Riyadi, Rahmat (2025) Pembuatan Sistem Otomatis untuk Deteksi Objek Low-Contrast pada Fantom ACR 464 CT. Masters thesis, Fakultas Sains dan Matematika Undip.

	Archive Rahmat Riyadi.zip Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy
	Text 1. COVER.pdf Download (26kB)
	Text 6. ABSTRAK.pdf Download (66kB)
	Text 7. ABSTRACT.pdf Download (24kB)
	Text 8. DAFTAR ISI.pdf Download (152kB)
	Text 12. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (162kB)

Abstract

Tujuan dari studi ini adalah membuat algoritma sistem deteksi otomatis objek lowcontrast pada fantom ACR 464 CT, menguji algoritma dengan variasi citra rotasi,
dan menganalisis efek kuantitatif (noise dan diameter objek) terhadap low-contrast
detectability (LCD). Software untuk sistem deteksi otomatis ini dibuat dengan
MATLAB R2013a. Metode segmentasi threshold digunakan untuk memperoleh
centroid dari koordinat pusat dengan segmentasi fantom (89 HU) dan centroid dari
koordinat referensi centroid dengan segmentasi objek terbesar (95 HU). Koordinat
pusat dan referensi digunakan sebagai template matching untuk mendapatkan
koordinat objek low-contrast lainnya dan setiap koordinat dibuat region of interest
(ROI). Selain itu, ROI background diposisikan di tengah citra. Setiap ROI objek
dan background dihitung CT number dan noise. Parameter contrast-to-noise ratio
(CNR) dihitung berdasarkan kontras antara CT number objek dan background
dibagi dengan noise. Threshold deteksi objek low-contrast didefinisikan sebagai
cut-off CNR yang bernilai satu. Objek dengan nilai CNR sama dengan atau di atas
cut-off dianggap resolved dan kurang dari cut-off dianggap unresolved. Pengujian
algoritma dilakukan untuk memastikan keandalan sistem dapat digunakan untuk
berbagai jenis citra, termasuk variasi citra rotasi. Pengujian algoritma dilakukan
pada variasi citra rotasi 0°; 22,5°; 45°; dan 60° dan divalidasi dengan analisis
statistik one-way ANOVA. Pengaruh noise dan diameter objek diuji menggunakan
modul #2 fantom ACR 464 CT dengan variasi CTDIvol 21,42; 26,77; 32,13; 37,48;
42,84; dan 53,55 mGy. Validasi dilakukan dengan analisis statistik paired sample
t-test antara pengukuran manual (software micro DICOM viewer) dan otomatis
(software ini) untuk variasi CTDIvol. Analisis dilakukan untuk menyelidiki
pengaruh noise dan diameter objek terhadap detektabilitas LCD. Hasil pengujian
sistem algoritma menunjukkan minimal resolvable objek sebesar 4 mm untuk
variasi citra rotasi. Pada variasi CTDIvol 21,42; 26,77; 32,13; 37,48; 42,84; dan
53,55 mGy, masing-masing menunjukkan minimal ukuran resolvable objek sebesar
5, 5, 4, 4, 4, dan 4 mm pada pengukuran manual dan otomatis. Hasil menunjukkan
bahwa semakin besar diameter objek mengakibatkan kontras dan CNR meningkat
dan kenaikan diameter objek tidak berpengaruh terhadap noise. Perhitungan CNR
menunjukkan tidak ada perbedaan signifikan (p-value > 0,05) pada variasi citra
rotasi dan CTDIvol. Kenaikan CTDIvol menyebabkan penurunan noise dan kenaikan
CNR yang berdampak pada detektabilitas LCD. Sistem deteksi LCD otomatis
cukup andal untuk berbagai variasi citra, seperti citra rotasi. Peletakan ROI cukup
akurat untuk kedua variasi citra rotasi dan CTDIvol. Selain itu, CTDIvol berpengaruh
terhadap noise dan CNR.
Kata kunci: low-contrast detectability, contrast-to-noise ratio, metode otomatis,
template matching, efek kuantitatif pada LCD

Actions (login required)

View Item