<![CDATA[Citra panoramik gigi merupakan teknik radiografi yang memberikan gambaran menyeluruh terhadap struktur gigi, rahang, serta jaringan pendukung lainnya dalam satu citra, sehingga banyak digunakan untuk diagnosis awal dan perencanaan perawatan, khususnya pada pasien anak-anak. Namun, karakteristik gigi anak yang unik seperti keberadaan gigi campuran dan perubahan posisi gigi yang dinamis mengakibatkan interpretasi citra menjadi lebih kompleks. Selain itu, kualitas citra yang kurang optimal seperti kontras rendah dan distribusi sinar-X yang tidak merata dapat menghambat proses deteksi secara akurat. Penelitian ini bertujuan meningkatkan kualitas citra serta melakukan deteksi otomatis citra panoramik gigi anak menggunakan You Only Look Once (YOLO) yang dikenal unggul dalam kecepatan dan akurasi deteksi objek. Proses peningkatan citra dilakukan dengan tiga teknik, yaitu Histogram Equalization (HE), Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), dan gamma correction. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penerapan CLAHE memberikan performa deteksi terbaik dibandingkan dengan metode HE maupun gamma correction. Berdasarkan analisis metrik evaluasi, penggunaan CLAHE terbukti paling optimal dalam meratakan kontras lokal dan menekan noise, sehingga YOLOv8 dapat mengekstraksi fitur gigi anak yang kompleks. Sebagai kesimpulan, kombinasi metode prapemrosesan CLAHE dan model deteksi YOLOv8 merupakan pendekatan yang paling efektif untuk mengatasi permasalahan kualitas citra dan direkomendasikan untuk pengembangan sistem diagnosis otomatis citra panoramik gigi anak.]]>
Copyrights © 2026
