Sistem Pengukuran Kelainan Tulang Belakang Menggunakan Kamera Array
Abstract
Abstrak — Kelainan Tulang belakang merupakan bagian dari organ tubuh manusia yang terus aktif dan berkembang, kelaina tulang belakang dapat memberikan bentuk pada tubuh manusia. Sistem pengukuran kelainan tulang belakang adalah teknologi yang terus dikembangkan untuk membantu diagnosis dan perawatan penyakit tulang belakang. Namun, pengukuran tulang belakang tradisional memiliki beberapa kelemahan, seperti biaya, waktu, dan masih rentan terhadap kesalahan manusia dalam interpretasi hasil citra. Dalam projek akhir ini pengembangan suatu sistem pengukuran kelainan tulang belakang menggunakan kamera array. Citra objek yang berhasil tertangkap dengan kamera Kinect xbox 360 sehingga muncul tampilan kemiringan tulang pada tubuh manusia. Pengembangan sistem pengukuran kelainan tulang belakang menggunakan kamera dapat memperbaiki akurasi diagnosis, mengurangi ketidaknyaman pasien, dan perawatan penyakit tulang belakang. Pengujian dapat dilakukan dengan pengambilan data dari orang yang beragama tulang belakang yang berbeda.
Kata kunci— kamera Kinect, Sistem, Tulang belakang, Sudut kemiringan
References
A. Januari 2020. [Online]. Available: https://satujam.com/grafik-batang/.
D. A. Nurmantris, H. Wijanto and B. S. Nugroho, "A pattern reconfigurable of circular shortcircuited patch antenna based on Genetic Algorithm," in 2014 2nd International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT), Bandung, Indonesia, 2014.
N. O. Parchin, H. J. Basherlou, Y. I. A. Al-Yasir, R. A. Abd-Alhameed, A. M. Abdulkhaleq and J. M. Noras, "Recent Developments of Reconfigurable Antennas for Current and Future Wireless Communication Systems," vol. II, no. 8, 2019.
Suyanto, Artificial Intelligence, Bandung: Informatika, 2014.
"Muhammad Satria Purnama, M.," "Distorsi Postural Tulang Belakang Atlet Ditinjau dari Cabang", no. 978-602-72636-3-5, 2018.
"Azhari, Famela," Penghitungan Derajat Kelengkungan Tulang Punggung Pada Manusia Menggunakan Metode Transformasi Contourlet Dan K-nearest Neighbor, vol. 11 no2, 2019.
"Afriyana Yudhi.," Deteksi kelainan tulang belakang berdasarkan citra medis digital dengan menggunakan gray level co-occurrence matrix (glcm) dan knearest neighbor (knn)., vol. 5 no 3, 2018.
"Julnila Husna Lubis, D. Y.," "Sistem Deteksi Kelainan Tulang Punggung dengan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix dan Support Vector Machine., 2016.
M. I. BUDIDARMA, "Bagus Adhi Kusuma," "Penentuan Kurva Kelengkungan Tulang Belakang pada Citra X-ray Skoliosis Menggunakan Metode Fuzzy C-Means", Vols. 3, no1, no. 2614-5278, pp. 9-16, 2019.
", "R. D. Kusumanton,A.N Tomponu D. Wahyu, and s. pambudi," "klasifikasi warna menggunakan pengolahan model HVS", vol. 2 no 2, pp. 5-10, 2011.
"S. Izadi et al.,," "KinectFusion: Real-time 3d resontruction tool", no. UIST'11, pp. 559-568, 2011.
"A.MeWilliams,," "How a Depth sensor worksin 5 minutes", p. 1, 2013.
"B. Palowicz M. Tybura,," "Kinect at modern user interface tool", pp. 3-6, 2015.
"Perancangan dan Pembuatan Alat Scanner 3D Menggunakan Sensor Kinect Xbox 360," Arif Armansyah, Syarif Hidayatulloh, Asti Herliana, vol. V. no 1, no. 2355-6579 , p. 128~136, 2018.
"A. Yudi Permana,Puji Romadlon," PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENJUALAN PERUMAHAN MENGUNAKAN METODE SDLC, pp. 155-156, 2019.
"Hartono, Liliana, Rolly Intan," Pendeteksian Gerak Menggunakan Sensor Kinect for Windows, p. 121 - 131.
A. B. J. C. R. &. W. J. M. Smith, "Spinal Deformity Measurement Using Array Cameras. Journal of Medical Imaging and Health Informatics, 8(6), 1216-1221.," 2018.
