Abstrak  - Penelitian  ini  bertujuan  mengembangankan  teknologi pengolahan citra medis terutama citra medis CT Scan penderita stroke. Dokter  dalam  menentukan  tingkat  keparahan  pasien  stroke  biasanya menggunakan  citra  medis  CT  scan  dan  mengalami  kesulitan  dalam menginterpretasikan luasan cakupan perdarahan.Solusi yang digunakan  dengan  peregangan  kontras  yang  akan  membedakan jaringan  sel,  tulang  tengkorak  dan  jenis  perdarahan.  Penelitian  ini menggunakan  peregangan  kontras  dari  hasil  citra  CT  Scan  yang dihasilkan  dengan  terlebih  dahulu  mengubah  Citra  DICOM  menjadi citra  JPEG  dengan  menggunakan  bantuan  program  ImageJ.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  histogram  ekualisasi  dan analisis  tekstur  statistik  dapat  digunakan  untuk  membedakan  yang normal MRI dan abnormal MRI yang terdeteksi stroke.
Kata – Kata Kunci : Stroke, MRI , Dicom, JPEG, ImageJ, Peregangan Kontras

## I. Pendahuluan
Di   berbagai    negara    maju    penyakit   degeneratif, seperti stroke,  jantung,  gagal  ginjal  dan  lain-lain  menjadi  penyebab utama  kematian.  Stroke  adalah  salah  satu  penyakit    yang memiliki    jangka    panjang    yang  menyakitkan.  Efek  dari serangan stroke dapat  membuat orang  hanya  bisa  berbaring  di tempat  tidur  saja,  bahkan  untuk  berbicara  dengan  jelas  pun sangat sulit. Penyakit stroke dikenal dengan ( Transient Ischemic Attacks atau TIA, Reversible Ischemic Neurological Deficit atau RIND dan   Stroke) merupakan  istilah   umum   bagi  gangguan fungsi  otak  akibat  terjadi  kegagalan  sirkulasi  daerah  di otak yang  disebabkan  gangguan  pembuluh  darah  ke  atau  di  otak. Salah  satu  cara  untuk  mendeteksi  dini  penyakit  ini  adalah dengan   melakukan   pemeriksaan,   mengetahui dengan  benar cara  pencegahan  terhadap  penyakit  diantaranya  menerapkan perilaku  hidup  sehat  dan  rutin  berolahraga.  Sementara  di Indonesia berdasarkan data dari tahun 1991  hingga  tahun  2007 (hasil  Riset  Kesehatan  tahun 2007) menunjukkan bahwa stroke merupakan  penyebab kematian dan kecacatan utama di  hampir seluruh  Rumah  Sakit di Indonesia. Sementara data Perhimpunan  Rumah  Sakit  Indonesia  (PERSI)  tahun  2009 menunjukkan,  penyebab  kematian  utama  di  RS  akibat  stroke adalah sebesar 15 %. Artinya 1 dari 7 kematian disebabkan oleh stroke  dengan  tingkat  kecacatan  mencapai  65  persen. Peningkatan  prevalensi  kasus  stroke  ini  menunjukkan  adanya ancaman  serius  bagi  bangsa  Indonesia.
Karena  selain  mengakibatkan  menurunnya  kualitas  hidup penderitanya,  stroke  juga  mengakibatkan  beban  sosial  dan ekonomi  bagi  penderita  dan  keluarganya,  masyarakat  dan Negara.
Menurut Nurhayati (2008), salah satu pemeriksaan yang dapat digunakan untuk deteksi dini penyakit stroke adalah dengan CT Scan .  Namun  citra  yang  diperoleh  dari  hasil CT      Scan memiliki   kekurangan   karena   pada umumnya citra medis hasil
scanning ,  yang  berupa  citra  digital  aras  keabuan  mengalami penurunan  kualitas  (terdegradasi)  yang  disebabkan  faktor- faktor  luar  (derau)  dan  peralatan  medis  yang  digunakan. Dengan  demikian  diperlukan    proses    pengolahan    dengan peningkatan kualitas  citra  yang  bertujuan  untuk  menghasilkan citra  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  citra CT  Scan semula. Langkah  selanjutnya yang  diperlukan dalam pengolahan  citra  adalah  segmentasi  dengan  membagi  daerah citra  berdasarkan  kemiripan  intensitas  piksel  (Leggett,  2004). Langkah  selanjutnya adalah  analisis citra  yang  menurut Munir (2004)  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan    menampilkan parameter-parameter  yang  diasosiasikan  dengan  ciri-ciri  pada representasi  objek  didalam  citra,  untuk  selanjutnya  parameter tersebut digunakan sebagai interpretasi citra.
Di    bidang    kedokteran    menurut    (Nurhayati,    2008)  citra medis  pada  umumnya  mempunyai  histogram  yang  cenderung berada  di  sekitar dark nilai  pada  aras  keabuan  sehingga pemanfaatan pengolahan citra  digital  dirasakan belum  optimal, padahal dengan  menggunakan utilitas  ini dapat  membantu para profesional  radiolog  dalam  menentukan  diagnostik  suatu kelainan  akibat  kerusakan  jaringan.  Oleh  karena  itu,  proses identifikasi  kualitas  citra MRI mutlak  diperlukan  untuk membantu  tenaga  medis  dalam  membaca  hasil.  Proses identifikasi  dapat  dilakukan  dengan  cara  melakukan  pra- pengolahan  dan  analisis  citra.  Salah    satu  bidang  ilmu    yang dapat    melakukan  analisis  tersebut  adalah  bidang  pengolahan citra.  Beberapa  penelitian  mengenai  pengolahan  citra  seperti yang  telah  dilakukan  oleh    Hariyadie  (1995),  Isnanto  (2002), Legget  (2004),  Yulianto  (2005),  Tibyani  (2005),  Selecthi (2007),  dan  Nurhayati,  dkk  (2008),  menunjukkan  bahwa pengolahan citra dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas citra dan diaplikasikan untuk menganalisis dan mengidentifikasi citra medis.
Penelitian  ini  penting  dilakukan  karena  hasil MRI yang dibaca  dengan  benar  dapat  digunakan  sebagai  sarana  deteksi dini  terhadap  penyakit  stroke,  serta  memberikan  kemudahan bagi  tenaga  medis  dalam  membaca  hasil MRI sehingga kesalahan diagnosis secara  minimal  dapat  dihindari.  Penelitian ini  dilakukan  dengan  beberapa  kegiatan  utama,  yaitu:  pada tahap awal penelitian akan dilakukan proses pengujian algoritma pra- pengolahan  citra  dengan  metode   kontras dan  cerah  serta filtering.  Selanjutnya  dilakukan    analisis    tekstur    citra menggunakan  bantuan software ImageJ.

## II. Tinjauan Pustaka
Sejak  ditemukan  pemayar Computer  Tomography  Scanner ( CT   Scan )    oleh    Allan    Cormack  dan    Geoffrey  Hounsfiled pada tahun 1970,  penggunaan CT Scan dalam bidang radiologi telah  mengalami kemajuan yang sangat pesat. Asal  mula teknik ini  digunakan untuk pemeriksaan otak,   suatu   tabung   sinar-X

## Analisa Citra Medis Pada Pasien Stroke dengan  Metoda Peregangan Kontras Berbasis ImageJ
Budiani Destyningtias 1) , Andi Kurniawan Nugroho 2) , Sri Heranurweni 3)
Jurusan Teknik Elektro Universitas Semarang Email : destyningtias@usm.ac.id , andikn@usm.ac.id , heranur@usm.ac.id
tergandeng   dengan   dua detektor memanyar dua potongan yang berdekatan  dari  kepala  dengan  gerakan  translasi.  Dampak dari penggunaan sinar-X  adalah  menghitamkan  film  negatif.  Oleh karena  itu,  benda-benda  yang  menyerap  sinar  lebih  banyak (lebih rapat) akan ditampilkan dalam film negatif dengan warna yang  lebih  terang  daripada  benda-benda  yang  menyerap  sinar lebih sedikit.
Jenis-jenis    pemeriksaan  radiologik  di    rumah    sakit  yang menggunakan  peralatan CT  Scan dan  dijumpai dalam  praktik sehari-hari    adalah stroke ,    kelainan    saraf  otak,  kanker otak.Sebuah citra CT Scan dapat diketahui kualitasnya melalui sebuah  histogram.  Menurut  Munir  (2004),  Histogram  citra adalah  grafik  yang  menggambarkan  penyebaran  nilai-nilai intensitas  piksel    suatu   citra    atau  bagian  tertentu  atas  citra. Dari  sebuah  histogram  dapat  diketahui  frekuensi  kemunculan nisbi  intensitas  pada  citra  tersebut.  dengan  histogramnya. Misalkan  citra  digital  memiliki  L  derajat  keabuan,  yaitu  dari nilai  0  sampai  L–1  (misalnya  pada  citra  dengan  kuantisasi derajat keabuan 8-bit, nilai derajat keabuan dari 0 sampai 255).
Gambar 1 .   contoh citra digital CT Scan
Secara  matematis  histogram  citra  dihitung  dengan persamaan (1) berikut.
ℎ𝑖 = 𝑛𝑖 𝑛 , 𝑖 = 0,1, … . , 𝐿 − 1
dengan ni = jumlah piksel yang memiliki derajat keabuan i n  = jumlah seluruh piksel di dalam citra.
Distribusi  hi,  atau  ni,  dapat  menyediakan informasi tentang kemunculan  citra.  Pengetahuan  praktis  untuk  memahami histogram citra dibutuhkan untuk melihat perubahan-perubahan pada  citra  setelah  dilakukan  operasi  tertentu.  Beberapa pengetahuan  praktis  yang  biasa  digunakan  dalam  melihat histogram citra adalah sebagai berikut:
a. Histogram      citra      yang    terdistribusi      merata      pada seluruh tingkat keabuan memiliki kontras yang baik.
b. Histogram  citra  yang  mengumpul  pada  daerah  gelap memiliki citra yang redup.
c. Histogram citra yang mengumpul pada daerah terang atau terkonsentrasi pada intensitas citra yang tinggi menampilkan citra yang terang.
Menurut  Munir  (2004),  tujuan  ekualisasi  histogram
adalah  untuk  memperoleh  penyebaran histogram yang merata, sehingga  setiap  derajat  keabuan  memiliki  jumlah piksel  yang relatif sama.

## III. Metode Penelitian
Bahan    penelitian    adalah    citra    DICOM MRI penderita stroke dan  citra head  MRI normal.  Citra pasien  stroke  yang tersimpan dalam alat MRI masih dalam citra yang berekstensi DICOM.  Dengan  Menggunakan  bantuan  software  ImageJ, citra  yang  berkentensi  DICOM  akan  diubah  menjadi  citra yang berkentensi JPEG tanpa mengurangi nilai resolusi dari data  asli  dan  akan  memperbaiki  citra  yang  tercampur dengtan noise yang dihasilkan dari proses pengambilan data .
Data citra yang merupakan objek penelitian adalah citra otak sehat  dan citra  kelainan otak  akibat stroke . Pada  penelitian ini diambil   potongan   lapisan   dari   citra MRI yang terdeteksi adanya  kelainan  otak.      Ruang  lingkup  materi  penelitian  ini adalah  pra-  pengolahan  citra  dengan  metode  peregangan kontras  dan analisis struktur perdarahan pasien penderita stroke.
Gambar 2 . Diagram Blok Penelitian

## IV. Hasil dan Analisa
4.1 Perancangan Sistem
Berikut  adalah  perancangan flowchart dari  aplikasi pengolahan  citra  untuk  pengambilan  data  citra  MRI  pasien dalam ekstensi DICOM diubah ke dalam Ekstensi JPEG.
Gambar 3. Flowcart Analisa Citra Pasein Stroke

## 4.2 Implementasi Sistem
Penelitian  ini  menggunakan  citra    pasien  stroke  type perdarahan    dengan  pembanding  pasien  normal.  Data  pasien didapatkan dari data MRI dengan potongan secara axial karena bisa diamati luasan perdarahan.

## 4.2.1 Loading Citra MRI dengan ImageJ
Gambar 4 . Loading Citra MRI
Gambar 5 . Potongan Axial Otak MRI

## Keterangan gambar:
1. Sinus Sagital sup. 3. Lobus Frontal 4. Lobus Parietal 13. Ventrikel Lateral 16. Corpus Callosum 17. A. Serebri Media 20. Foramen Monro 22. Ventrikel III 23. Sinus Frontal 31. Aqueduct Serebri 43. Arteri Basiler 44. Ventrikel IV 45. Cerebellum 48. Pons 50. Sinus Sphenoid 52. Medulla 55. Sinus Sigmoid 63. Lidah 67. Fornix 72. Thalamus 73. A. Meningeal
Pengambilan data citra MRI ( perdarahan di bagian Thalamus ) diambil  salah  satu  potongan,  kemudian  dilakukan Region  Of Imaging (  ROI  )  untuk  membedakan  daerah  perdarahan  atau tidak sehingga akan dihasilkan di bawah ini :
Gambar 6 . Peregangan citra histogram dan ROI ( nilai peregangan 18, 228 )
Citra  MRI  yang  telah  dilakukan  peregangan  histogram, disimpan dalam bentuk JPEG untuk diolah dalam matlab.
Gambar 7 . Penyimpanan data MRI berekstensi DICOM  ke JPEG

## 4.2.2  Analisa Citra Menggunakan Matlab 2016
Gambar 8. Analisa citra dengan matlab 2016
Untuk membedakan nilai  histogram dari citra pasien stroke dengan  normal,  digunakan wavelet pada tool  yang disediakan oleh  Matlab  2016.  Wavelet  akan  memberikan  informasi  citra digital dari MRI dengan analisa statistik citra digital.
Gambar 9 . Analisa statistik histogram citra pasien stroke ( data pasien 1 )
Tabel 1. Data statistik citra digital pasien stroke No Nama Pasien Mean  Median  Standar Deviasi Kondisi Pasien Stroke 1 Pasien1 25.91 16 38.56 Perdarahan 2 Pasien2 27.31 4 40.64 Perdarahan 3 Pasien3 28.87 11 40.89 Perdarahan 4 Pasien4 37.85 13 42.64 Perdarahan 5 Pasien5 20.03 0 38.39 Perdarahan (Akut) 6 Normal1 104.6 123.3 67.56 Normal 7 Normal2 80.97 92 60.48 Normal 8 Nprmal3 66.18 52 69.62 Normal

## V. Kesimpulan
1. Hasil analisis statistik dari fitur tekstur didapatkan bahwa citra  digital head  MRI yang  terindikasi    perdarahan memiliki  nilai  mean,  standar  deviasi,  serta  median  yang paling kecil daripada citra digital Normal .
2. Nilai  mean,  standar  deviasi,  dan  median  paling  kecil terdapat pada citra digital head MRI perdarahan akut.
3. Nilai  standar  deviasi  citra head  MRI normal  memiliki nilai  60-70.  Sedangkan  nilai  standar  deviasi  citra head MRI perdarahan 38-43.

## DAFTAR PUSTAKA
Adib,  Muhammad  Cara  Mudah  Memahami  dan  Menghindari Hipertensi Jantung dan Stroke   ( Yogyakarta, Dian Loka 2009)
Askep Pada Klien dengan Gangguan Sistem Persyarafan. 1996.
Jakarta:
Depkes
Carpenito,  1995  Rencana  Asuhan  dan  Dokumentasi Keperawatan. Jakarta:EGC Gonzalez,   R.C   and   Rafael   E.W,   2008, Digital   Image Processing , Prentice-Hall, Inc., United State, America.
Hariyadie,  E.,  1995,  Deteksi  Sisi  Citra  Tomografi, Skripsi Fakultas      MIPA, Universitas      Gadjah      Mada,
Yogayakarta.
Isnanto,  R.R,  2002,  Identifikasi  Kerusakan  Tulang Menggunakan  Analisis  Citra  Foto  Sinar-X, Tesis Teknik Elektro , Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Kapitaselekta  Kedokteran.  1982.  Jakarta:  Media  Aeskulapius
FKUI
Leggett,  R.,    2004, Automatic  Segmentation  of    Medical Images , http://www.google.com/dissertation.pdf . Munir,    R.,2004,    Pengolahan    Citra    Digital    dengan Pendekatan Logaritmik, Informatika , Bandung.
Nurhayati,  O.D.,  A.Susanto,  2008,  The  Application  of  A Proper Segmentation Method in The Analysis of Head CT-Scan    Images, International    Joint    Symposium Frontier   in   Biomedical   Sciences:   From   Genes   to Applications , UGM Yogyakarta
Paniran,  2001,  Peningkatan  Citra  Medis  Menggunakan Tapis  Morfologi,  Tesis S2  Program  Studi  Teknik Elektro , Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. Seletchi,  E.D.,  O.G.Duliu,  2007,  Image  Processing  and Data      Analysis      in       Computed      Tomography, Rom.Journal     of     Phys ,Vol.52,     No.5-7,P.667-675, Bucharest
http://franzsinatrayoga.blogspot.co.id/2012/04/modul-pribadi- koass-radiologi-istilah.html