Identifikasi Penyakit Kelainan Tulang Belakang Berdasarkan Pengolahan Dataset Spine X-ray Mengunakan Algoritma LBP dan CNN
Handrie Noprisson
Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara, Indonesia handrie.noprisson@dosen.undira.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2024-05-15 Revised, 2024-05-21 Accepted, 2024-06-07 Penelitian ini akan menggunakan deep learning dalam melakukan analisis citra spine  x-ray  namun  masalah  waktu  komputasi  menjadi  permasalahan  dari penelitian  ini.  Komputasi  pada  deep  learning  di  beberapa  node  dapat meningkatkan  waktu  pelatihan  dan  waktu  komputasi  yang  lebih  lama dibandingkan dengan model machine learning. Berdasarkan hasil eksperimen, hasil klasifikasi citra spine x-ray terbaik pada saat menggunakan model CNN dengan  akurasi  pada  tahap  pelatihan,  tahap  evaluasi  dan  tahap  pengujian masing-masing  sebesar  69.00%,  83.33%  dan  81.16%.  Model  CNN  yang dioptimasi  dengan  LBP  mendapatkan  akurasi  terendah,  dengan  hasil  pada tahap  pelatihan  sebesar  62.64%,  tahap  validasi  sebesar  75.00%  dan  tahap pengujian  sebesar  65.22%.  Hasil  ekstraksi  fitur  LBP  ternyata  memiliki beberapa  kekurangan  jika  digabungkan  dengan  model  CNN,  alah  satu kelemahan  utama  adalah  ketidakmampuannya  untuk  memproses  informasi spasial  global  sambil  mempertahankan  informasi  tekstur  local  yang menyebabkan LBP tidak dapat menangkap keseluruhan struktur atau konteks gambar, hanya berfokus pada pola lokal sehingga banyak fitur dari citra yang hilang.  Masalah  lainnya  adalah  sensitivitas  CNN  terhadap  data  citra,  yang dapat memengaruhi akurasi klasifikasi.
Kata Kunci: CNN, LBP, fitur ekstraksi, spine x-ray ABSTRACT Keywords: CNN, LBP,
Extraction features, spine x-ray This research will use deep learning in conducting spinal x-ray image analysis but computational time problems are a problem of this study. Computations on deep learning across multiple nodes can increase training time and longer computation  time  compared  to  machine  learning  models.  Based  on experimental  results,  the  best  spine  x-ray  image  classification  results  when using the CNN model with accuracy at the training stage, evaluation stage and test  stage  were  69.00%,  83.33%  and  81.16%  respectively.  CNN  models optimized with LBP get the lowest accuracy, with results at the training stage of  62.64%,  validation  stage  of  75.00%  and  testing  stage  of  65.22%.  LBP feature extraction turns out to have several drawbacks when combined with the CNN model, one major drawback is its inability to process global spatial information while retaining local texture information which causes LBP to be unable to capture the entire structure or context of the image, focusing only on local patterns so that many features of the image are lost. Another issue is the sensitivity of CNNs to image data, which can affect classification accuracy.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Handrie Noprisson, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara, Indonesia Email: handrie.noprisson@dosen.undira.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  beberapa  dekade  terakhir,  teknologi  telah  berkembang  sangat  cepat  dan  diimplementasikan untuk memecahkan beragam permasalahan [1]–[10]. Termasuk teknologi machine learning (ML) dan deep learning banyak digunakan untuk menganalisis citra telah medis, seperti citra retinopati diabetik dan citra paru- paru. Di antara berbagai metode yang telah diterapkan, metode convolutional neural networks (CNN) adalah metodologi memiliki potensi terbaik dalam penerapan di berbagai aplikasi. Potensi dari metode CNN adalah bahwa mereka tidak memerlukan ekstraksi fitur atau segmentasi, namun disisi lain waktu komputasi metode CNN akan meningkat jika tidak ada praproses mengenai citra yang akan dianalisis. Dalam beberapa studi, algoritma  CNN  digunakan  untuk  menganalisis  citra  sinar-X  dan  citra  CT  untuk  mendeteksi  patah  tulang. Meskipun  studi  ini  menunjukkan  kinerja  yang  baik,  masih  ada  kekurangan  studi  pada  penurunan  waktu komputasi. Oleh karena itu, penelitian ini akan bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi citra spine x-ray untuk identifikasi penyakit kelainan tulang belakang menggunakan Algoritma LBP dan CNN [11]–[13].
Penelitian  ini  akan  menggunakan  deep  learning  dalam  melakukan  analisis  citra spine  x-ray namun masalah waktu komputasi menjadi permasalahan dari penelitian ini. Komputasi pada deep learning di beberapa node dapat meningkatkan waktu pelatihan dan waktu komputasi yang lebih lama dibandingkan dengan model machine  learning.  Algoritma  ekstrasi  fitur  dapat  digunakan  untuk  mengurangi  waktu  komputasi  dalam menyelesaikan sistem yang bergantung pada citra yang akan diteliti.
Metode Convolutional neural networks (CNN) telah menunjukkan kinerjanya dalam berbagai aplikasi yang terkait  dengan  pencitraan  spine  X-ray.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Zhang  et  al.  (2022)  mengusulkan penggunaan Mask R-CNN untuk pemodelan citra spine X-ray menggunakan segmentasi struktur tulang untuk radiografi frontal dan lateral [14]. Studi lain oleh Kurochka and Panarin menggunakan Mask R-CNN untuk melokalisasi  spine  X-ray  dan  menentukan  parameter  geometris  dari  citra  spine  X-ray  untuk  mendiagnosis osteochondrosis  [15].  Penelitian  oleh  Chen  et  al.  (2022)  menerapkan  Faster  R-CNN  dan  ResNet  untuk mengklasifikasikan gambar tulang belakang pasien [16].  Berdasarkan studi sebelumnya menunjukkan potensi CNN dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi analisis dan diagnosis berdasarkan citra spine X-ray.
Masalah waktu komputasi dalam citra medis menjadi masalah utama kuntuk pemrosesan data dalam jumlah besar yang efisien. Analisis citra dengan komputasi tinggi membutuhan bandwidth yang tinggi dan meningkatkan  konsumsi  daya.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  para  peneliti  telah  mengeksplorasi  beberapa motode agar analisis citra dapat menghasilkan waktu komputasi yang cepat dan hemat daya. Selain itu, metode optimasi  telah  diterapkan  untuk  memecahkan  masalah  analisis  citra  medis.  Pendekatan  ini  bertujuan  untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi waktu pemrosesan citra medis [17], [18].
Model local binary pattern (LBP) adalah metode fitur ekstraksi fitur yang digunakan untuk mengurangi waktu  komputasi  dalam  berbagai  aplikasi.  Sebagai  contoh,  kombinasi  metode  Low  Resolution  Completed Local  Binary  Pattern  telah  diusulkan  untuk  meningkatkan  akurasi  pengenalan  wajah  manusia  sekaligus mengurangi kompleksitas komputasi [19], [20].
Pada penelitian ini menggunakan convolutional neural networks (CNN) untuk mengklasifikasikan citra Spine X-ray. Selain itu, penelitian ini juga melakukan analisis kinerja kombinasi convolutional neural networks (CNN)  dan  Local  Binary  Pattern  (LBP)  untuk  mengenai  hasil  kinerja  algoritma  tersebut  dalam melakukan klasifikasi citra spine x-ray .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma local binary pattern (LBP) pada convolutional neural networks (CNN) untuk mereduksi masalah waktu komputasi pada klasifikasi citra spine x-ray untuk identifikasi penyakit kelainan tulang belakang. Dataset terdiri dari dua kelas yaitu spondylolisthesis dan scoliosis. Citra diambil dari jumlah subjek yang didiagnosis dengan spondylolisthesis adalah 79 (49 wanita, 30 pria) dengan rentang usia 15-79 tahun dan jumlah subjek yang didiagnosis dengan skoliosis adalah 188 (151 wanita, 37 pria) dengan rentang usia 5-35 tahun. CNN umumnya terdiri dari beberapa jenis layer input (yaitu, gambar dengan baris N, kolom M, dan saluran warna 3 (RGB)). Pada penelitian ini sebelum diproses dengan CNN, dilakukan praproses menggunakan local binary pattern (LBP). Setelah diproses dengan oleh layer CNN, layer output terakhir  dengan  activation  function  akan  mengklasifikasikan  citra  input  menjadi  kelas  normal, spondylolisthesis atau scoliosis. Adapun tahap penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Tahap Penelitian

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Pada  tahap  pelatihan  dan  pengujian,  model  CNN  akan  memproses  dataset  citra spine  x-ray dan menyimpan hasilnya dalam bentuk model yang berisi nilai learning rate, num negative, num postives, target assignment,  dan  total  loss  pada  setiap  epoch.  Pada  eksperimen  menggunakan  model  CNN,  model  loss berkurang secara signifikan pada epoch ke-50. Hasil dari model akurasi dan loss pada tahap pelatihan dan validasi menggunakan model CNN dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Grafik Akurasi dan Loss Model CNN
Berdasarkan  confusion  matrix,  model  CNN  untuk  dari  citra  untuk  kelas”  normal”  diprediksi  benar  dengan sejumlah 12 data dan diprediksi salah dengan jumlah 3 data. Pada klasifikasi untuk kelas “scioliosis”, model CNN mampu memprediksi data secara benar sebanyak 30 data dan memprediksi data secara salah sebanyak 8 data.  Pada  klasifikasi  untuk  kelas  “spondylolisthesis”,  model  CNN  mampu  memprediksi  data  secara  benar sebanyak 14 data dan memprediksi data secara salah sebanyak 2 data. Adapun confusion matrix dari model CNN untuk klasikasi citra spine x-ray dapat dilihat pada Gambar 3.
Dataset spine x- ray Feature extraction LBP Classification CNN Evaluation: CM, Acc, F1-Score, Prec, Rec.
Berdasarkan nilai parameter yang ada pada model confusion matrix, akan dihitung nilai akurasi, presisi, recall dan  f1-score  untuk  klasifikasi  citra spine  x-ray .  Setiap  nilai  pada  kota  yang  ada  pada  confusion  matrix menunjukkan jumlah kebenaran atau kesalahan data prediksi oleh CNN dalam mengklasifikasikan data citra spine x-ray .  Parameter kinerja sistem yang akan ditinjau dalam penelitian ini adalah akurasi, presisi, recall dan f1-score dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Nilai Precision, Recall dan F1-Score CNN
Pada tahap pelatihan dan pengujian, model LBP-CNN akan memproses dataset citra spine x-ray dan menyimpan hasilnya dalam bentuk model yang berisi nilai learning rate, num negative, num postives, target assignment, dan total loss pada setiap epoch. Pada eksperimen menggunakan model LBP-CNN, model loss berkurang secara signifikan pada epoch ke-50. Hasil dari model akurasi dan loss pada tahap pelatihan dan validasi menggunakan model LBP-CNN dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 Grafik Akurasi dan Loss LBP-CNN
Berdasarkan confusion matrix, model LBP-CNN untuk dari citra untuk kelas” normal” diprediksi benar dengan sejumlah 13 data. Pada klasifikasi untuk kelas “scioliosis”, model LBP-CNN mampu memprediksi data secara benar  sebanyak  29  data.  Pada  klasifikasi  untuk  kelas  “spondylolisthesis”,  model  LBP-CNN  mampu memprediksi data secara benar sebanyak 3 data. Adapun confusion matrix dari model CNN untuk klasikasi citra spine x-ray dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Confusion Matrix LBP-CNN
Berdasarkan nilai parameter yang ada pada model confusion matrix, akan dihitung nilai akurasi, presisi, recall dan f1-score untuk klasifikasi citra spine x-ray . Setiap nilai pada kota yang ada pada confusion matrix menunjukkan jumlah kebenaran atau kesalahan data prediksi oleh LBP-CNN dalam mengklasifikasikan data citra spine x-ray .  Parameter kinerja sistem yang akan ditinjau dalam penelitian ini adalah akurasi, presisi, recall dan f1-score dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2 Nilai Precision, Recall dan F1-Score LBP-CNN
Berdasarkan hasil eksperimen, hasil klasifikasi citra spine x-ray terbaik pada saat menggunakan model CNN dengan akurasi pada tahap pelatihan, tahap evaluasi dan tahap pengujian masing-masing sebesar 69.00%, 83.33% dan 81.16%. Model CNN yang dioptimasi dengan LBP mendapatkan akurasi terendah, dengan hasil pada  tahap  pelatihan  sebesar  62.64%,  tahap  validasi  sebesar  75.00%  dan  tahap  pengujian  sebesar  65.22%. Adapun hasil dari eksperimen dari peneltiian ini dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3  Perbandingan Hasil Model CNN
Model Train Acc Val Acc Test Acc 1. CNN 69.00% 83.33% 81.16% 2. LBP + CNN 62.64% 75.00% 65.22%
Berdasarkan  hasil  penelitian,  LBP  memang  dapat  mampu  mengurangi  waktu  komputasi  namun menyebabkan fitur pada citra spine x-ray menjadi berkurang sehingga kerja CNN tidak dapat maksimal. Hasil ekstraksi fitur LBP ternyata memiliki beberapa kekurangan jika digabungkan dengan model CNN, alah satu kelemahan  utama  adalah  ketidakmampuannya  untuk  memproses  informasi  spasial  global  sambil mempertahankan informasi tekstur local yang menyebabkan LBP tidak dapat menangkap keseluruhan struktur atau konteks gambar, hanya berfokus pada pola lokal sehingga banyak fitur dari citra yang hilang. Masalah lainnya adalah sensitivitas CNN terhadap data citra, yang dapat memengaruhi akurasi klasifikasi. Kekurangan ini menyoroti perlunya memilih algoritma lain yang dapat digunakan untuk mengurangi waktu komputasi dari klasifikasi menggunakan CNN namun dapat meningkatkan kinerja ekstraksi fitur dan akurasi klasifikasi.
4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil eksperimen, hasil klasifikasi citra spine x-ray terbaik pada saat menggunakan model CNN dengan  akurasi  pada  tahap  pelatihan,  tahap  evaluasi  dan  tahap  pengujian  masing-masing  sebesar  69.00%, 83.33% dan 81.16%. Model CNN yang dioptimasi dengan LBP mendapatkan akurasi terendah, dengan hasil pada tahap pelatihan sebesar 62.64%, tahap validasi sebesar 75.00% dan tahap pengujian sebesar 65.22%. Hasil ekstraksi fitur LBP ternyata memiliki beberapa kekurangan jika digabungkan dengan model CNN, alah satu kelemahan  utama  adalah  ketidakmampuannya  untuk  memproses  informasi  spasial  global  sambil mempertahankan informasi tekstur local yang menyebabkan LBP tidak dapat menangkap keseluruhan struktur atau konteks gambar, hanya berfokus pada pola lokal sehingga banyak fitur dari citra yang hilang. Masalah lainnya adalah sensitivitas CNN terhadap data citra, yang dapat memengaruhi akurasi klasifikasi. Kekurangan ini menyoroti perlunya memilih algoritma lain yang dapat digunakan untuk mengurangi waktu komputasi dari klasifikasi menggunakan CNN namun dapat meningkatkan kinerja ekstraksi fitur dan akurasi klasifikasi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Lembaga  Riset  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (LRPM)  Universitas  Dian Nusantara  (UNDIRA)  yang  telah  mendanai  penelitian  ini  melalui  skema  penelitian  internal  dengan  No. Kontak: 11/77/H-SPK/II/2024.

## REFERENSI
[1]  U.  Rusmawan  and  I.  Mulya,  “Sistem  Informasi  Koperasi  Menggunakan  Metode  Rapid  Application Development (RAD),” J. Inf. Syst. Technol , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2022.
[2]  G. Purnama and D. Ramayanti, “Aplikasi ChatBot Sistem Parental Control berbasis IoT,” Arcitech J. Comput. Sci. Artif. Intell. , vol. 1, no. 2, pp. 127–138, 2021.
[3]  D.  Ramayanti,  Y.  Jumaryadi,  D.  M.  Gufron,  and  D.  D.  Ramadha,  “Sistem  Keamanan  Perumahan Menggunakan Face Recognition,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 3, no. 12, pp. 486–496, 2023.
[4]  H. Noprisson, E. Ermatita, A. Abdiansah, V. Ayumi, M. Purba, and H. Setiawan, “Fine-Tuning Transfer Learning Model in Woven Fabric Pattern Classification,” Int. J. Innov. Comput. Inf. Control , vol. 18, no. 06, p. 1885, 2022.
[5]  V.  Ayumi,  “Performance  Evaluation  of  Support  Vector  Machine  Algorithm  for  Human  Gesture Recognition,” Int. J. Sci. Res. Sci. Eng. Technol. , vol. 7, no. 6, pp. 204–210, 2020.
[6]  A.  Ratnasari,  Y.  Jumaryadi,  and  G.  Gata,  “Sistem  Pakar  Deteksi  Penyakit  Ginekologi  Menggunakan Metode Forward Chaining,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 3, no. 5, pp. 321–327, 2023.
[7]  B. Y. Geni, A. Supriyadi, H. Khotimah, and W. I. Yanti, “Rancang Bangun Company Profile Berbasis Web Menggunakan Metode Waterfall (Studi Kasus: APM Frozen Food),” J. RESTIKOM Ris. Tek. Inform. dan Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 75–85, 2024.
[8]  B. Yuliadi and A. Nugroho, “Integration between management capability and relationship capability to boost supply chain project performance,” Int. J. Supply Chain Manag , vol. 8, no. 2, pp. 241–252, 2019.
[9]  S. Hesti, “The effects of relational social capital and technological factors on knowledge sharing in an online community,” Int. J. Innov. Creat. Chang. , vol. 13, no. 4, 2020.
[10]  I. Kamil, M. Ariani, and I. A. Irawan, “The influence of lifestyle and financial literacy on online paylater system and its impact on spending behavior,” J. Econ. Bus. Lett. , vol. 4, no. 2, pp. 51–62, 2024.
[11]  Z. Zhou, J. Zhu, and C. Yao, “Vertebral center points locating and Cobb angle measurement based on deep learning,” Appl. Sci. , vol. 13, no. 6, p. 3817, 2023.
[12]  L. Alzubaidi et al. , “Trustworthy deep learning framework for the detection of abnormalities in X-ray shoulder images,” PLoS One , vol. 19, no. 3, p. e0299545, 2024.
[13]  S. F. Qadri et al. , “CT-based automatic spine segmentation using patch-based deep learning,” Int. J. Intell. Syst. , vol. 2023, pp. 1–14, 2023.
[14]  L.  Zhang,  J.  Zhang,  and  S.  Gao,  “Region-Based  Convolutional  Neural  Network-Based  Spine  Model Positioning of X-Ray Images,” Biomed Res. Int. , vol. 2022, 2022.
[15]  K. S. Kurochka and K. A. Panarin, “An algorithm of segmentation of a human spine X-ray image with the  help  of  Mask  R-CNN  neural  network  for  the  purpose  of  vertebrae  localization,”  in 2021  56th International  Scientific  Conference  on  Information,  Communication  and  Energy  Systems  and Technologies (ICEST) , 2021, pp. 55–58.
[16]  Z. Chen, J. Zhao, H. Yu, Y. Zhang, and L. Zhang, “Multi-Scale Context-Guided Lumbar Spine Disease Identification  with  Coarse-to-Fine  Localization  and  Classification,”  in 2022  IEEE  19th  International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) , 2022, pp. 1–5.
[17]  K.  Pamidimukkala,  K.  K.  Kim,  Y.-B.  Kim,  and  M.  Choi,  “Time-Efficient  Approximate  Stochastic Computing  for  Medical  Imaging  Applications,”  in 2022  19th  International  SoC  Design  Conference (ISOCC) , 2022, pp. 314–315.
[18]  V. Chang, “Computational Intelligence for Medical Imaging Simulations,” J. Med. Syst. , vol. 42, no. 1,
p. 10, Jan. 2018.
[19]  W. Li, N. Ma, and Z. Wang, “An Improved LBP Method for Face Recognition,” J. Inf. Comput. Sci. , vol. 11, no. 11, pp. 3825–3833, 2014.
[20]  K. Avgerinakis, P. Giannakeris, A. Briassouli, A. Karakostas, S. Vrochidis, and I. Kompatsiaris, “LBP- Flow and Hybrid Encoding for Real-Time Water and Fire Classification,” in 2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW) , 2017, pp. 412–418.