Download pdf - REGISTRASI CITRA DIGITALLY ... - digilib.unhas.ac.iddigilib.unhas.ac.id/uploaded_files/temporary/DigitalCollection/... · Implementasi menggunakan sistem registrasi otomatis metode

Alfred Budiyono, Fisika Medis Unhas H211 09 270

REGISTRASI CITRA DIGITALLY RECONSTRUCTED RADIOGRAPHS

(DRR) TERHADAP CITRA ELECTRONIC PORTAL IMAGING DEVICES

(EPID) UNTUK VERIFIKASI POSISI PASIEN SECARA OTOMATIS

DALAM PENGOBATAN RADIOTERAPI

OLEH :

ALFRED BUDIYONO

H211 09 270

PROGRAM STUDI FISIKA, JURUSAN FISIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS HASANUDDIN

MAKASSAR

2013


REGISTRASI CITRA DIGITALLY RECONTRUCTED RADIOGRAPHS

(DRR) TERHADAP CITRA ELECTRONIC PORTAL IMAGING DEVICES

(EPID) UNTUK VERIFIKASI POSISI PASIEN SECARA OTOMATIS

DALAM PENGOBATAN RADIOTERAPI

Oleh :

ALFRED BUDIYONO

H211 09 270

Disetujui Oleh :

Pembimbing Utama

Dahlang Tahir, M.Si, Ph.D

NIP. 19750907 200003 1 001

Pembimbing Pertama

Supriyanto Ardjo Pawiro, M.Si, Ph.D

NUP. 0308050323

Pembimbing Kedua

Eko Juarlin, S.Si, M.Si

NIP. 19811106 200812 1 002


SARI BACAAN

Telah dilakukan penelitian pengembangan sistem registrasi citra otomatis 2D/2D

terhadap citra digitally recontructed radiographs (DRR) dan citra electronic

portal imaging devices (EPID) untuk verifikasi posisi pasien dalam pengobatan

radioterapi. Registrasi dilakukan dengan menggunakan dua metode yaitu registrasi

rigid transformations dan mutual information. Implementasi menggunakan sistem

registrasi otomatis metode rigid transformations didapatkan pergeseran rata-rata

(2,18±0,89) mm terhadap sumbu X, (1,18±0,59) mm terhadap sumbu Y dan

(2,08±0,9) mm terhadap sumbu Z dengan waktu rata-rata registrasi (42,85±15,20)

s. Implementasi menggunakan sistem registrasi otomatis metode mutual

information didapatkan pergeseran rata-rata (2,27±0,8) mm terhadap sumbu X ,

(1,89±0,65) mm terhadap sumbu Y dan (0,94±0,59) mm terhadap sumbu Z

dengan waktu rata-rata registrasi (2,85±0.54) s. Berdasarkan hasil uji chi square

verifikasi manual, fusi semiotomatis, registrasi rigid transformations, dan mutual

information tidak ada perbedaan secara signifikan dengan nilai Pv > 0,05.

Kata kunci: Radioterapi,Citra digitally recontructed radiographs, Citra

electronic portal imaging devices, Registrasi


ABSTRACT

A research on development of automatic 2D/2D image registration system for

digitally reconstructed radiographs (DRR) and electronic portal imaging devices

image (EPID) has been carried out to verify patient position in radiotherapy

treatment. Registration is done using two methods: rigid transformation and

mutual information. Implementations using rigid transformations yields X-axis

average translation (2,18±0,89) mm, Y-axis (1,18±0,59) mm as well as Z-axis

(2,08±0,9) mm while the average registration time which is (42.85±15.20) s.

Implementations using mutual information yields X-axis average translation

(2,27±0,8) mm,Y axis (1,89±0,65) mm as well as Z axis (0,94±0,59) mm while

the average registration time which is (2.85±0.54) s. We can conclude that there

is no significant difference in P value > 0.05 according to chi square test

corresponds to verification manual, semiautomatic fusion, rigid transformations,

and mutual information.

Keywords: radiotherapy, digitally recontructed radiographs, electronic

portal imaging devices, registration


BAB I

PENDAHULUAN

I.1 Latar Belakang

Radioterapi merupakan salah satu modalitas terapi yang efektif untuk

berbagai jenis kanker dengan memanfaatkan radiasi pengion dari luar tubuh

(radiasi eksternal) atau dengan memposisikan sumber radiasi dekat dengan target

(brakhiterapi)[1]

. Selain radiasi pengion dapat mematikan jaringan kanker, radiasi

juga dapat merusak jaringan sehat, sehingga terapi radiasi perlu diatur agar

diperoleh keakuratan tinggi.

Keberhasilan pengobatan kanker salah satunya tergantung pada

keakurasian dan keakuratan dari perencanaan yang dilakukan. Perencanaan

penyinaran yang tepat juga disertai dengan pelaksanaan penyinaran yang tepat

pula. Untuk menjaga kesesuaian antara perencanaan yang dilakukan dengan

penyinaran radioterapi maka verifikasi lokalisasi geometri penyinaran pasien

mutlak diperlukan. Verifikasi geometri lapangan penyinaran radioterapi dilakukan

karena adanya faktor ketidakpastian geometri yang diakibatkan baik set-up error

oleh radiation therapist maupun pergerakan pasien atau organ. Verifikasi posisi

pasien merupakan komponen yang sangat vital agar dapat memberikan hasil yang

baik dan keakuratan posisi pasien. Lebih lagi, ketika terapi radiasi menggunakan

teknik Intensity Modulated Radiotherapy Treatment (IMRT) posisi pasien

menjadi hal yang sangat perlu diperhatikan [2]

.


Citra Digitally Recontructed Radiographs (DRRs) berasal dari data

volumetrik CT dengan menjumlahkan atenuasi tiap-tiap voksel sepanjang berkas

sinar yang melalui volume CT. DRR dapat dihitung dari data CT dan merupakan

citra dua dimensi (2D) yang dapat mensimulasikan citra sinar-X radiografi

konvensional ataupun citra fluoroskopi. Secara umum, komputasi DRR

merupakan suatu operasi penyimpanan volume, yang memungkinkan untuk

menggunakan semua bentuk algoritma penyimpanan volume dalam menghitung

sebuah DRR. Algoritma penyimpanan khusus tersebut seringkali disederhanakan

dikarenakan sifat-sifat khusus pada DRR [3]

.

Electronic Portal Imaging Device atau lebih dikenal dengan EPID

merupakan sebuah perangkat tambahan yang diintegrasikan pada perangkat

LINAC yang dapat menghasilkan citra 2-dimensi berkas sinar-X MV dengan

sistem elektronik/digital yang dapat langsung dilihat pada monitor komputer yang

dapat digunakan untuk verifikasi terapi. Keuntungan penggunaan EPID adalah

lapangan radiasi dan kondisi aktual pasien dapat divisualisasikan dan dikoreksi

dengan algorithma sistem komputer sebelum terapi diberikan. Namun, masalah

utamanya adalah rendahnya kualitas gambar yang dihasilkan karena penggunaan

energi tinggi (megavoltase), sehingga menyulitkan verifikasi [4]

.

Medical Image Registration (MIR), yakni suatu prosedur citra pemandu

(image guided) yang digunakan untuk mencocokan citra sebelum penyinaran dan

perencanaan terapi dengan citra yang diperoleh secara intraoperatif, serta

digunakan untuk menyelaraskan posisi pasien sebelum dilakukan terapi radiasi.

MIR memetakan citra portal sinar-X yang diperlukan sebelum (atau selama) terapi


radiasi terhadap citra DRR yang berasal dari data volumetrik CT. MIR meliputi

transformasi geometri yang memberikan parameter-parameter untuk digunakan

pada posisi meja pasien, sehingga dapat menyelaraskan dengan anatomi pasien

yang digunakan untuk proses perencanaan terapi [5]

.

Untuk kegiatan verifikasi geometri radioterapi dapat dilakukan dengan

secara manual, semiotomatis, maupun otomatis. Sebagian besar perangkat lunak

semiotomatis dan otomatis bersifat komersial dengan harga yang tidak murah.

Melihat pentingnya verifikasi posisi pasien dalam pengobatan radioterapi, maka

penulis merasa perlu untuk melakukan penelitian mengenai pengembangan sistem

registrasi otomatis citra DRR terhadap citra EPID.

I.2 Ruang Lingkup

Penelitian ini dibatasi pada registrasi citra DRR dari TPS Radioterapi

Philips Pinnacle3

dengan citra EPID dari pesawat LINAC Elekta Synergy’s.

Metode registrasi yang digunakan dibatasi hanya untuk mutual information dan

rigid transformations yang implementasinya sudah dikembangkan pada ITK.

I.3 Tujuan Penelitian

Tujuan dari dilakukannya penelitian ini adalah:

1. Merancang dan membuat sistem registrasi otomatis citra DRR

terhadap citra EPID

2. Mengevaluasi keluaran sistem registrasi otomatis dalam bentuk nilai

pergeseran translasi ∆x , ∆y dan ∆z terhadap citra EPID dan DRR

dari 35 pasien.


BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

II.1. Radioterapi

Radioterapi merupakan salah satu modalitas pengobatan penyakit kanker

bersama dengan modalitas - modalitas lain seperti pembedahan dan kemoterapi,

baik sebagai kombinasi ataupun sebagai modalitas yang berdiri sendiri. Semua

tindakan ini bertujuan untuk memperoleh hasil yang optimal berupa kematian

jaringan kanker sebanyak mungkin dan kerusakan minimal pada jaringan sehat.

Dengan perkembangan teknologi, teknik radioterapi juga berkembang dari

konvensional, 3D Conformal, Intensity Modulated Radiotherapy (IMRT), Image

Guided Radiotherapy (IGRT), dan Stereotactic Radiosurgery[1]

.

Untuk keperluan penyelamatan jaringan normal di sekeliling volume target

tumor, diperlukan sebuah perangkat untuk membatasi lapangan radiasi. Dalam

perkembangannya, sistem manual blok digunakan untuk keperluan ini yang

umumnya menggunakan material seroben. Namun, sistem manual blok

membutuhkan waktu yang lama untuk perencanaanya sehingga perangkat berbasis

sistem blok elektronik yang dapat mengatur dengan sistem kontrol elektronik.

Perangkat ini dikenal dengan nama Multi-leaf colimmator (MLC).


Gambar II.1 Komponen utama dari sebuah sistem LINAC [26]

Pada teknik 3D Conformal juga menggunakan MLC yang dapat

mengkolimasi radiasi yang keluar mengikuti kontur dari volume target tumor.

Selain itu, pada teknik 3D Conformal masih membutuhkan filter wedge untuk

mengatenuasi radiasi pada daerah yang dibutuhkan.

Intensity Modulated Radiation Theraphy (IMRT) merupakan salah satu

teknik modern dalam radioterapi yang menggunakan banyak lapangan radiasi

dalam penyinarannya dengan intensitas yang tidak seragam pada setiap arah

lapangan radiasi untuk mendapatkan distribusi dosis yang optimum.

Di sisi lain, MLC pada teknik IMRT digunakan untuk mengkolimasi dan

mengatenuasi radiasi yang keluar dari pesawat akselerator linear sesuai distribusi

dosis yang dibutuhkan. Perubahan intensitas radiasi pada pesawat akselerator

linear diatur dengan membuat beberapa segmen pada setiap lapangan radiasi yang


berbentuk target tumor dan batasan organ beresiko di sekitar tumor dibentuk

melalui MLC.[2]

Sampai saat ini, terdapat dua macam pergerakan MLC pada teknik IMRT

yaitu : dynamic MLC (sliding window) dan static MLC (step and shoot). Dynamic

MLC merupakan teknik MLC yang bergerak secara kontinu selama radiasi

berlangsung pada setiap arah sudut gantri, mempunyai waktu yang lebih singkat

dibandingkan metode static MLC. Metode static MLC merupakan metode dengan

MLC bergerak membentuk segmen ketika radiasi berhenti dan MLC berhenti

selama radiasi berlangsung untuk masing-masing sudut gantri dan MLC berhenti

selama radiasi berlangsung begitu seterusnya untuk masing-masing sudut gantri.

Gambar II.2 Prinsip IMRT menggunakan MLC [26]


Efektifitas IMRT ini sangat tergantung pada akurasi pengaturan posisi

pasien dan imobilisasi dalam tatalaksana terapi radiasi. Lebih lanjut, akurasi

pengaturan posisi pasien diukur dan dikoreksi melalui mekanisme verifikasi

akurasi posisi pasien di pesawat radiasi dengan perencanaan radiasi. Verifikasi

dilakukan pada pesawat Linear Accelator (LINAC) dengan menggunakan Portal

film seperti Gammagrafi, EPID juga menggunakan CT yang berbasis Cone Beam

dengan modulasi kV atau MV[3,5]

.

II.2 Pesawat Radioterapi

Sejak dimulainya penggunaan radioterapi setelah Roentgen menemukan

sinar-X pada tahun 1895, teknologi produksi sinar-X pertama-tama menggunakan

berkas foton dan elektron dengan energi dan intensitas yang tinggi, kemudian

akhir-akhir ini menggunakan sistem komputer dan teknik pemberian radiasi

dengan sistem modulasi intensitas (intensity modulated). Selama 50 tahun

radioterapi digunakan, perkembangan teknologinya terbilang lamban dan hanya

berpusat pada tabung sinar-X, generator van de Graaff dan betatron. Penemuan

teleterapi 60

Co oleh H.E. Johns di Canada pada awal 1950an memberikan

terobosan besar akan pencarian foton berenergi lebih tinggi dan menempatkan

60Co sebagai bagian terdepan dalam radioterapi selama beberapa tahun.

Keuntungan Cobalt 60, diantaranya adalah memiliki aktivitas yang cukup tinggi

(≈200 Ci/g), paparannya besar dan kontinu dengan dua puncak energi, yaitu 1,3

dan 1,7 MeV. Namun, pengembangan LINAC yang berkembang dalam lima

generasi yang semakin canggih dalam perkembangannya, hampir menyingkirkan

penggunaan Cobalt dalam radioterapi, dan akhirnya menjadi sumber terapi radiasi


yang paling banyak digunakan dalam radioterpi modern. Dengan desain LINAC

yang terpadu dan efisien menawarkan kegunaan yang serbaguna dalam radioterapi

dengan adanya isosentris dan dapat digunakan untuk terapi berkas elektron dan

sinar-X MV dengan jangkauan energi yang lebar. Pada LINAC, radioterapi yang

menggunakan sinar-X dan elektron juga dilakukan dengan tipe akselerator

lainnya, seperti betatron dan mikrotron. Jenis partikel eksotik lainnya, seperti

proton, neutron, ion-ion berat dan meson-p negatif, semuanya dihasilkan melaui

akselerator khusus, yang terkadang juga digunakan untuk radioterapi, namun

kebanyakan radioterapi modern dilakukan menggunakan LINAC atau cobalt

teleterapi. Berkas sinar-X untuk keperluan klinis memiliki jangkauan energi 10

kVp dan 50 MV dan dihasilkan ketika elektron dengan jangkauan energi kinetik

maksimum 10 keV dan 50 MeV diperlambat ketika mengenai target logam yang

khusus. Sebagian besar energi kinetik elektron tersebut berubah menjadi panas

dan hanya sebagian kecil energi saja yang diapancarkan dalam bentuk sinar-X,

yang terbagi menjadi dua: sinar-X karakteristik dan sinar-X bremsstrahlung[3]

.

II.2.1 Linear Accelerator

Pesawat LINAC pada mulanya dikembangkan dari teknologi radar

gelombang mikro saat Perang Dunia II. Tabung Klystron ditemukan di Stanford,

sebuah sumber tenaga mikro untuk radar dan kemudian menjadi suatu yang sangat

berharga di dunia medik saat ini. Pada akhir tahun 1940, Klystron bertenaga tinggi

dan prinsip-prinsip gelombang mikro digabungkan untuk merancang dan

membangun Linear Accelerator untuk penelitian fisika dan kemudian radiografi

industri. Pada tahun 1956, Henry Kaplan bekerjasama dengan fisikawan dari


Stanford merancang sebuah alat yang diberi nama Linear Accelerator dan alat ini

digunakan sebagai alat medis dan telah berhasil menyembuhkan penyakit kanker

pada seorang pasien berumur dua tahun. Linear Accelerator atau yang biasa

disingkat LINAC, merupakan akeselerator partikel yang digunakan untuk

mengakselerasi partikel seperti electron, proton, atau atom berat lain dalam bentuk

lintasan yang lurus. Partikel bermuatan disimpan di salah satu sisi, kemudian

diberikan medan listrik dari perbedaan potensial yang sangat tinggi, sehingga

partikel mengalami percepatan dan melepaskan energi.

Prinsip kerja pesawat akselator linier medik terjadi pada komponen utama

pesawat ini, yaitu stand dan gantry yang terlihat pada Gambar II.3 dan dijelaskan

pada blok diagram fungsional Gambar II.4. Stand adalah komponen yang

tertancap pada lantai, sedangkan gantri terhubung pada stand dan dapat berputar

dengan sumbuh horisontal stand. Electron gun berupa trioda sebagai sumber

elektron yang ditembangkan ke tabung pemercepat. Sumber elektron berasal dari

emisi termoik dari katoda yang dipanasi oleh filamen. Elektron yang ditembakkan

berenergi awal sekitar 12 keV. Arus elektron yang ditembakkan ke tabung

pemercepat tidak kontinu, melainkan dalam bentuk gugusan-gugusan elektron.

Klystron atau Magnetron menghasilkan gelombang mikro yang dikirim ke tabung

pemercepat (accelerator structur) melalui pemandu gelombang (wave guide).

Fungsi gelombang mikro yang dihasilkan sekitar 300 MHz dengan panjang

gelombang 10 cm. Pemandu gelombang ini mengarahkan perjalanan gelombang

mikro dan mengatur kecepatannya. Pemandu gelombang terangkai dengan

sirkulator (circulator), yaitu alat yang berfungsi mencegah gelombang mikro


kembali dari tabung pemercepat ke Klystron atau Magnetron. Sirkulator akan

membuat gelombang mikro dari Klystron atau Magnetron dapat diteruskan ke

tabung pemercepat, dan gelombang mikro yang dipantulkan oleh tabung

pemercepat disalurkan ke penyerapan gelombang mikro. Dengan demikian

Klystron atau Magnetron dapat bekerja dengan stabil dan terhindar dari

kerusakan.

Gambar II.3 Prinsip kerja pesawat linear akselator [3]


Gambar II.4 Diagram skematik LINAC modern generasi kelima[3]

Tabung pemercepat terdiri dari rongga yang dihampakan. Untuk

mempertahankan tingkat kehampaan yang tinggi, pada ujung tabung pemercepat

dipasang pompa hampa yang selalu bekerja sekalipun pesawat tidak pergunakan.

Rongga ini dirancang sedemikian rupa, sehingga komponen utama medan listrik

yang ditimbulkan berdiri akan sejajar dengan sumbuh tabung pemercepat. Medan

listrik diperoleh dari resonansi gelombang-gelombang mikro dipergunakan untuk

mempercepat elektron. Agar pemercepat elekron dapat dicapai semaksimal

mungkin, rongga-rongga pada permulaan lintasan mempunyai jarak tempuh yang

lebih kecil dari pada akhir lintasan. Karena setelah melewati rongga elektron

mencapai energi yang tinggi sehingga mempunyai kecepatan yang mendekati

kecepatan cahaya, maka rongga-rongga berikutnya mempunyai ukuran yang

sama, dimana pertambahan energi elektron sebagian besar digunakan untuk

pertambahan massa. Pada akhir lintasan, elektron yang telah dipercepat memiliki


energi tinggi. Untuk tabung pemercepat yang diberi tegangan 6 MV, akan

menghasilkan berkas elektron dengan energi 6 MeV [8,9,23]

.

II.2.2 Proses Terjadinya Berkas

Electron gun yang berupa trioda menembakkan elektron ke tabung

pemercepat. Ke dalam tabung pemercepat tersebut diijeksikan gelombang mikro

yang dibangkitkan oleh Klystron atau Magnetron yang disalurkan melalui

pemandu gelombang (wave guide). Gelombang mikro ini akan menghasilkan

medan elektromagnet sehingga dapat mempercepat partikel elektron. Sirkulator

(circulator) yang terangkai dengan pemandu gelombang akan mencegah

kembalinya gelombang mikro ke Klystron atau Magnetron. Hasil pemercepat

elektron berupa elektron berenergi tinggi dari tabung pemercepat dilewatkan ke

magnet pembelok (bending magnet). Bending magnet akan membelokkan elektron

biasanya sebesar 270°. Pada bending magnet elektron dengan energi yang sedikit

lebih tinggi atau lebih rendah dari yang dikehendaki akan dibelokkan sedemikian

rupa sehingga energi dan lintasannya dapat sesuai kembali dengan yang

dikehendaki. Sedangkan elektron dengan penyimpangan energi agak besar akan

dihilangkan oleh sebuah filter celah mekanis. Dengan demikian dapat dicapai

pemfokusan yang sanngat baik dari berkas elektron serta energi yang

monokromatis.

Setelah mengalami pembelokkan, berkas elektron berenergi tinggi yang

keluar dari bending magnet dapat langsung digunakan. Namun demikian, untuk

mendapatkan distribusi dosis yang rata pada daerah penyinaran elektron-elektron


tersebut perlu dilewatkan pada lapisan penghambur. Lapisan penghambur primer

dipilih bahan logam berat untuk menghasilkan sudut hambur yang cukup besar

dan seminim mungkin menghasilkan sinar-X. Setelah melewati lapisan

penghambur primer, kerataan pada radiasi belum dapat dicapai, karenanya

dipasanglah lapisan penghambur sekunder yang terbuat dari bahan dengan nomor

atom rendah yang berfungsi meratakan daerah radiasi dengan jalan penyerapan.

Ketebalan lapisan penghambur sekunder tidak sama, ditengahnya lebih tebal

daripada tepi. Dengan demikian berkas elektron di tengah akan diserap lebih besar

dan kerataan dapat diperoleh. Bila yang dikehendaki berkar foton (sinar-X), maka

elektron-elektron berenergi tinggi tersebut ditumbukkan pada target seperti pada

Gambar II.4. Pada target yang terbuat dari logam berat tipis ini terjadi

Bremsstrahlung. Efisiensi dari produksi sinar-X tergantung pada nomor atom

target dan tegangan yang diberikan.

Efisiensi = 9 x 10 -10

ZV (II.1)

Dengan Z adalah nomor atom target dan V adalah tegangan yang

diberikan. Elektron-elektron yang melewati target diserap oleh penyerap karbon

dan aluminium. Penggunaan bahan dengan nomor atom rendah untuk penyerap

elektron mempunyai keuntungan bahwa sinar-X yang lewat akan diperkeras

secara optimum dan pembentukan neutron dangat kecil sehingga dapat diabaikan.

Berkas elektron ataupun berkas foton yang mempunyai kerataan yang

dikehendaki, kemudian melewati susunan bilik ionisasi. Setelah itu sinar-X akan

melalui kolimator yang dapat diatur ukuran lapangannya sesuai dengan

kebutuhan, sedangkan untuk elektron dibutuhkan aplikator elektron [1,3]

.


II.2.3 Electronic Portal Imaging Device

Electronic Portal Imaging Device atau lebih dikenal dengan EPID

merupakan sebuah perangkat tambahan yang diintegrasikan pada perangkat

LINAC yang dapat menghasilkan citra 2-dimensi berkas sinar-X MV dengan

sistem elektronik/digital yang dapat langsung dilihat pada monitor komputer yang

digunakan untuk verifikasi terapi. Keuntungan penggunaan EPID, yaitu lapangan

radiasi dapat dimunculkan dan dikoreksi dengan suatu sistem komputer sebelum

terapi diberikan dan memungkinkan penentuan posisi yang akan dilakukan lebih

cepat dan akurat. Format digital dari EPID tersebut memberikan sejumlah

keuntungan dibandingkan film radiografi : tidak memerlukan waktu untuk

pemrosesan film, data dapat diakses dari komputer manapun, dan analisis

kuantitatif dapat dilakukan dengan cepat. Namun, masalah utamanya adalah

rendahnya kualitas gambar yang dihasilkan karena penggunaan energi tinggi

(megavoltase), sehingga menyulitkan verifikasi[4]

.

Verifikasi pengobatan radioterapi melibatkan perbandingan portal image

yang diperoleh selama fraksi pengobatan dengan citra referensi yang dihasilkan

sebelum memulai pengobatan. Kadang-kadang, portal image pertama juga

disetujui digunakan sebagai citra referensi. Sementara portal image dibentuk oleh

sinar megavoltage yang digunakan untuk mengobati pasien, citra referensi

dibentuk oleh kilovoltage (misalnya, film simulasi), megavoltage, atau DRR. Hal

ini berlaku umum bahwa kualitas gambar yang diperoleh dengan menggunakan

sinar-X megavoltage secara inheren lebih buruk daripada yang diperoleh dengan

sinar-X kV. Selain itu, penurunan kontras subjek (misalnya, diferensial atenuasi


antara tulang atau udara dan jaringan lunak) oleh peningkatan energi berkas sinar-

X, dan faktor lainnya yang berpengaruh pada rendahnya kualitas citra portal. Hal

tersebut meliputi kinerja reseptor, hamburan sinar-X karena ketebalan pasien,

ukuran sumber sinar-X, noise dalam sistem mata-otak manusia, dan (secara tidak

langsung) posisi dari reseptor citra.

Pengembangan EPID dimulai pada tahun 1950, dengan teknologi yang

belum matang untuk komersialisasi dan digunakan secara luas sampai tahun

1980. Amorf Silikon (aSi) EPID yang populer saat ini, pada awalnya

dikembangkan oleh peneliti di Universitas Michigan dan Xerox PARC pada tahun

1987. EPID secara komersial diperkenalkan pada tahun 2000 oleh Varian Medical

Systems (Palo Alto, CA) sebagai "Portal Visi AS500". Baik aS500 maupun

penggantinya aS1000, menggunakan detektor tidak langsung beresolusi tinggi.

Cahaya yang dipancarkan dari interaksi sinar-X yang datang dengan sebuah pelat

logam di atasnya dan membentuk gambar dari hasil sintilasi materi. Keuntungan

utama dari pendekatan yang menggunakan detektor langsung adalah besarnya

peningkatan efisiensi kuantum secara berutan.

Detektor tersebut mempunyai empat komponen utama seperti pada

Gambar 2.5. Komponen pertama adalah bagian luarnya yang terbuat dari plastik

yang di dalamnya terdapat plat tembaga pipih, dengan tebal 1 mm. Bagian ini

berguna pada pencitraan berorde MV untuk menyerap foton-foton sinar-X dan

mengeluarkan recoil electrons. Bagian ini juga membantu untuk meningkatkan

efisiensi sistem pencitraan secara menyeluruh, dengan melindungi bagian-bagian

lain yang ada di bawahnya (termasuk layar sintilasi) dari radiasi hambur.


Komponen kedua adalah layar fosfor terletak di bawah plat tembaga. Pada EPID

yang dipakai dalam penelitian ini, yang digunakan adalah layar sintilasi Lanex

Fast B, yang terbuat dari fosfor Gadolinium Oxysulfide (Gd2O2S:Tb) dengan

tebal 0.4 mm. Layar fosfor tersebut menyerap recoil electrons yang berasal dari

plat tembaga dan mengubahnya menjadi cahaya tampak. Komponen ketiga

terletak dibawah layar fosfor yaitu gelas substrat setebal 1 mm yang menyimpan

matriks 1024 x 768 piksel. Matrix tersebut merupakan citra sensitif yang

membentuk lapisan sistem fotodioda, dengan tebal 1.5 μm. Setiap piksel terdiri

dari sebuah fotodioda n-i silikon (Si n-i-photodiode) untuk menggabungkan

cahaya yang datang menjadi muatan dan sebuah film transistor tipis (thin film

transistor /TFT) berfungsi sebagai saklar dengan tiga terminal untuk pembacaan

muatan yang tersimpan. Komponen terakhir adalah perangkat elektronik

tambahan, yang menggerakkan TFT switches dan membaca muatan yang

ditangkap. Gate drivers memberikan daya pada gate lines selama waktu

akumulasi muatan pada data lines untuk pembacaan elektronik. Ketika tegangan

diberikan ke gate line, semua TFTs pada baris itu menjadi transparan dan muatan

ini kemudian ditransfer ke saluran data. Setiap baris terbaca secara berurutan, dan

ketika satu baris terbaca TFT pada baris berikutnya akan menjadi transparan.

Eksternal Charge Sensitive Amplifier (CSA) mencatat data muatan. Untuk

membentuk satu frame gambar, pembacaan secara berurutan dari semua baris

diperlukan [6]

.


Gambar II.5 Komponen penampang dari EPID [27]

Gambar II.6 Skema diagram blok dari EPID [28]


a b

Gambar II.7 a. Linear accelerator dengan Electronic Portal Imaging Device (EPID)

dan b. Citra EPID

II.3. Pencitraan Radioterapi

Pencitraan medis merupakan bagian yang sangat penting dalam proses

perencanaan terapi yang dapat menampilkan dan memproses secara digital,

sehingga kita dapat menghasilkan citra dengan akurasi detil yang tinggi.

Pencitraan merupakan sarana yang penting dalam verifikasi geometri radioterapi.

Secara garis besar terbagi atas dua citra, yakni citra acuan dan citra target. Citra

acuan merupakan geometri perencanaan lapangan radiasi dengan posisi relatif

terhadap anatomi internal atau anatomi acuan, seperti tulang atau penanda buatan

(marker)[1]

.

EPID


II.3.1 Computed Tomography Scanning

CT Scan (computed tomography scanning) merupakan modalitas

pencitraan dominan pada radioterapi serta sebagai dasar untuk pembentukan

DRR. Prinsip dasar CT scan mirip dengan perangkat radiografi yang sudah lebih

umum digunakan. Kedua perangkat ini sama-sama memanfaatkan intensitas

radiasi terusan setelah melewati suatu obyek untuk membentuk citra atau gambar.

Perbedaan antara keduanya adalah pada teknik yang digunakan untuk memperoleh

citra dan pada citra yang dihasilkan. Tidak seperti citra yang dihasilkan dari

teknik radiografi, informasi citra yang ditampilkan oleh CT scan tidak overlap

(tumpang tindih) sehingga dapat memperoleh citra yang dapat diamati tidak hanya

pada bidang tegak lurus berkas sinar, citra CT scan dapat menampilkan informasi

tampang melintang obyek yang diinginkan. Oleh karena itu, citra ini dapat

memberikan sebaran kerapatan stuktur internal obyek sehingga citra yang

dihasilkan oleh CT scan lebih mudah dianalisis daripada citra yang dihasilkan

oleh teknik radiografi konvensional. Dari berbagai CT scan yang ada di pasaran,

data set CT yang dihasilkan biasanya berbentuk data Digital Imaging and

Communications in Medicine (DICOM) [13,20]

.


Gambar II.8 Mesin CT Scan

II.4. Perencanaan Radioterapi

Perencanaan radioterapi adalah alur pasien radioterapi yang akan membuat

keputusan medis apakah pasien untuk perlu dilakukan terapi ataupun tidak,

adapun kemungkinan pasien akan mendapatkan suatu kombinasi dengan bedah,

kemoterapi, radioterapi ataupun modalitas lainnya seperti hyperthermia dan

phototherapy. Jika pada akhirnya radioterapi menjadi suatu pilihan, maka terdapat

tahapan-tahapan, sebelum pada akhirnya penyinaran dilakukan. Seperti terlihat

pada gambar alur pemeriksaan radioterapi.


Gambar II.9 Diagram skematik alur pasien radioterapi

Pasien yang menerima suatu paket terapi radiasi harus memiliki suatu

informasi penyakit pasien selengkap-lengkapnya sehingga dapat ditentukan target

volume yang akan diradiasi, dan juga dapat menentukan jaringan sekitar untuk

diberikan pembatasan dosis pada organ yang beresiko. Informasi dapat diberikan

dalam bentuk diagnostik x-ray, CT-Scan, ataupun MRI yang memberikan

informasi anatomi dari pasien, hal ini disebut tumor lokalisasi.

Tujuan dari pemilihan teknik penyinaran yaitu untuk mendesain sinar

radiasi ataupun perencanaan sinar sehingga distribusi dosis yang diabsorbsi sesuai

dengan dengan yang dibutuhkan pasien sehingga tujuan untuk mendapatkan dosis

maksimum pada target volume dan dosis seminimal mungkin pada jaringan sehat

dapat tercapai.


Pada radiasi terapi eksternal selalu meradiasi setiap jaringan searah berkas

sinar di atas ataupun di bawah volume target. Faktor lain yang perlu diperhatikan

dalam penentuan teknik penyinaran yaitu set-up serta pelaksanaan penyinaran dan

juga kenyamanan pasien.

Komputer yang dilengkapi dengan perangakat lunak TPS digunakan untuk

perencanaan radioterapi, perencanaan ini ditentukan untuk mengetahui distribusi

dosis yang akan diterima pasien sebelum dilakukan penyinaran pada pasien.

Dalam proses perencanaan di TPS akan ditentukan energi radiasi, luas lapangan,

jumlah lapangan radiasi, arah penyinaran, perhitungan MU dan asesoris yang

digunakan. Perencanaan radioterapi bersifat individual untuk masing-masing

pasien yang akan diterapi.

Proses pembuatan perencanaan radioterapi terdiri dari beberapa tahap.

Sebelum dilakukan perencanaan, terlebih dahulu diambil data citra CT-Scan

pasien dan memastikan posisi pasien akan selalu sama pada setiap hari

penyinaran. Selanjutnya pada citra CT-Scan pasien ditentukan target tumor dan

organ beresiko di sekitarnya. Ketepatan penentuan target, organ beresiko dan

jumlah dosis yang akan diberikan, kemudian dilakukan proses perencanaan di

TPS [1,8]

.


II.4.1 Treatment Planning System (TPS)

Treatment Planning System (TPS) merupakan perangkat lunak yang

digunakan untuk menggambarkan dan menghitung distribusi dosis yang akan

diberikan ke pasien. TPS sebelumnya hanya digunakan menghitung distribusi

dosis pada satu arah penyinaran dengan dua dimensi, selanjutnya TPS dapat

digunakan untuk menghitung dengan banyak lapangan. Lebih lanjut, pada IMRT

untuk melakukan perhitungan lapangan radiasi yang intensitasnya berbeda pada

masing-masing arah yang berbeda.

Perencanaan radioterapi 3D Conformal dan IMRT membutuhkan citra 3D

yang dihasilkan oleh perangkat CT. Pada metode perencanaan teknik IMRT ini

akan terlebih dahulu ditentukan jumlah dan arah penyinaran. Dan melalui citra

hasil CT scan digambar target tumor dan organ di sekitarnya yang beresiko,

penggambaran ini tergantung pada jenis kanker dan dengan memasukkan batasan

dosis pada target tumor dan organ beresiko yang ada di sekitarnya pada TPS pada

saat optimasi perhitungan dosis. Optimasi diharapkan untuk menghasilkan

intensitas yang tidak homogen pada penyinaran sehingga penyinaran sesuai

dengan distribusi dosis yang diharapkan. Melalui TPS ini diatur jumlah lapangan,

luas lapangan dan arah penyinaran serta pemberian intensitas radiasi yang

berbeda-beda lapangan penyinaran pada pesawat linear akselerator. Pada TPS

juga ditentukan energi radiasi yang digunakan. Sehingga melalui pengaturan ini

dapat memberikan dosis yang optimal pada target tumor dan seminimal mungkin

pada organ sehat [1,3]

.


Ada 2 faktor yang sangat berperan pada perencanaan terapi antara lain:

Simulasi atau lokalisasi daerah radiasi. Pelaksanaan simulasi ini

dilakukan di ruang simulator, di sini seolah-olah pasien dilakukan

radiasi. Untuk itu jarak sumber sinar ke kulit dan posisi pasien harus

sama, baik itu di ruang simulator maupun di ruang penyinaran.

CT Simulator sangat penting untuk perencanaan terapi dan merupakan

kebutuhan utama data imajing untuk 3 Dimension Radiation Therapy

Treatment Planning (3D RTTP/Perencanaan Terapi Tiga Dimensi).

Perencanaan CT Scan ádalah melokalisasi tumor dengan jumlah irisan

yang sangat banyak dan ketebalan 2–10 mm. Semakin tipis irisan

maka jumlah irisan akan semakin banyak dengan demikian kualitas

pencitraan dapat meningkat.

Proses pembuatan perencanaan radiasi terdiri dari beberapa tahapan.

Sebelum dilakukan perencanaan, terlebih dahulu diambil data CT scan pasien

yang dilengkapi alat immobilisasi untuk memastikan posisi pasien akan selalu

sama untuk setiap hari penyinaran. Selanjutnya, pada citra CT scan pasien

digambar target tumor dan organ beresiko di sekitarnya oleh dokter radioterapi.

Penggambaran target tumor dan organ beresiko tergantung pada jenis dan stadium

masing-masing kasus kanker. Ketepatan penggambaran target tumor akan

menentukan keberhasilan terapi pasien.

Selanjutnya pada TPS ditentukan parameter penyinaran seperti energi,

jumlah, arah, dan ukuran lapangan radiasi, pemakaian asesoris penyinaran seperti


MLC, blok, wedge, dan bolus. Setelah itu, dilanjutkan dengan kalkulasi dosis dan

evaluasi kurva isodosis. Metode inverse planning digunakan pada perencanaan

teknik IMRT. Metode ini dilakukan dengan menentukan jumlah dan arah

lapangan penyinaran yang terdiri dari beberapa segmen. Selanjutnya dimasukan

parameter batasan dosis pada target tumor dan organ beresiko di sekitarnya yang

ditentukan oleh dokter radioterapi pada bagian optimisasi di komputer TPS.

Optimisasi adalah proses untuk menentukan intensitas radiasi dari masing-masing

segmen untuk semua arah penyinaran radiasi yang sesuai dengan yang tujuan

ditentukan diawal. Proses optimisasi dilakukan dengan melakukan beberapa kali

iterasi. Jika diperlukan, dilakukan penambahan segmen pada setiap arah lapangan

radiasi dan dilakukan optimisasi ulang sampai tujuan dosis tercapai. Hasil akhir

dari proses optimisasi ini dihasilkannya intensitas yang tidak homogen pada

masing-masing arah penyinaran sesuai dengan distribusi dosis yang ingin dicapai

pada volume target dan organ kritis di sekitarnya.

- Optimisasi Inverse Planning

Proses optimisasi merupakan proses pencapaian distribusi dosis yang

diharapkan pada terapi dengan radiasi. Optimisasi pada perencanaan forward

dilakukan dengan penggunakan blok, MLC, wedge, tissue compensator ataupun

pembebanan pada masing-masing lapangan radiasi. Pada teknik IMRT

perencanaan dilakukan secara invers untuk menentukan intensitas masing-masing

segmen pada setiap lapangan radiasi.


Pada proses optimisasi dimasukkan data dosis preskripsi untuk target

tumor dan dosis toleransi pada organ beresiko di sekitar tumor. Parameter yang

dimasukkan berkaitan dengan dosis yang ingin dicapai pada dose volume

histogram (DVH), seperti dosis minimum beserta volumenya, dosis maksimum

beserta volumenya dan dosis rata-rata.

II.4.2. Digitally Reconstructed Radiographs (DRR)

Digitally reconstructed radiographs (DRR) adalah citra sinar-X artifisial.

Citra DRR berasal dari data volumetrik CT dengan menjumlahkan atenuasi tiap-

tiap voksel sepanjang berkas sinar yang melalui volume CT. DRR dapat dihitung

dari data CT dan merupakan citra dua dimensi (2D) yang dapat mensimulasikan

citra sinar-X radiografi konvensional ataupun citra fluoroskopi. Secara umum,

komputasi DRR merupakan suatu operasi penyimpanan volume, yang

memungkinkan untuk menggunakan semua bentuk algoritma penyimpanan

volume dalam menghitung sebuah DRR. Algoritma penyimpanan khusus tersebut

seringkali disederhanakan dikarenakan sifat-sifat khusus pada DRR.

Rekonstruksi volume adalah sebuah proses menyatukan volume CT

kompresasi sehingga dapat menghasilkan DRR. Volume hasil rekonstruksi

tersebut tersimpan dalam memori utama komputer dalam bentuk struktur data

sehingga dapat menghemat memori komputer. Nilai voksel pada volume CT

dinyatakan dalam bilangan CT (CT number) dalam satuan Hounsfield Units

(HU). Koefisien atenuasi bahan yang mengandung nilai tiap voksel dapat

dinyatakan dengan persamaan :


𝐶𝑇𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 = 1000 ∗ 𝜇𝑖 − 𝜇𝑤 𝜇𝑤 (II.2)

dengan 𝜇i adalah nilai atenuasi elemen volume jaringan (voksel) dan 𝜇𝑤 adalah

koefisien atenuasi linear air pada energi rata-rata berkas CT. Untuk menghasilkan

DRR kita dapat menghitung nilai atenuasi berkas energi tunggal pada material

anatomi yang berbeda-beda (contoh, tulang, jaringan otot, sel epitel, dsb) dengan

menggunakan hukum Beer-Lambert .

𝐼 = 𝐼0 ∗ 𝑒𝑥𝑝 − 𝜇 𝑖𝑥𝑖 ( II.3)

dengan I0 adalah intensitas awal sinar-X, 𝜇 adalah koefisien atenuasi linear pada

voksel bahan yang dilalui oleh sinar-X, x adalah panjang lintasan sinar-X dan i

adalah indeks voksel pada lintasan berkas sinar [10,11,18]

.

II.4.2.1Metode Ray Casting

Metode ray casting adalah suatu metode yang mencoba untuk mencari titik

potong sebuah sinar dengan semua obyek yang dikenainya dalam suatu layar.

Dalam komputasi DRR, obyek-obyek tersebut merupakan voksel volume.

Konsep dasar algoritma ray casting adalah mencari titik potong sebuah

sinar secara efisien dengan suatu layar yang terdiri atas sekelompok geometri

sederhana (geometry primitives). Sebuah sinar spesifik dapat dirumuskan:

𝑅𝑇 = 𝑂 + 𝑡𝐷 ( II.4)

dengan O adalah sinar asli dan D arah sinar tersebut. Dalam kasus khusus

komputasi DRR, sinar asli diperoleh dari data CT sinar-X asli ditempatkan di

sumber sinar-X dan arah sinar ditentukan dari piksel citra di mana nilai keabu-


abuannya (grayscale) perlu dihitung. Vokselnya dipertimbangkan sebagai

geometri sederhana yang berpotongan dengan sinar tersebut [5,18]

.

Gambar II.10 Metode ray casting [5]

Gambar II.11 Citra DRR dari TPS

II.5. Verifikasi Geometri Dalam Radioterapi

Verifikasi radioterapi merupakan suatu proses untuk menilai akurasi

radioterapi dengan membandingkan citra (atau data) portal radiasi dengan

perencanaannya (sebagai citra acuan). Jika portal radiasi oleh sinar megavoltase,

maka citra acuannya berupa simulasi film (kilovoltase) atau DRR.


Sebelum dilakukan penyinaran, pasien terlebih dahulu diverifikasi, akurasi

pengaturan pasien diukur dan dikoreksi melalui mekanisme verifikasi lapangan

radiasi dan berdasarkan anatomi (di pesawat radiasi) dengan perencanaan radiasi.

Dalam verifikasi geometri radioterapi secara umum, ada dua metode yang

digunakan, antara lain :

- Koreksi online, yakni verifikasi yang dilakukan segera sebelum terapi

radiasi diberikan. Koreksi kesalahan juga segera sebelum terapi. Waktu

verifikasi sebaiknya sesingkat mungkin (dalam beberapa menit) untuk

mengurangi variasi pergerakan pasien, sehingga citra yang dihasilkan

dapat mewakili posisi pasien yang sebenarnya. Koreksi online dapat

mengkoreksi set-up error secara harian (systematik dan random error).

- Koreksi offline, yakni verifikasi yang dilakukan setelah terapi radiasi

diberikan. Koreksi kesalahan dilakukan pada terapi selanjutnya (systematic

error). Tidak ada koreksi untuk random error. [3][21]

II.5.1 Kesalahan Set Up

Kesalahan set-up merupakan ketidaksesuaian posisi pasien pada

perencanaan dengan terapi sebenarnya. Penilaiannya dengan menghitung

pergesaran citra acuan dengan citra target baik pada isosenter maupun batas

lapangan radiasi. Informasi yang dihasilkan dapat berupa translasi dan rotasi

pergeseran. Umumnya terdiri atas kesalahan sistematis dan kesalahan acak.

Kesalahan sistematis terjadi pada tiap fraksi radiasi dengan pola yang sama,


biasanya sering dikaitkan dengan kesalahan pada waktu persiapan terapi radiasi.

Kemungkinan penyebabnya antara lain :

Perubahan posisi dan bentuk tumor. Dapat terjadi karena regresi atau

pertumbuhannya yang cepat, pengaruh dari organ sekitarnya seperti

pengisian buli dan distensi rektum.

Kesalahan pada waktu mengirim data citra dari TPS ke pesawat

radioterapi, karena adanya ketidaksesuaian laser antara computed

tomography (CT) dengan pesawat radiasi, indikator posisi longitudinal

meja CT, resolusi citra, algoritma margin, posisi tepi lapangan radiasi dan

multileaf collimator (MLC), lokasi isosenter, indikator source to surface

distance (SSD), akurasi sudut gantry dan collimator. Kesalahan ini

bersifat menetap dengan toleransi pergesaran ± 2 mm dan rotasi ± 1°.

Kesalahan set-up pasien. Penyebabnya karena perubahan posisi pasien

(misalnya, perubahan berat badan, rambut rontok).

Kesalahan acak terjadi pada tiap fraksi radiasi dengan pola yang

bervariasi. Berkaitan dengan kesalahan saat pemberian radiasi. Kemungkinan

penyebabnya antara lain :

Kesalahan set-up pasien. Penyebabnya karena perubahan posisi pasien

yang sukar diprediksi.

Pergerakan anatomi internal target, misalnya pernapasan.


Kesalahan acak ini dipengaruhi oleh sistem imobilisasi, kepatuhan pasien

dan protokol pelayanan. Dengan diterapkannya metode verifikasi online,

kesalahan acak ini dapat dikontrol [1,19]

.

II.6. Registrasi Citra

Registrasi citra adalah proses transformasi beberapa kumpulan data ke

dalam sebuah sistem koordinat. Registrasi citra merupakan proses penggabungan

dua gambar atau lebih dengan kondisi yang sama pada waktu yang berbeda, dari

sudut pandang yang berbeda, dan atau sensor (multimodalitas) yang berbeda.

Registrasi citra secara geometri akan mensejajarkan dua buah citra. Adanya

perbedaan antara beberapa citra dikeranakan perbedaan kondisi pencitraan.

Awalnya kegiatan registrasi citra dilakukan secara manual oleh seorang

expert. Salah satu tugas seorang expert dalam kegiatan registrasi citra adalah

menentukan titik koordinat yang berkorespondensi antara reference image dengan

sense image. Setelah itu, registrasi sense image ke reference image dilakukan

berdasarkan pasangan titik koordinat yang berkorespondensi tersebut. Namun

kegiatan ini sangat membutuhkan keahlian dari expert untuk menentukan

pasangan titik koordinat dan menghabiskan banyak waktu apabila citra-citra yang

akan diregistrasi berukuran besar atau jumlahnya banyak. Automatic Image

Registration merupakan prosedur otomatis yang membutuhkan sedikit atau tidak

ada pengawasan dari expert untuk melakukan registrasi citra. Otomatisasi

prosedur ini membutuhkan perubahan proses pencarian titik koordinat yang

berkorespondensi dari manual menjadi otomatis. Jadi dengan adanya prosedur ini


maka keuntungan yang diharapkan adalah waktu registrasi yang dibutuhkan

semakin sedikit, mengurangi human error yang mungkin terjadi serta

meningkatkan presisi akurasi posisi pasien.

Dalam verifikasi geometri radioterapi, citra target dan citra acuan

masingmasing memiliki dua komponen, yakni:

1) komponen anatomi,

2) portal radiasi.

Jika transformasi berdasarkan kesesuaian anatomi (tulang), maka

perbedaan posisi portal radiasi pada kedua citra merupakan kesalahan set-up. Jika

transformasi berdasarkan kesesuaian portal radiasi, maka perbedaan posisi

anatomi (tulang) pada kedua citra merupakan kesalahan set-up. Transformasi yang

terakhir ini dapat juga digunakan untuk menyesuaikan skala citra. Syarat

kesesuaian tersebut adalah posisi anatomi ataupun portal radiasi harus akurat.

Kualitas citra target yang rendah cukup menyulitkan dalam menentukan posisi

anatomi.

Metode berdasarkan landmark menggunakan deskripsi geometris untuk

menentukan transformasi citra target dengan citra acuan. Hasil transformasi yang

akurat didapatkan bila titik landmark ditempatkan secara tepat baik pada struktur

anatomi maupun marker radiopaque. Jumlah titik landmark acuan dapat tiga titik

ataupun lebih sesuai keperluan. Kombinasi dengan algoritma untuk mendeteksi

tepi obyek (canny edge detector, sobel edge detector) dapat meningkatkan

kemampuan metode ini dalam verifikasi[11,12,14]

.


II.6.1 Mutual Information

Mutual information adalah salah satu konsep dalam teori informasi.

Penggunaan mutual information dalam registrasi citra sendiri tidak hanya

memenuhi kebutuhan pengguna akan otomatisasi tetapi juga memiliki

kompleksitas waktu yang cepat. Mutual information (MI) mengukur jumah

informasi yang terkandung dalam suatu variabel acak (intensitas gambar dalam

satu gambar) mengenai variabel acak lainnya (intensitas citra pada gambar

lainnya). Keuntungan utama menggunakan MI adalah bahwa bentuk sebenarnya

dari dependensi tidak harus ditentukan. Oleh karena itu, pemetaan yang kompleks

antara dua gambar dapat dimodelkan. Fleksibilitas ini membuat mutual

information cocok sebagai kriteria registrasi multi-modalitas. Mutual information

mencapai maksimum jika, untuk intensitas yang diberikan dalam gambar A,

ditemukan intensitas yang berbeda dalam gambar B. (Dengan kata lain, dua

intensitas yang berbeda dalam gambar A tidak sesuai dengan intensitas pada

gambar B.) Tidak ada pembatasan mengenai kombinasi intensitas. Keuntungan

dari metode ini adalah tidak tergantung pada lokalisasi landmark tunggal. Tidak

diperlukan interaksi pengguna. Hal ini dapat sepenuhnya otomatis dalam hal ini

tidak membuat asumsi dari bentuk fungsional atau hubungan antara intensitas

gambar dalam gambar yang akan diregistrasi.

Entropi merupakan salah satu pendukung utama dalam teori informasi.

Dari entropi didapatkan dua pendukung utama lainnya, yaitu entropi relatif dan

mutual information . Entropi adalah suatu pengukuran dari ketidakpastian atau

keacakan dari variabel acak. Relatif entropi adalah suatu pengukuran jarak antar


dua probabilitas. Sedangkan mutual information adalah jumah informasi yang

terkandung dalam suatu variabel acak mengenai variabel acak lainnya[15,22,24]

.

Mutual information didefinisikan sebagai entropi.

𝐻 𝐴 = − 𝑝𝐴 (𝑎) log 𝑝𝐴 𝑎 𝑑𝑎 (II.5)

menjadi entropi variabel acak A, H(B) entropi variabel acak B dan

𝐻 𝐴, 𝐵 = − 𝑝𝐵𝐴 (𝑎, 𝑏) log𝑝𝐴𝐵 𝑎, 𝑏 𝑑𝑎 𝑑𝑏 (II.6)

menjadi entropi gabungan A dan B. Jika A dan B independen, maka

𝑝𝐴𝐵 𝑎, 𝑏 = 𝑝𝐴(𝑎)𝑝𝐵(𝑏) (II.7)

dan

H(A,B) = H(A)+H(B). (II.8)

Namun, jika ada ketergantungan, maka

H(A,B) < H(A)+H(B). (II.9)

Perbedaan tersebut disebut Mutual Information : I(A,B)

I(A,B) = H(A)+H(B)−H(A,B) (II.10)


II.6.2 Rigid Transformations

Rigid Transformation didefinisikan sebagai transformasi geometris yang

mempertahankan semua jarak dan hanya melibatkan titik-titik dalam deskripsi

objek. Transformasi ini juga mempertahankan kelurusan garis (permukaan planar)

dan semua sudut tidak nol antara garis lurus. Masalah registrasi yang dibatasi pada

transformasi rigid, disebut registrasi rigid. Transformasi rigid sangat sederhana

untuk menentukan, dan ada beberapa metode untuk melakukannya. Dalam setiap

metode, ada dua komponen dasar yaitu translasi dan rotasi. Translasi adalah

transformasi paling sederhana yang dapat diterapkan pada suatu objek grafis.

Secara sederhana translasi adalah memindahkan objek grafis dari satu tempat ke

tempat lain tanpa mengubah tampilan dan orientasi. Untuk menghasilkan translasi

dari suatu objek grafis, kita menambahkan konstanta Tx pada koordinat x dan

konstanta Ty pada koordinat Y, formula ini diterapkan pada semua titik pada

objek yang akan ditranslasikan. Rotasi suatu image adalah memutar objek

terhadap titik tertentu di bidang xy. Bentuk dan ukuran objek tidak berubah.

Untuk melakukan rotasi perlu diketahui sudut rotasi 𝜃 dan pivot point (Xp,Yp)

atau titik rotasi dimana objek dirotasi. Nilai positif dari sudut rotasi menentukan

arah rotasi berlawanan dengan jarum jam dan sebaliknya nilai negatif akan

memutar objek searah jarum jam. Ada banyak cara untuk menentukan komponen

rotasi, di antaranya sudut Euler, parameter Cayley-Klein, quaternions, sumbu dan

sudut, dan matriks ortogonal.


II.7. Insight Segmentation And Registration Toolkit (ITK)

ITK merupakan singkatan dari Insinght Segmentation and Registration

Toolkit adalah librari open-source untuk pengolahan citra baik 2D maupun 3D

khususnya untuk citra medis. ITK cukup bermanfaat untuk semua metode

pengolahan citra khususnya untuk segmentasi dan registrasi. Selain itu, berbagai

modul untuk filtering dan analisa secara numerik juga disediakan librari-librari

ITK. Beberapa metode segmentasi region base yang disediakan ITK: Connectedb

Threshold, Otsu Segmentation, Neighborhood Connected, Connected Confidence

dan lainnya. Dalam penelitian yang dilakukan, digunakan librari segmentasi untuk

pengolahan data citra medis. ITK diimplementasikan dalam bahasa pemrograman

C++. ITK merupakan librari yang cross-platform. ITK menggunakan CMake

untuk membangun dan mengatur proses konfigurasi. Walaupun dimplementasikan

dengan bahasa C++ ITK dapat juga diinterpretasikan dengan bahasa

pemrogramanlain seperti Tcl, Java, dan Python dengan menggunakan CableSwig.

Hal ini memungkinkan pengembang untuk membuat perangkat lunak

menggunakan berbagai bahasa pemrograman[15]

.

II.8. Qt

Qt (dibaca : kiut) dibuat pada tahun 1996 oleh perusahaan dari Swedia

yang bernama Trolltech. Qt memiliki sifat lintas platform maka developer dapat

membuat aplikasi yang berjalan pada platform Windows, Linux, dan Mac.

Dengan Qt kode yang sama dapat dijalankan pada target platform yang berbeda.

Qt dirancang untuk pengembangan aplikasi dengan C++. Oleh karenanya, Qt

berisi sekumpulan kelas-kelas yang tinggal dimanfaatkan saja, mulai dari urusan


antarmuka (user interface), operasi input ouput, networking, timer, template

library, dan lain-lain. Jika dibandingkan toolkit lain, Qt juga mudah untuk

dipelajari dan dipersenjatai dengan dokumentasi dan tutorial yang ekstensif dan

rinci.

Salah satu fitur pemrograman berorientasi objek adalah interface. Ketika

kita menginginkan suatu objek wajib mempunyai suatu tingkah laku baik variabel

yang tersedia (property) ataupun fungsinya. Kita dapat memanfaatkan interface.

Pada bahasa C++, khususnya Qt, kita dapat mendeklarasikan suatu interface

dengan memanfaatkan fitur virtual[16]

.

II.9. Visualization Toolkit (VTK)

Visualization Toolkit atau lebih dikenal dengan VTK adalah sebuah

library open-source dan tidak berbayar yang digunakan untuk keperluan

visualisasi 3D dimensi dengan pemrograman komputer grafis dan pengolahan

citra (image processing). VTK dikembangkan oleh Kitware Inc.

[http://www.kitware.com/ ]. Kitware Inc. menyediakan training dan dukungan

berbayar yang ditujukan bagi para pengembang VTK yang ingin belajar dengan

struktur yang lebih sistematis.

VTK terdiri atas class-class C++ dan beberapa lapisan untuk bahasa

pemrograman Java, Python, serta Tcl/Tk. VTK mendukung berbagai macam

algoritma visualisasi seperti: scalar, vector, tensor, texture, dan metode

volumetric, serta modeling tingkat lanjut seperti: implicit modeling, polygon

http://www.kitware.com/


reduction, mesh smoothing, cutting, contouring, dan delaunay triangulation. VTK

bisa dijalankan pada platform sistem operasi Microsoft Windows XP, Linux, serta

platform Unix lainnya. VTK digunakan secara luas oleh berbagai komunitas

penelitian di seluruh dunia[17]

.

II.10 SPSS

SPSS adalah sebuah program komputer yang digunakan untuk membuat

analisis statistika. SPSS dipublikasikan oleh SPSS Inc. SPSS (Statistical Package

for the Social Sciences atau Paket Statistik untuk Ilmu Sosial) versi pertama dirilis

pada tahun 1968, diciptakan oleh Norman Nie, seorang lulusan Fakultas Ilmu

Politik dari Stanford University. Pada awalnya SPSS dibuat untuk keperluan

pengolahan data statistik untuk ilmu-ilmu social. Sekarang kemampuan SPSS

diperluas untuk melayani berbagai jenis pengguna (user), seperti untuk proses

produksi di pabrik, riset ilmu sains dan lainnya. Dengan demikian, sekarang

kepanjangan dari SPSS Statistical Product and Service Solutions. SPSS juga

digunakan oleh peneliti pasar, peneliti kesehatan, perusahaan survei, pemerintah,

peneliti pendidikan, organisasi pemasaran, dan sebagainya. Selain analisis

statistika, manajemen data (seleksi kasus, penajaman file, pembuatan data

turunan) dan dokumentasi data (kamus metadata ikut dimasukkan bersama data)

juga merupakan fitur-fitur dari software dasar SPSS. SPSS dapat membaca

berbagai jenis data atau memasukkan data secara langsung ke dalam SPSS Data

Editor. Bagaimanapun struktur dari file data mentahnya, maka data dalam Data

Editor SPSS harus dibentuk dalam bentuk baris (cases) dan kolom (variables).

Case berisi informasi untuk satu unit analisis, sedangkan variable adalah informasi


yang dikumpulkan dari masing-masing kasus. Hasil-hasil analisis muncul dalam

SPSS Output Navigator. Kebanyakan prosedur Base System menghasilkan pivot

tables, dimana kita bisa memperbaiki tampilan dari keluaran yang diberikan oleh

SPSS. Untuk memperbaiki output, maka kita dapat mmperbaiki output sesuai

dengan kebutuhan[29]

.

II.11 UJI CHI-KUADRAT

Teknik uji Chi-Kuadrat pertama kali diperkenalkan oleh Karl Pearson

yang umum dikenal oleh banyak orang adalah pengujian terhadap keterkaitan

antara dua buah variabel hasil perhitungan (count data), sehingga dasar pengujian

yang digunakan adalah selisi nilai proporsi dari nilai observasi dengan nilai

harapan. Ada pula yang mengasosiasikan uji chi-kuadrat sebagai pengujian untuk

melihat hubungan antara dua variabel kualitatif (kategorik). Umumnya keterkaitan

antara dua variabel kualitatif secara deskriptif ditampilkan dalam bentuk tabel

kontingensi (Cross Tabulation) yang digunakan untuk menguji keselarasan, di

mana pengujian dilakukan untuk memeriksa ketergantungan dan homogenitas.

Pada kedua prosedur tersebut selalu meliputi perbandingan frekuensi yang

teramati dengan frekuensi yang diharapkan bila hipotesis nol yang ditetapkan

benar[30]

.

𝜒2 = 𝑓0−𝑓𝑒

2

𝑓𝑒 (II.11)


Dengan,

𝜒2: Nilai chi-kuadrat

𝑓𝑒: Frekuensi yang diharapkan

𝑓0: Frekuensi yang diperoleh/diamati

Dasar pengambilan keputusan yaitu berdasarkan perbandingan Chi-Square

Hitung dengan Chi-Square Tabel. Chi-Square Hitung dilihat pada output SPPS

sedang Chi-Square Tabel bisa dihitung pada tabel Chi-Square berdasarkan tingkat

signifikansi (𝛼) dan derajat kebebasan (db). Jika Chi-Square Hitung < Chi-Square

Tabel, maka Ho diterima. Sedang jika Jika Chi-Square Hitung > Chi-Square

Tabel, maka Ho ditolak. Disisi lain jika signifikansi Chi-Square Hitung >alpha,

maka Ho diterima dan sebaliknya.


BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

III.1 Tempat Dan Waktu Penelitian

Penelitian ini telah dilaksanakan di Laboratorium Fisika Medis dan

Biofisika, Departemen Fisika , FMIPA-UI pada bulan Februari-Juni tahun 2013

III.2 Alat dan Bahan

III.2.1 Alat

Dalam penelitian ini menggunakan Komputer Intel(R) Core-i3 CPU

2100, 3.10 GHz dengan memori RAM 8,00 GB dan memerlukan

beberapa perangkat lunak sebagai berikut:

a. Qt sebagai sebagai platform perancangan sistem

b. VTK (Visualization ToolKit) sebagai library untuk visualisai

c. ITK (Insight Segmentation and Registration Toolkit) sebagai

library untuk registrasi

III.2.2 Bahan

Penelitian ini menggunakan citra DRR yang digerenarasikan dari TPS

Radioterapi merek Philips Pinnacle3 dan citra EPID dari pesawat Linear

Accelerator (LINAC) merk Elekta Synergy’s yang merupakan data penelitian

sebelumnya (Susi, 2013)[25]

.


Gambar III.1 Pesawat LINAC Elekta Synergy’s dilengkapi dengan EPID dan Cone

Beam CT

III.3. Pembuatan Sistem Registrasi

Pada penelitian ini telah dibuat dua sistem registrasi secara otomatis yaitu

registrasi rigid transformations dan registrasi mutual information yang bersumber

dari library ITK (Insight Segmentation and Registration Toolkit) dan

diimplementasikan pada Qt Creator 4.8. Pembuatan sistem registrasi ini dibagi

menjadi dua tahap yaitu proses preregistrasi dan proses registrasi. Proses

preregistrasi mencakup proses penyeragaman ukuran, luas lapangan, penyesuaian

skala dan filter. Citra EPID yang dihasilkan pada pesawat Synergi S memiliki

ukuran citra yang seragam, yakni 10,12 x 10,12 inci (1024 x 1024 piksel) dan 16

bit. Di lain pihak, ukuran citra DRR bervariasi setiap pasien, sehingga perlu

penyeragaman ukuran DRR untuk memudahkan verifikasi. Selain itu, ukuran citra

paling besar DRR digunakan untuk penyeragaman ukuran, yakni (600 x 600

piksel), 16 bit. Selanjutnya untuk menyamakan ukuran DRR dengan EPID

EPID


ukuran kedua citra diubah menjadi 20,08 x 16,06 cm ( ± 0,02 cm) sesuai dengan

ukuran lapangan penyinaran. Kemudian citra DRR dengan EPID disamaan skala

antara berdasarkan penyesuaian portal radiasi antara kedua citra. Dengan

demikian posisi isosenter kedua citra masing-masing tepat berada pada pusat citra.

Untuk meningkatkan ketajaman citra digunakan filter unsharp mask dan enhance

contrast.

III.4 Alur Sistem Registrasi

Gambar III.2 Alur Registrasi

Secara garis besar alur sistem seperti bagan di atas dapat dijabarkan

sebagai berikut:

1. Sistem menggunakan dua citra sebagai masukan, yaitu citra DRR dan

Citra EPID

2. Citra masukan akan diubah menjadi menjadi matriks agar mudah

dievaluasi

3. Optimisasi dilakukan untuk memaksimalkan mutual information dan rigid

transformation antara dua citra


4. Interpolasi merupakan proses menentukan nilai intensitas citra pada titik-

titik posisi antara citra DRR dan EPID

5. Transformasi citra dilakukan untuk mendapatkan posisi citra yang sesuai

6. Setelah citra teregistrasi, kemudian sistem akan melakukan identifikasi

nilai pergeseran citra (∆𝑋, ∆𝑌, ∆𝑍)

III.5. Perancangan Infrastruktur Sistem

Sistem ini dibuat dengan menggunakan Qt Creator 4.8 sebagai platform

utama. Rancangan infrastruktur dari sistem dapat dilihat pada Gambar 3.3. Sistem

dibagi menjadi beberapa kelas, dengan masing-masing kelas memiliki peran

tersendiri. ImageIO sebagai dasar pembaca dan penulis citra. ImageEditor

digunakan untuk melakukan scalling dan croping citra masukan. ImageRegister

digunakan untuk melakukan registrasi citra. Semua sistem ditangani oleh kelas

MainWindow.


Gambar III.3 Rancangan Infrastruktur Sistem


III.6 Evaluasi Hasil Registrasi Citra

Evaluasi dilakukan dengan menggunakan 35 pasien dengan diagnosis

kanker nasofaring yang masing-masing terdiri dari citra yang diambil proyeksi AP

(Antero-Posterior) dan Lateral DRR dan EPID, sehingga masing-masing pasien

menghasilkan 4 citra (2 citra proyeksi AP dan 2 citra proyeksi Lateral). Citra AP

(Antero-Posterior) menunjukkan sumbu XY, sedangkan citra lateral menunjukkan

sumbu YZ (Susi, 2013). Data yang digunakan sebanyak 140 citra kemudian

diregistrasi untuk mengetahui nilai pergeseran translasi ∆x , ∆y dan ∆z. Hasil

registrasi citra secara otomatis dibandingkan dengan verifikasi manual dan fusi

semiotomatis (Susi, 2013) kemudian dianalisis secara statistik menggunakan uji

chi-square. Uji chi-square berguna untuk menguji atau pengaruh dua variabel

nominal atau lebih dan mengukur kuatnya hubungan antara variabel yang satu

dengan variabel lainnya. Analisis ini dilakukan pada program SPSS 21.

Citra Citra DRR Citra EPID Citra Registrasi Pergeseran

(mm)

AP

∆𝑥 = 2.48

∆𝑦 =0.22

LAT

∆𝑧 = -1.21

∆𝑦 = 0.26

Gambar III.4 Citra Hasil Registrasi


III.7 Diagram Alur Penelitian

Gambar III.5 Diagram alir penelitian

MULAI

PEMBUATAN SISTEM REGISTRASI

Registrasi Citra

Citra DRR

Citra Hasil

Registrasi

Citra EPID

KESIMPULAN DAN

SARAN

ANALISIS

Registrasi Rigid

Transformation

Registrasi Mutual

Information

Registrasi Citra

Citra DRR

Citra EPID

Citra Hasil

Registrasi


BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

IV.1 Hasil Registrasi

Selama periode penelitian Februari 2013 sampai bulan Juni 2013 telah

dilakukan penelitian mengenai registrasi otomatis citra Digitally Recontructed

Radiographs (DRRs ) terhadap Portal Image ( citra EPID) untuk verifikasi posisi

pasien radioterapi secara otomatis.

Untuk mengevaluasi registrasi citra, The International Atomic Energy

Agency (IAEA) dan American Association Of Physicists In Medicine (AAPM)

merekomendasikan kombinasi obyektif dan visual. Bahkan AAPM membentuk

Task Gorup 132 untuk membahas teknik dalam registrasi citra, implementasi

klinis, akurasi dan kaitannya dengan jaminan mutu. Nilai pergeseran terhadap

sumbu X,Y, dan Z dimasukkan dalam dua kategori, yakni:

a. Untuk kategori ≤ 3 mm, yang berarti verifikasi tanpa koreksi

b. Untuk kategori > 3 mm, yang berarti verifikasi dengan koreksi

Pengolahan data koreksi geometri pada sumbu X, Y dan Z disajikan dalam

bentuk diagram perbandingan dan grafik boxplot.


Tabel 4.1 Nilai Pergeseran terhadap sumbu X, Y dan Z untuk registrasi rigid

transformation

Pasien Pergeseran terhadap sumbu (mm)

X (right-left) Y (superior-inferior) Z (anterior-posterior) t (s)

1 2.80 1.52 2.36 38.21

2 3.00 1.51 2.33 44.12

3 3.00 1.83 3.70 48.86

4 3.14 1.34 2.66 40.66

5 2.48 0.89 2.61 44.96

6 2.14 1.57 2.43 41.36

7 2.61 0.97 2.22 43.71

8 2.93 1.63 2.29 45.69

9 2.87 1.54 3.00 28.86

10 3.00 0.94 3.00 29.94

11 2.25 1.66 2.44 49.92

12 2.18 1.10 3.20 38.72

13 2.76 0.75 2.05 51.75

14 2.41 1.09 1.77 52.62

15 2.51 2.05 0 59.07

16 3.30 1.20 0 53.7

17 2.76 1.82 3.00 22.54

18 2.31 1.46 3.00 52.7

19 2.59 1.47 2.21 56.07

20 2.90 0.63 2.47 34.48

21 2.36 0 0 95.58

22 0 0 3.12 49.92

23 1.34 2.81 2.55 34.86

24 2.13 0.69 2.30 25.87

25 2.73 1.16 2.55 43.22

26 0 1.20 2.66 12.31

27 0.63 0.54 1.85 43.2

28 1.43 2.04 1.17 31.22

29 2.48 0.24 1.21 24.97

30 1.62 1.39 1.00 20.78

31 0.94 0.72 2.18 32.09

32 2.90 1.34 2.18 21.65

33 0.34 1.30 2.01 33.41

34 1.61 0.56 0.29 20.19

35 2.86 0.57 1.06 32.71

𝑡 = 42.85


Tabel 4.2 Sebaran Nilai Pergeseran terhadap sumbu X, Y dan Z untuk registrasi

mutual information

Pasien Pergeseran terhadap sumbu (mm)

X (right-left) Y (superior-inferior) Z (anterior-posterior) t (s)

1 2.38 1.56 0.65 2.36

2 1.92 1.92 0.94 2.56

3 2.13 2.81 0.99 2.68

4 3.00 1.59 1.75 2.93

5 1.88 1.59 0.51 2.95

6 2.78 1.78 0.29 3.81

7 0.62 2.17 0.76 2.33

8 3.28 2.08 1.27 3.38

9 2.53 2.34 0.46 2.95

10 2.65 1.21 1.50 2.74

11 3.63 1.74 1.09 3.25

12 2.68 2.01 0.49 2.9

13 2.71 1.67 1.10 2.92

14 2.56 1.41 0.55 3.02

15 2.93 2.64 0.51 2.73

16 2.79 2.37 0.94 3.5

17 2.52 2.37 1.19 2.04

18 2.49 1.97 1.14 3.22

19 3.00 1.07 0.62 2.37

20 1.88 0 0 3.68

21 0 0.73 1.50 3.08

22 0.88 1.54 0.07 2.54

23 2.97 1.47 1.18 2.54

24 3.07 2.40 0.98 2.6

25 0.55 2.32 1.11 2.12

26 2.68 2.43 0.86 2.81

27 2.76 1.74 0.08 3.19

28 2.30 2.13 0.85 2.33

29 2.76 2.03 1.67 3.81

30 2.91 2.81 1.02 2.33

31 2.59 2.07 1.03 3.31

32 2.90 1.41 0.91 2.95

33 2.36 1.04 0 2.44

34 0 3.35 2.11 3.29

35 1.34 2.65 2.87 2.37

𝑡 = 2.85


IV.2 Impelementasi metode registrasi rigid transformations dan mutual

information terhadap sumbu X (right-left)

a b

a b

Gambar IV.1 Diagram perbandingan dan grafik boxplot (a) metode registrasi rigid

transformations dan (b) metode registrasi mutual information terhadap sumbu X


Pada Grafik IV.1 terlihat pergeseran terhadap sumbu X pada 35 pasien

dengan metode rigid transformations didapatkan 2 pasien yang melebihi toleransi

3 mm, nilai rata-rata pergeseran pada sumbu X adalah (2,18±0,89 mm) dengan

pergeseran minimum 0,0 mm dan maksimum 3,3 mm. Untuk metode registrasi

mutual informations didapatkan 2 pasien yang melebihi toleransi 3 mm, nilai rata-

rata pergeseran pada sumbu X adalah (2,27 ± 0,8 mm) dengan pergseran minimum

0,0 mm dan maksimum 3,6 mm.

IV.3 Implementasi metode registrasi rigid transformations dan mutual

information terhadap sumbu Y (Supeior-Inferior)

a b


a b


transformations dan (b) metode registrasi mutual Information terhadap sumbu Y

Pada Grafik. IV.2 terlihat tabulasi pergeseran terhadap sumbu Y untuk 35

pasien. Pada metode registrasi rigid transformations tidak terdapat pasien yang

melebihi toleransi 3 mm, nilai rata-rata pergeseran adalah (1,18±0,59) mm dengan

pergeseran minimum 0,0 mm dan maksimum 2,8 mm. Di lain pihak, untuk

metode registrasi mutual information didapatkan 1 pasien yang melebihi toleransi

3 mm, nilai rata-rata pergeseran adalah (1,89±0,65) mm dengan pergeseran

minimum 0,0 mm dan maksimum 3,4.


IV.4 Implementasi metode registrasi rigid transformations dan registrasi

mutual information terhadap ordinat Z (Anterior - Posterior)

a b

a b


transformations dan (b) metode registrasi mutual Information terhadap sumbu Z


Pada Grafik IV.3 terlihat tabulasi pergeseran terhadap sumbu Z pada 35

pasien. Pada metode registrasi rigid transformations didapatkan 2 pasien yang

melebihi toleransi 3 mm, nilai rata-rata pergeseran adalah (2,08 ± 0,95 mm), data

minimum 0,0 mm dan maksimum 3,7 mm. Untuk metode registrasi mutual

information tidak terdapat pasien yang melebihi toleransi 3 mm, nilai rata-rata

pergeseran adalah (0,94 ± 0,59 mm), data minimum 0,0 mm, dan maksimum 2,9

mm.

IV.5 Hasil Analisis Statistik perbandingan Verifikasi Manual ,Metode Fusi

Semiotomatis, Metode Registrasi Rigid Transformations dan Metode

Registrasi Mutual Information

Tabel 4.3 Perbandingan verifikasi manual, metode fusi semiotomatis,

registrasi rigid trasformation dan registrasi mutual information terhadap

sumbu X

Metode

Verifikasi

Terhadap Sumbu X

Jumlah Verifikasi

tanpa koreksi

Verifikasi

dengan koreksi

Manual *[25]

33 2 35

Fusi Semiotomatis *[25]

32 3 35

Rigid Transformations 33 2 35

Mutual Information 33 2 35

Jumlah 131 9 140

Chi Square Hitung = 0,356

db = 3, Chi-Square Tabel = 7,814

Nilai Asymp.Sig = 0,94


Gambar IV.4 Diagram perbandingan dari empat metode verifikasi terhadap sumbu X

Berdasarkan perbandingan Chi-Square Hitung dengan Chi-Square tabel,

dari hasil analisis diperoleh Chi-Square Hitung sebesar 0,356, sementara diketahui

nilai Chi-Square Tabel untuk 𝛼 = 5%, db = 3 sebesar 7,818. Karena Chi-Square

Hitung < Chi-Square Tabel maka Ho diterima. Dari hasil analisis diketahui nilai

signifikansi adalah 0,94 , dimana nilai tersebut lebih besar dari 𝛼 = 5%. Dengan

demikian dapat disimpulkan bahawa untuk verifikasi manual, metode fusi,

registrasi rigid trasformations dan mutual information registrasi secara statistik

tidak ada perbedaan yang signifikan dari keempat meteode tersebut.


Tabel 4.4 Perbandingan verifikasi manual, metode fusi semiotomatis, registrasi rigid

trasformations dan registrasi mutual information terhadap sumbu Y

Metode

Verifikasi

Terhadap Sumbu Y

Jumlah Verifikasi

tanpa koreksi

Verifikasi

dengan koreksi

Manual *[25]

35 0 35


33 2 35

Rigid Transformation 35 0 35


Jumlah 137 3 140




Gambar IV.5 Diagram perbandingan dari empat metode verifikasi terhadap sumbu Y


Hal yang sama terjadi pada sumbu Y, hasil analisis menunjukkan bahwa

untuk verifikasi manual, metode fusi, registrasi rigid trasformations dan mutual

information registrasi tidak ada perbedaan signifikan secara statistik antara

keempat metode. Berdasarkan perbandingan Chi-Square Hitung dengan Chi-

Square tabel, dari hasil analisis diperoleh Chi-Square Hitung sebesar 3,747,

sementara diketahui nilai Chi-Square Tabel untuk 𝛼 = 5%, db = 3 sebesar 7,818.

Karena Chi-Square Hitung < Chi-Square Tabel maka Ho diterima. Dari hasil

analisis diketahui nilai signifikansi adalah 0,29 , dimana nilai tersebut lebih besar

dari 𝛼 = 5% dengan demikian Ho diterima.

Tabel 4.5 Perbandingan verifikasi manual, metode fusi semiotomatis, registrasi rigid

trasformation dan registrasi mutual information terhadap sumbu Z

Metode

Verifikasi

Terhadap Sumbu Z

Jumlah Verifikasi

tanpa koreksi

Verifikasi

dengan koreksi

Manual *[25]

34 1 35


34 1 35

Rigid Transformation 33 2 35


Jumlah 136 4 140





Gambar IV.6 Diagram perbandingan dari empat metode verifikasi terhadap sumbu Z.

Pada Tabel 4.5 menunjukkan hasil analisis bahwa untuk verifikasi

manual, metode fusi, registrasi rigid trasformations dan mutual information,

berdasarkan perbandingan Chi-Square Hitung dengan Chi-Square tabel, dari hasil

analisis diperoleh Chi-Square Hitung sebesar 2,059, sementara diketahui nilai

Chi-Square Tabel untuk 𝛼 = 5%, db = 3 sebesar 7,818. Karena Chi-Square Hitung

< Chi-Square Tabel maka Ho diterima. Dari hasil analisis diketahui nilai

signifikansi adalah 0,56 , dimana nilai tersebut lebih besar dari 𝛼 = 5% dengan

demikian Ho diterima.


Hasil statistik pada penelitian ini menunjukkan tidak ada perbedaan

signifikan antara metode manual, metode fusi, registrasi rigid trasformations dan

registrasi mutual information baik terhadap sumbu X, Y, maupun sumbu Z, dengan

toleransi pergeseran 3 mm. Namun secara deskriptif terdapat kecenderungan

metode registrasi secara otomatis menunjukkan koreksi verifikasi pada pasien

yang lebih banyak dibanding dengan metode manual dan semiotomatis.

Besarnya dosis yang diterima tergantung dari arah pergeseran. Jika arah

pergeseran makin mendekati organ beresiko maka dosis yang diterima juga

semakin besar, dan begitu sebaliknya.

IV.6 Running Time

Pengujian ini dilakukan untuk melihat kecepatan registrasi citra pada

kedua metode. Kecepatan registrasi citra menjadi standar yang harus dipenuhi

oleh sebuah sistem perencanaan radioterapi. Hasil registrasi menggunakan metode

mutual information memiliki waktu yang relatif singkat dalam proses registrasi

sedangkan untuk metode rigid transformations didapatkan waktu sedikit lebih

lama. Dari hasil analisis running time didapatkan waktu registrasi rata-rata untuk

metode mutual information yaitu (2,85±0.54) detik sedangkan waktu registrasi

rata-rata untuk metode rigid transformations yaitu (42,85±15,20) detik

IV.7 Uji Konsistensi Program

Uji konsistensi bertujuan untuk memastikan data keluaran tetap sama dan

benar dari program. Pengujian ini dilakukan pada salah satu dari data pasien dan


dilakukan sebanyak empat kali. Hasil uji konsistensi ditunjukkan Gambar IV.7 di

bawah ini.

Gambar IV.7: Grafik uji konsistensi pada sumbu x, y dan z

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

1 2 3 4

Nila

i Per

gese

ran

(m

m)

Metode Rigid Transformations

sumbu x

sumbu y

sumbu z

0

0.5

1

1.5

2

2.5

1 2 3 4

Nila

i Per

gese

ran

(mm

)

Metode Mutual Information

sumbu x

sumbu y

sumbu z


BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

V.1 Kesimpulan

Dari hasil penelitian ini diperoleh beberapa kesimpulan antara lain:

1. Telah dibuat sistem registrasi otomatis citra DRR terhadap citra EPID

2. Implementasi menggunakan sistem registrasi otomatis metode rigid

transformations didapatkan pergeseran rata-rata mm (2,18 ± 0,89 mm)

terhadap sumbu X , (1,18 ± 0,59 mm) terhadap sumbu Y dan (2,08 ±

0,9 mm) terhadap sumbu Z.

3. Implementasi menggunakan sistem registrasi otomatis metode mutual

information didapatkan pergeseran rata-rata mm (2,27 ± 0,8 mm) terhadap

sumbu X , (1,89 ± 0,65 mm) terhadap sumbu Y dan (0,94 ± 0,59 mm)

terhadap sumbu Z.

4. Berdasarkan hasil uji statistik verifikasi manual, fusi semiotomatis,

registrasi rigid transformations, dan mutual information tidak ada

perbedaan secara signifikan.


V.2 Saran

Saran untuk pengembangan selanjutnya:

1. Diharapkan ada penelitian untuk registrasi otomatis dengan menggunakan

perangkat keras tambahan Graphics Processing Unit (GPU) untuk

memaksimalkan kerja sistem

2. Untuk memberikan kemudahan dan memfasilitasi pengguna dalam

mengoperasikan sistem perlu dibuat antarmuka (interface)


DAFTAR PUSTAKA

1. Faiz M. Khan, The Physics of Radiation Therapy, Lippincott

Williams & Wilkins, 4th

edition. 2010

2. Booth JT, Zavgorodni SF, Set-up error & organ motion uncertainty: a

review.2011

3. Pedgorzak E.B., Radiation Oncology Physics: A Handbook for Teachers

and Students, IAEA, Vienna. 2005

4. Clinical Use of Electronic Portal Imaging : Report of AAPM Radiation

Therapy Committee Task Group 58. 2001

5. Osama Dorgham, High Speed 2D/3D Medical Image Registration. School

of Computing Sciences University of East Anglia.2008

6. , Characterization of a Varian aS1000 EPID Courtney Buckey

Diagnostic Imaging 2, Spring. 2010

7. Kristina D, Verifikasi Penyinaran IMRT Menggunakan Film Gafcromic.,

Fisika Medis FMIPA UI. 2011

8. P.Mayles, A.Nahum, and J.C. Rosenwald, Handbook of Radiotheraphy

Physics: theory and practice, Taylor&Francis Group, New York.2007

9. Peter Metcalfe, Tomas Kron, and Peter Hoban. The Pysics of

Radiotherapy X-Rays and Electrons. Medical Physics Publishing,

Madison, Wiconsin. 2007

10 Sutherland K, Ishikawa M, Bengua G, Ito YM, Miyamoto Y, Shirato H.

Detection of patient setup errors with a portal image - DRR registration

software application. J. Appl. Clin. Med. Phys.12(3):3492.2011


11 Yoon M, Cheong M, Kim J, Shin DH, Park SY, Lee SB. Accuracy of an

automatic patient-positioning system based on the correlation of two

edge images in radiotherapy. J Digit Imaging .24(2):322-30. Apr 2011

12 L.G. Brown, “A survey of image registration technique”. ACM Comput.

Surv., vol. 24.no 4, Dec. 1992

13. Mele S. Kalkulasi Dosis Paru Pada Perlakuan Radioterapi Booster untuk

Pasien Kanker Payudara Dengan Simulasi Monte Carlo.2012

14. Sharpe M, Brock KK. Quality assurance of serial 3D image registration,

fusion, and segmentation. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2008.

15. Luis Ibanez, Will Schoeder, Lydia Ng. The ITK Software Guide Second

Edition Update for ITK version 2.4.2005

16. Erick Kurniawan , Membangun Aplikasi Mobile dengan Qt SDK. 2012

17. The Visualization Toolkit (VTK). http://www.vtk.org/.2013

18. Fisher and Stephen Laycock. Performance of a 2D-3D Image

Registration System using (Lossy) Compressed X-ray CT.2008

19. R. George& R. Mohan, Quantifying the effect of intrafraction motion

during breast IMRT planning and dose delivery. Medical Physics. 2003.

20. Ali Khamene, Peter Bloch, and WolfgangWein et.al. Automatic

registration of portal images and volumetric CT for patient positioning in

radiation therapy. Medical Image Analysis, 2006.

21. George K. Matsopoulos dkk, ESTERR-PRO: A Setup Verification

Software System Using Electronic Portal Imaging. International Journal

of Biomedical Imaging .2007

22. Maximilien Vermandel, Nacim Betrouni, Georges Palos, Jean-Yves

Gauvrit, Christian Vasseur, and Jean Rousseau. Registration, matching,

and data fusion in 2D/3D medical imaging: Application to dsa and mra.

Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. 2003


23. ARIANTY D, Flatness dan Symmetry Berkas Foton 6 MV Pesawat

Akselerator Linier Medik. 2001

24. Ma Consuelo Bastida-Jumilla, DRR and Portal Image Registration for

Automatic Patient Positioning in Radiotherapy Treatment. Society for

Imaging Informatics in Medicine. 2011

25. SUSI NOFRIDIANITA, Verifikasi Akurasi Posisi Pasien IMRT Kanker

Nasofaring Dengan Registrasi Citra DRR/EPID. 2013

26. VARIAN Medical Systems. CLINAC linear accelerator

27 Matsumoto, Okumura, Asai, et al. Dosimetric Properties of an Amorphous

Silicon ElectricPortal Imaging Device. 2008

28 Menon, Sloboda. Quality Assurance Measurements of a‐ Si EPID

Performance. Medical Dosimetry. 2004

29 Trihendradi,Cornelius. Mudah Belajar Statistik dengan SPSS.Wahana

Komputer. 201

30 Usman, H. & R. Purnomo Setiady Akbar. Pengantar Statistika. Jakarta:

Bumi Aksara. 2000