi citra dan CLAHE untuk penajaman kualitas citra yang digunakan,  baik sebagai dataset pelatihan maupun pengujian.
Selain itu, keberadaan  tulang dan jaringan lunak yang berdekatan dapat menyebabkan salah segmentasi.  Hal itu terjadi  ketika shape model memiliki intensitas tepi pada  citra lebih kuat  daripada  target  tulang. Oleh karena  itu, algoritme segmentasi yang andal menjadi penting untuk segmentasi yang akurat pada berbagai variasi citra radiograf.
Uji coba  ini  dirancang untuk memvalidasi algoritme segmentasi  yang  dipresentasikan. Statistical shape model dihitung berdasarkan pelatihan kontur pada dataset citra lutut, kemudian  dari  kontur tulang femur - tibia yang terbentuk dilakukan  analisis  hasil. Kontur tulang  diekstraksi  baik  pada lutut kanan maupun kiri.  Masing-masing  bagian lutut terdiri atas sepuluh citra  radiograf  yang  digunakan sebagai dataset pelatihan, dengan setiap lutut terdiri atas tulang femur dan tibia . Selanjutnya shape model yang terbentuk diujikan pada 50 citra radiograf lutut sebagai dataset pengujian (lutut kanan maupun kiri).
Gbr.  4  merupakan  contoh  hasil uji  coba pada dataset pengujian.  Titik-titik biru (hasil interpolasi dari landmarks )
Rima Tri Wahyuningrum: Peningkatan Akurasi Segmentasi Tulang…
merupakan shape model yang dihasilkan dari dataset pelatihan, sedangkan titik-titik merah merupakan AASM yang mendekati ketepatan segmentasi tulang femur dan tibia . Seperti dijelaskan pada subbagian  sebelumnya, titik merah menyesuaikan titik biru  ( shape model ) yang disebut sebagai proses fitting. Hasil kualitatif  dari proses ini adalah  segmentasi  citra uji yang mengikuti bentuk shape model tulang femur dan tibia , seperti ditunjukkan pada Gbr. 5.
Gbr. 4 Contoh dari uji coba metode AASM yang diterapkan.
Gbr. 5 Contoh kualitas hasil segmentasi dari dua citra uji.
Selanjutnya, untuk menguji kinerja metode AASM, makalah ini membandingkan hasil segmentasi citra uji metode AASM yang diusulkan (titik-titik interpolasi bagian dalam) dengan ground truth (titik-titik interpolasi bagian luar) yang diperoleh dari manual segmentasi oleh pakar ( user ), seperti ditunjukkan pada Gbr.  6.  Pada gambar tersebut dilakukan proses zoom untuk melihat lebih detail perbedaan kedua hasil segmentasi tersebut. Sebagaimana yang telah diuraikan pada subbagian sebelumnya,  metode  validasi  yang digunakan adalah  HD dan DSC. Selain itu, makalah  ini juga membandingkan  metode yang diuji coba dengan metode ASM asli [20] , seperti yang ditunjukkan pada Gbr. 7 sampai Gbr. 10.
Gbr. 6 Contoh perbandingan hasil segmentasi metode AASM dan ground truth .
Gbr. 7 Grafik perbandingan akurasi segmentasi femur dan tibia kanan dengan menggunakan 43 titik ( landmarks ).
Gbr.  8  Grafik perbandingan akurasi  segmentasi femur dan tibia kiri dengan menggunakan 43 titik ( landmarks ).
Gbr.  7 dan Gbr.  8 merupakan grafik perbandingan dari pengukuran  akurasi (validasi)  hasil segmentasi femur - tibia kanan maupun kiri menggunakan 43 titik ( landmarks ), sedangkan Gbr. 9 dan Gbr. 10 merupakan grafik perbandingan yang sama tetapi  menggunakan 25 titik ( landmarks ). Landmarks tersebut diterapkan  pada  sepuluh  citra pelatihan untuk membentuk mean shape model . Kemudian mean shape model yang terbentuk digunakan pada 50 citra uji untuk mendapatkan hasil segmentasi femur - tibia kanan maupun kiri.
Berdasarkan  keempat grafik  perbandingan tersebut,  titik-titik biru menunjukkan nilai HD dari metode AASM dengan ground truth ; titik-titik jingga merupakan nilai HD dari metode ASM dengan ground truth; titik-titik  kuning  merupakan nilai DSC dari metode ASM dengan ground truth ; dan titik-titik abu-abu merupakan nilai DSC dari metode AASM dengan ground truth.
Gbr. 9 Grafik perbandingan akurasi segmentasi femur dan tibia kanan dengan menggunakan 25 titik ( landmarks ).
Gbr. 10 Grafik perbandingan akurasi segmentasi femur dan tibia kiri dengan menggunakan 43 titik ( landmarks ).
Keterangan: FT = femur-tibia
Gbr.  11  Grafik perbandingan nilai rata-rata dari metode validasi segmentasi femur dan tibia .
Sebagaimana yang telah disampaikan pada subbagian sebelumnya, HD dan DSC memiliki rentang nilai antara 0 dan 1.  HD  bernilai  bagus jika hasil pengukuran perbandingan segmentasi AASM atau ASM dengan ground truth mendekati
0, sedangkan untuk DSC berlaku sebaliknya. Hasil rata-rata dan standar deviasi dari nilai HD dan DSC dari Gbr. 7 sampai Gbr. 10 ditunjukkan pada Gbr.  11  dan Gbr.  12  serta  Tabel  I  dan Tabel  II.  Pada  Gbr.  11  dan  Gbr.  12, diagram batang biru menunjukkan  nilai  rata-rata  dan  standar deviasi pada hasil segmentasi femur - tibia kanan  menggunakan 43 landmarks ; diagram batang jingga menunjukkan nilai rata-rata dan standar deviasi pada hasil segmentasi femur - tibia kiri menggunakan 43 landmarks ; diagram batang abu-abu menunjukkan nilai rata- rata  dan  standar deviasi pada hasil segmentasi femur tibia kanan menggunakan 25 landmarks ; dan diagram batang kuning menunjukkan nilai rata-rata  dan  standar deviasi pada hasil segmentasi femur tibia kiri menggunakan 25 landmarks.
T ABEL I
N ILAI R ATA - RATA M ETODE V ALIDASI H ASIL S EGMENTASI
Nilai rata -rata  HD - AASM  HD - ASM DSC - AASM DSC - ASM Kanan - 43 0,2016 0,4879 0,9497 0,6230 Kiri - 43 0,2225 0,5111 0,9074 0,6015 Kanan - 25 0,3164 0,5049 0,9021 0,5847 Kiri - 25 0,3443 0,5404 0,8609 0,5702
Gbr. 11  dan Tabel I  menunjukkan bahwa  nilai rata-rata metode segmentasi AASM lebih  baik  daripada  ASM. Untuk metode validasi HD pada AASM,  nilai rata-rata terbaik (mendekati 0) yaitu 0,2016, pada hasil segmentasi femur - tibia kanan dengan menggunakan  43 landmarks .  Sedangkan untuk metode validasi DSC, nilai rata-rata terbaik (mendekati 1) yaitu 0,9497,  terjadi pada hasil segmentasi yang sama. Hal ini disebabkan pada AASM kontur yang dihasilkan pada citra uji secara adaptif mampu mengikuti mean shape model yang dihasilkan pada dataset citra pelatihan. Metode ini mampu menghindari titik-titik  yang  tidak  sesuai  ketika terjadi kesalahan  segmentasi  akibat adanya nilai kontras citra yang rendah dan tulang lain di sekitar tulang femur dan tibia .
Keterangan: FT = femur-tibia
Gbr.  12  Grafik perbandingan nilai standar deviasi  dari metode validasi segmentasi femur dan tibia .
Selain itu, berdasarkan Gbr. 11 dan Tabel I, tampak bahwa semakin banyak jumlah titik ( landmarks ) yang digunakan, maka hasil segmentasi yang diperoleh semakin bagus.  Hal tersebut terjadi karena mean shape model yang dihasilkan lebih mendekati bentuk segmentasi yang diharapkan.
Rima Tri Wahyuningrum: Peningkatan Akurasi Segmentasi Tulang…
T ABEL II N ILAI S TANDAR D EVIASI M ETODE V ALIDASI H ASIL S EGMENTASI
Nilai standar deviasi HD - AASM HD - ASM DSC - AASM DSC - ASM Kanan - 43 0,01324 0,01564 0,01560 0,02618 Kiri - 43 0,01387 0,01370 0,01949 0,02976 Kanan - 25 0,00881 0,01172 0,01084 0,00832 Kiri - 25 0,00900 0,00784 0,00777 0,00900
Sementara itu,  berdasarkan Gbr. 12 dan Tabel II,  tampak bahwa nilai standar deviasi mendekati 0. Hal ini menandakan bahwa semua nilai hasil segmentasi,  baik metode AASM maupun ASM,  adalah hampir sama.  Selain itu, nilai rata-rata menunjukkan bahwa hasil segmentasi femur - tibia kanan lebih bagus daripada kiri.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan, penggunaan metode  AASM untuk segmentasi tulang femur dan tibia menunjukkan  hasil yang lebih  baik  daripada metode ASM. Metode ini secara adaptif mampu menghasilkan segmentasi yang memiliki nilai  rata-rata  mendekati 0  untuk uji validasi metode menggunakan HD dan mendekati 1 untuk uji validasi menggunakan DSC . Metode evaluasi kuantitatif ini membandingkan segmentasi dari metode yang diusulkan (AASM maupun ASM) dengan segmentasi manual yang diperoleh  dari pakar ( user ).  Selain itu,  berdasarkan hasil tersebut,  jumlah titik ( landmarks ) memengaruhi hasil segmentasi femur - tibia . Semakin banyak jumlah titik yang digunakan, maka hasil segmentasi juga semakin bagus. Dengan demikian, metode AASM ini cukup andal dan baik digunakan untuk segmentasi tulang femur dan tibia sehingga secara klinis mampu mengetahui perkembangan OA pasien.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan terima  kasih disampaikan kepada basis data OAI yang telah menyediakan data untuk uji  coba metode pada penelitian  ini  dan Kemenristek Dikti yang telah memberikan BPPDN dalam penyelesaian program doktor.

## R EFERENSI
[1] A.W.  Sudoyo,  B. Setiyohadi,  I.  Alwi,  M. Simadibrata,  dan  S. Setiati, “Buku  Ajar  Ilmu  Penyakit  Dalam  Jilid II Edisi V”,  Jakarta,  Indonesia: Interna Publishing, 2009.
[2] (2018) “Chronic rheumatic conditions” [Online], https://www.who.int/chp/topics/rheumatic/en/, tanggal akses: 22 Mei 2018.
[3] Rekomendasi IRA untuk Diagnosis dan Penatalaksanaan Osteoartritis , Diagnosis dan Penatalaksanaan Osteoartritis, 2014.
[4] D.  Hayashi, F.W. Roemer, dan  A.  Guermazi,  “Review: Imaging for osteoarthritis,” Annals of Physical and Rehabilitation Medicine, Vol. 59, hal. 161-169, 2016.
[5] W.M. Oo, J.M. Linklater, dan  D.J. Hunter,  “Imaging in Knee Osteoarthritis”, Therapy, Vol. 7, No. 6, hal. 635–647, 2010.
[6] L. Shamir, S.M. Ling, W.W. Scott, A. Bos, N. Orlov, T.J. Macura, D.M. Eckley,  L.  Ferrucci,  dan  I.G. Goldberg,  “Knee  X-Ray  Image  Analysis Method for Automated Detection of Osteoarthritis,” IEEE Transaction on Biomedical Engineering , Vol. 56, No. 2, hal. 407–415, 2009.
[7] G.W.  Stachowiak,  M.  Wolski,  T.  Woloszynski,  dan  P.  Podsiadlo, “Detection and Prediction of Osteoarthritis in Knee and Hand Joints
Based on the X-Ray Image Analysis,” Biosurface and Biotribology , Vol. 2, No. 4, hal. 162-172, Dec 2016.
[8] N.  Hafezi-Nejad, A.  Guermazi, S.  Demehri, dan  F.W. Roemer, ”New Imaging Modalities to Predict and Evaluate Osteoarthritis Progression”, Best Practice & Research Clinical Rheumatology, Vol. 31, No. 5, hal. 688-704, Okt. 2017.
[9] (2016) Laman Osteoarthritis Initiative [Online], http://www.oai.ucsf.edu/, tanggal akses: 15-Jan-2016.
[10] R.T. Wahyuningrum, L. Anifah, I.K.E. Purnama, dan M.H. Purnomo, “A Novel Hybrid of S2DPCA and SVM for Knee Osteoarthritis Classification,” 2016 IEEE International Conference on Computational Intelligence and Virtual Environments for Measuring Systems and Applications (CIVEMSA 2016) , 2016, hal. 57-61.
[11] R.  Riad, R.  Jennane, A.  Brahim,  T.  Janvier,  H.  Toumi,  dan  E. Lespessailles, “Texture Analysis Using Complex Wavelet Decomposition  for Knee Osteoarthritis Detection: Data  from  the Osteoarthritis Initiative,” Computers and Electrical Engineering , Vol. 68, hal. 181–191, 2018.
[12] J.A. Lynch, N. Parimi, R.K. Chaganti, M.C. Nevitt, dan N.E. Lane, “The Association of Proximal Femoral Shape and Incident Radiographic Hip OA in Elderly Women,” Osteoarthritis and Cartilage , Vol. 17, No. 10, hal. 1313–1318, 2009.
[13] C. Chen, W. Xie, J. Franke, P.A. Grutzner, L.–P. Nolte, dan G. Zheng, “Automatic  X-Ray Landmark Detection and Shape Segmentation Via Data-Driven Joint Estimation of Image Displacement,” Medical Image Analysis, Vol. 18, No. 3, hal. 487-499, 2014.
[14] B.L. Wise, L. Kritikos, J.A. Lynch, F. Liu, N. Parimi, K.L. Tileston, dan M.C. Nevitt, “Proximal  Femur  Shape  Differs between Subjects with Lateral and Medial Knee Osteoarthritis and Controls: The Osteoarthritis Initiative,” Osteoarthritis and Cartilage, Vol.22, No. 12, hal. 2067-2073, 2014.
[15] B.L. Wise, F. Liu, L. Kritikos, J.A. Lynch, N. Parimi, Y. Zhang, dan N.E. Lane, “The Association of Distal Femur and Proximal Tibia Shape with Sex: The Osteoarthritis Initiative,” Seminars in Arthritis and Rheumatism,
Vol. 46, No. 1, hal. 20–26, 2016.
[16] A. Gandhamal, S. Talbar, S. Gajre, R. Razak, A.F.M. Hani, dan D. Kumar, “Fully  Automated  Subchondral  Bone  Segmentation  from  Knee  MR Images:  Data  from  the  Osteoarthritis Initiative,” Computers in Biology and Medicine, Vol. 88, hal. 110-125, 2017.
[17] D.A. Dharmawan, “Deteksi Kanker Serviks Otomatis Berbasis Jaringan Saraf Tiruan LVQ dan DCT”, Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI), Vol. 6, No. 1, hal. 107-114, 2017.
[18] N.P.  Husain  dan  C.  Fatichah,  “Segmentasi  Citra  Sel  Tunggal  Smear Serviks  Menggunakan  Radiating Component Normalized Generalized GVFS,” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI), Vol. 6, No. 1, hal. 107-114, 2017.
[19] N.  Syakrani, Y.  Widhiyasana,  dan  A.A.  Efendi, “Deteksi  Tumor  Hati dengan  Graph Cut  dan  Taksiran  Volume  Tumornya,” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI), Vol. 7, No. 1, hal. 35- 43, 2018.
[20] K.I. Pangestuti dan I.K.E. Purnama, “Pengukuran Sudut Tibia dan Femur pada Citra X-Ray Menggunakan Active Shape Model (ASM)”, Prosiding Seminar  Nasional Pendidikan Teknik Informatika (SENAPATI 2015) , 2015, hal.134-139.
[21] M.  Esfandiarkhani  dan  A.H.  Foruzan, “A Generalized Active Shape Model for Segmentation of Liver in Low-Contrast CT Volumes”, Computers in Biology and Medicine , Vol. 82, hal. 59-70, 2017.
[22] X.  Chen, J.K. Udupa, A.  Alavi,  dan  D.A. Torigian, “GC-ASM: Synergistic Integration of Graph-Cut and Active Shape Model Strategies for Medical Image Segmentation,” Computer Vision and Image Understanding , Vol. 117, No. 5, hal. 513–524, 2013.
[23] C. Lindner, S. Thiagarajah, J.M. Wilkinson, The arcOGEN Consortium, G.A. Wallis dan  T.F. Cootes,  “Fully  Automatic Segmentation of  the Proximal Femur Using Random Forest Regression Voting,” IEEE Trans.
Med. Imaging , Vol. 32, No. 8, hal.1462–1472, 2013.
[24] J.  Mu, X. Liu, S. Luan, P.H. Heintz, G.W. Mlady, dan  D.Z. Chen, “Segmentation of Knee Joints in X-Ray Images Using Decomposition-
Based Sweeping and Graph Search,” Proc. SPIE 7962, Medical Imaging 2011: Image Processing , 2011, hal. 1-8.
[25] T.F. Cootes dan  C.J. Taylor, “Statistical Models of Appearance for Computer Vision,”  University of Manchester, Manchester,  United Kingdom, Technical Report, hal. 1-125, 2000.
[26] A.A Taha dan A. Hanbury, “An Efficient Algorithm for Calculating the Exact Hausdorff Distance,” IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell, Vol. 37, No. 11, hal. 2153–2163, 2015.
[27] K.H. Zou, S.K. Warfield, A. Bharatha, C.M. C. Tempany, M.R. Kaus, S. J. Haker, W.M. Wells, F.A. Jolesz, dan R. Kikinis, “Statistical Validation of Image Segmentation Quality Based on  a  Spatial Overlap Index— Scientific Reports,” Acad. Radiol. , Vol. 11, No. 2, hal. 178–189, 2004.