e-ISSN 2621-7457 , p-ISSN 2356-301X

## Jurnal Imejing Diagnostik
http://ejournal.poltekkes- smg.ac.id/ojs/index.php/jimed/index
Copyright @2019 Authors, JURNAL IMAGING DIAGNOSTTIK, e-ISSN 2621-7457, p-ISSN 2356-301X
Analisis Image Quality CT Scan Thorax Dengan Variasi Lung Window Kernel pada MSCT Siemens Somatom Emotion 6
Angga Yosainto Bequet, 1) , Yeti Kartikasari, 1) , Sri Mulyati, 1) , Susi Tri Isnoviasih, 1)
1) Jurusan Teknik Radiodiagnostik dan Radioterapi Poltekkes Kemenkes Semarang email: anggayosainto@gmail.com
Received: Mei 20 th , 2019; Revised: July 01 st , 2019; Accepted: July 02 nd , 2019

## ABSTRACT
Background: To  be  able  to  show  the  Lung  anatomy  in  detail  in  CT  Scan  Thorax  lung  window  then required sharp image quality. One way to improve image sharpness is to use kernel settings. The purpose of the research is to know the difference of the quality of the anatomical image with kernel variation CT Scan  Thorax  Lung  Window  and  know  the  proper  kernel  selection  to  produce  CT  scan  of  thorax  lung windows the best Methods: Type  of  research  is  an  experiment.  The  study  was  conducted  using  a  CT  image  scan  of  the thorax  on  axial  lung  window  slices  in  cases  of  lung  tumors  in  the  kernel  B50s,  B60s,  B70s,  B80s,  and U90s.  The  research  was  conducted  by  measuring  the  CT  image  quality  of  thorax  scan  on  the  windows lung by way of questionnaire assessment to 5 radiologists as the observer to CT Scan image to determine the level of clarity of anatomical criteria.
Results: The results showed that there were significant differences in the quality of anatomical imagery with  kernel  variables  of  B50s,  B60s,  B70s,  B80s,  U90s  with  p-value  <0.05.  CT  images  can thorax lung windows  that  have  the  best  anatomical  image  quality  of  the  samples  taken  are  shown  by  the  use  of  the kernel U90s.
Conclusions :  There  are  significant  differences  in  the  quality  of  anatomical  imagery  with  the  kernel variations  of  B50s,  B60s, B70s,  B80s,  U90s.  The  kernel that  generates  image  detail for  CT  thorax  lung windows is the U90s kernel.
Keywords : CT Scan Thorax; Kernel; Image Quality; Lung Windows.

## Pendahuluan
Salah satu pemeriksaan yang dapat dilakukan menggunakan  modalitas  CT  Scan  adalah pemeriksaan  rongga  toraks.  Pada  rongga  toraks, terdapat  organ  penting  yang  berfungsi  dalam sistem  pernapasan  seperti  paru-paru,  trakea, jantung, bronkus dan pembuluh darah. Menampilkan  gambar  paru  dengan  jelas  di  CT scan biasanya digunakan lung windows. Pemeriksaan C Scan Thorax juga membutuhkan detail  gambar  spasial  dan  spasial  tinggi  karena struktur  di  rongga  paru-paru  sangat  kecil  dan sangat mirip bronkus dan pembuluh darah paru.
Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk meningkatkan  spasial  resolusi  dalam  citra  CT Scan  adalah  dengan  pengaturan  kernel  / rekonstruksi  algoritma.  Semakin  tinggi  resolusi
dari  algoritma  yang  dipilih,  semakin  tinggi resolusi  citra  CT  Scan  yang  dihasilkan.  Metode ini menghasilkan gambar seperti tulang, jaringan lunak,  dan  jaringan  lain  dapat  dengan  jelas dibedakan pada layar monitor. Dalam pencitraan toraks,  di  mana  pencitraan  paru-paru  dan mediastinum perlu dioptimalkan. Resolusi algoritma  yang  lebih  tinggi,  seperti  tulang  dan paru-paru,  akan  meningkatkan  frekuensi  spasial yang  lebih  tinggi.  Di  sisi  lain,  algoritma  yang lebih  soft,  seperti  jaringan  lunak,  mengurangi kontribusi  frekuensi  yang  lebih  tinggi.  Prevrhal et  al  menunjukkan  bahwa  keakuratan  dalam mengevaluasi  struktur  jaringan  yang  kecil  akan meningkat  dengan  penggunaan  kernel  high resulution.
Pemeriksaan  CT  Scan  Toraks  dilakukan dengan kolimasi sempit, dan penggunaan kernel
Ultra-Hi  akan  memberikan  resolusi  gambar terbaik.  Siemens  merekomendasikan  empat variasi pengaturan kernel: B50S (sharp medium), B60S  (sharp),  B70S  (very  sharp),  B80S  (ultra sharp)  and  special  high-resolution  lung  tech kernel B90S (lung hiResolution).
Pada pelayanan layanan radiologi di beberapa rumah  sakit  di  Jawa  Tengah,  Indonesia,  tidak ada  keseragaman  penggunaan  kernel  oleh radiografer  di  jendela  CT  scan  thorax  paru. Beberapa  ahli  radiografi  memiliki  kernel  U50s, beberapa  menggunakan  kernel  B70S,  dan  yang lainnya  masih  menggunakan  U90s.  Dengan adanya  ketidakseragaman  penggunaan  kernel oleh  radiografer,  akan  menyebabkan  ada perbedaan  kualitas  gambar  yang  dihasilkan  oleh radiografer satu dengan radiografer lainnya.
Dengan  penelitian  ini  diharapkan  dapat menemukan  jenis  kernel  paling  optimal  dalam pemeriksaan  CT  Scan  Thorax  lung  windows sehingga  kualitas  gambar  yang  dihasilkan menjadi  optimal.  Dengan  demikian,  diagnosis patologi  paru  dan  organ  lain  di  rongga  toraks dapat ditegakkan secara maksimal.

## Metode
Jenis  penelitiannya  adalah  eksperimen.  Citra CT  Scan  thorax  yang  diakuisisi  dengan  MSCT Siemens Somatom Emotion 6. Variasi rekonstruksi  kernel  digunakan    adalah  B50s, B60s,  B70s,  B80s,  U90s  yang  kemudian  citra akan dinilai oleh dokter sesialis radiologi.
CT  Scan  Thorax  pada  umumnya  tidak  ada persiapan  khusus.  Pasien  melakukan  tes  lab ureum  dan  kreatinin  untuk  mengetahui  fungsi ginjal.  Sebelum  memulai  pemeriksaan,  pasien hanya  diminta  untuk  melepas  benda  yang bersifat radio-opaq di sekitar area thorax. Pasien berbaring  di  atas  meja  pemeriksaan  CT  Scan dengan  kaki  terlebih  dahulu.  Kedua  tangan berada  di  atas  kepala.  Mid  Sagital  Plane  (MSP) berada  di  tengah  meja.  Longitudinal  laser indicator  pada  MSP  and  horizontal  laser  pada Mid  Coronal  Plane  (MCP)  level.  Gunakan  tali Velcro  untuk  keselamatan  pasien.  Area  scaning dilakukan dari apex paru-paru ke kelenjar supra- renalis.  Scaning  dilakukan  dengan  parameter sebagai berikut: Scan mode = spiral; Scan Area: apex  paru-paru  ke  kelenjar  supra-renalis;
Detector  Width  :  2  mm;  kV  =  120,  Ma  =  200; FoV = 296 mm.
Setelah  proses  scaning  selesai,  gambar kemudian  direkonstruksi  menjadi  potongan aksial  dengan  slice  thickness  2.5  mm,  lung window  (WW  =  1200,  WL  =  -600)  dan  kernel divariasikan:  B50s  (moderate  sharp),  B60s (sharp  medium),  B70s  (sharp),  B80s  (very sharp),  U90s  (Ultra  sharp)  sehingga  diperoleh  5 gambar dengan variasi kernel. Kemudian gambar tersebut dicetak ke dalam film (radiograph).
Tahap selanjutnya adalah pengisian kuesioner yang  diberikan  kepada  lima  ahli  radiologi. Dokter sesialis radiologi menilai kualitas gambar anatomi  dari  CT  thorax  lung  windows  di  setiap variasi  jenis  kernel.  Ada  9  kriteria  penilaian untuk  jendela  paru-paru  CT  Thorax  yaitu parenkim  paru,  fisura  paru,  arteri  interlobular, main  lung  vessel,  small  lung  vessel,  main bronchus, secondary bronchus, pleuro- mediastinal  border,  pleuro-thoraxic  border. Dalam  kuesioner  disediakan  ada  5  peringkat penilaian  (5  untuk  sangat  bagus,  4  poin  untuk bagus, 3 poin untuk cukup, 2 poin kurang bagus, tidak  bagus).  Gambar  dikatakan  informatif  jika bagian-bagian  organ  yang  digambarkan  dalam gambar  dapat  ditampilkan  dengan  detail  yang baik
Data  penilaian  dari  responden  kemudian dianalisa  menggunakan  software  SPSS  dengan jenis pengujian Kurskal-Wallis karena data tidak berpasangan,  jumlah  variabel  lebih  dari  2  dan tipe  data  ordinal.  Tes  ini  dimaksudkan  untuk menentukan kelompok yang memiliki perbedaan signifikan paling banyak. Dalam analisis statistik ini  ditentukan  tingkat  kepercayaan  (level  of significance)  dengan  nilai  α  =  0.05  dengan hipotesis  Ha  dirterima  jika  p-value  (p  <0.05) sedangkan Ho diterima jika p-value (p >0.05).

## Gambar 1. Alur Penelitian

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian  dilakukan  di  RSUD  Prof.  Dr. Margono  Soekarjo  Purwokerto.  Setelah  pasien dipindai menggunakan CT Scan, data citra yang diperoleh  kemudian  direkonstruksi  menjadi beberapa  variasi  kernel  yang  berbeda.  Data rekonstruksi  diatur  pada  penggunaan  jendela paru-paru (WW = 1200, WL = -600) dan gambar irisan aksial.
Gambar 2 adalah hasil rekonstruksi menggunakan  kernel  yang  berbeda.  Dari  lima gambar  yang  dihasilkan,  gambar  2.a,  yang menggunakan  kernel  B50s  (moderat-harpa), terlihat    terjadi  kekaburan  pada  paru-paru, terutama pembuluh bronkus dan paru. Sementara pada  citra  dengan  kernel  yang  lebih  tinggi, gambar struktur paru-paru (bronkus dan pembuluh darah) terlihat sangat tajam dan detail seperti  pada  gambar  2.e  yang  menggunakan kernel  U90s  (Ultra  tajam).  Citra  itu  kemudian dinilai  oleh  ahli  radiologi  untuk  menentukan nilai  kualitas  citra  anatomi.  Dokter  spesialis radiologi  memberikan  rating  penilaian  untuk setiap citra  variasi  kernel  dengan  mengacu  pada tingkat  kejelasan  dari  9  kriteria  anatomi. Rekapitulasi  hasil  dari  penilaian  ahli  radiologi sebagai responden ditunjukkan pada Tabel 1.
Dari  hasil  tabel  diatas,  pada  kernel  U90 memiliki  nilai  mean  rank  tertinggi  20,90,  dan mean rank yang paling rendah adalah kernel B50 (5,50). Jadi  berdasarkan  hasil  uji statistik  kernel yang  menghasilkan  penilaian  citra  paling optimal adalah kernel B90s (Ultra sharp). Selain analisis  deskriptif  dari  kisaran  penilaian  yang baik  pada  variasi  kernel  adalah  kernel  U90 dengan nilai rata-rata = 40,6. Peringkat rata-rata menunjukkan  ahli  radiologi  setuju  bahwa
kualitas  gambar  terbaik  pada  CT  Scan  thorax lung  windows  ditunjukkan  pada  penggunaan kernel  U90s.  Dari  uji  Kruskal-Wallis  tercatat bahwa terdapat perbedaan yang signifikan terkait kualitas  informasi  citra  anatomi  pada  variasi kernel (nilai p = 0,001).
a b c d
e Gambar 2 : CT Scan Thorax Lung Window axial slice mode dengan variasi kernel rekonstruksi (a) B50s; (b) B60s; (c) B60s; (d) B80s; (e) U90s.
Tabel 1: rekapitulasi penilaian responden pada masing-masing variasi kernel. Kernel Score to image quality Mean rank p value R1 R2 R3 R4 R5 Mean
B50s (Moderate sharp) 28 18 22 31 19 23.6 5.50 0.001 B60s (medium- sharp) 28 21 24 31 20 24.8 6.50 B70s (sharp) 36 31 28 38 31 32.8 13.20
B80s (very- sharp) 42 40 33 43 35 38.6 18.90
U90s (Ultra- sharp) 42 42 33 43 43 40.6 20.90
Berdasarkan hasil uji  menggunakan SPSS 20 pada uji beda Kruskal Wallis disimpulkan bahwa terdapat  perbedaan  kualitas  citra  informasi anatomi  antara    variasi  kernel  pada  CT  Scan Thorax  Lung  windows.  Hasil  penilaian  kualitas tertinggi ada dalam pilihan kernel U90s.
Kualitas  gambar  radiografi  harus  dapat menunjukkan citra anatomi yang tepat dan dapat memberikan nilai akurasi diagnostik yang tinggi. Kualitas  citra    mencakup  semua  faktor  yang terkait  dengan  akurasi  dalam  memaparkan struktur  dan  jaringan  ke  radiograf  atau  citra. Dalam  CT  scan  ada  empat  faktor  utama  yang mempengaruhi  kualitas  citra  yaitu  spasial resolusi,  kontras  resolusi,  noise  dan  artefak. Pemilihan  filter  /  kernel  secara  langsung mempengaruhi  spasial  resolusi  dan  kontras resolusi.  Filter  tulang  memiliki  resolusi  spasial terbaik,  tetapi  menghasilkan  kontras  resolusi rendah  dan  filter  jaringan  lunak  memiliki resolusi  spasial  yang  lebih  rendah  tetapi  akan meningkatkan  kontras  resolusi.  Rekonstruksi algoritma  (filter  /  kernel)  adalah  prosedur matematika  yang  digunakan  untuk  konvensi profil  atenuasi  dan  rekonstruksi  yang  dihasilkan dari gambar CT.
Dari analisa uji Kruskal-Wallis menunjukkan terdapat  perbedaan  kualitas  informasi  citra anatomi  dari  variasi  penggunaan  kernel  yang berbeda.  Terdapat  perbedaan  dalam  tingkat kejelasan  kualitas  citra  anatomi  yang  dihasilkan antara  penggunaan  kernel  B50s,  B60s,  B70s, B80s,  and  U90s.  dari  gambar  2,  hasil rekonstruksi citra CT Scan dengan variasi kernel menunjukkan  gambar  struktur  paru-paru  dari kernel  B50  tampak  kabur  pada  struktur  seperti parenkim,  pembuluh  darah  dan  bronkus. Berbeda dengan citra rekonstruksi menggunakan kernel  U90s  di  mana  detail  dari  struktur  paru seperti  parenkim  paru,  pembuluh  darah  dan bronkus sangat tinggi. Batas batas struktur dapat dilihat  dengan  jelas  dan  tegas.  Hal  ini  sesuai dengan teori bahwa semakin tinggi dan semakin kuat  kernel  yang  dipilih  semakin  tinggi  resolusi gambar  yang  akan  dihasilkan.  Dengan  metode ini,  gambar  struktur  organ  seperti  tulang, jaringan lunak dan jaringan lain dapat dibedakan secara jelas dalam citra.
Hasil  analisis  Mean  Rank  pada  uji  Kruskal- Wallis  menunjukkan  bahwa  kualitas  citra anatomis  tertinggi  adalah  kernel  U90s  yang memiliki nilai Mean Rank 20,90. Jadi berdasarkan  hasil  uji  statistik  inferensial,  kernel yang  optimal  adalah  kernel  U90  untuk rekonstruksi  citra  pada  CT  Scan  Thorax  lung windows.  Dengan  menggunakan  kernel  U90s akan  menghasilkan  detail  gambar  yang  lebih tinggi daripada menggunakan kernel lainnya.
Untuk  menilai  parenkim  paru  normal  dan abnormal  dan  untuk  mengungkapkan  pembuluh darah kecil dan kelainan interstisial, rekonstruksi spasial yang tinggi diperlukan untuk mendapatkan resolusi tinggi. Penggunaan kernel U90s  dapat  diterapkan  untuk  pemeriksaan  CT Scan  thorax  lung  windows  sehingga  didapatkan gambar CT Scan thorax dengan visualisasi organ paru  memiliki  detail  dan  spasial  resolusi  tinggi. Hal ini sesuai dengan teori yang dalam beberapa kasus, data CT scan direkonstruksi menggunakan  algoritma  jaringan  lunak  atau standar,  di  mana  gambar  lebih  halus  dan  noise gambar sangat berkurang, seperti algoritma yang digunakan  untuk  menilai  mediastinum  dan toraks  dinding.  Namun  Karena  CT  scan  yang difokuskan  pada  thorax  adalah  untuk  melihat parenkim  paru  dan  struktur  jaringannya,  kernel U90  sangat  baik  digunakan  untuk  membuat  CT
scan  thorax  lung  windows  untuk  mendapatkan gambar  resolusi  tinggi.  Ini  sesuai  dengan  teori bahwa Penggunaan nilai kernel tinggi mengurangi penghalusan citra dan meningkatkan citra  detail  dan  resolusi  spasial  dan,  membuat struktur  organ  tampak  lebih  tajam.  CT  Scan Thorax  dengan  detail  tinggi  dan  resolusi  tinggi memberikan  sampling  anatomi  paru-paru  dan karena  itu  paling  berguna  dalam  evaluasi penyakit  paru-paru.  Sensitivitas  dan  spesifisitas untuk  mendeteksi  penyakit  paru  adalah  sekitar 94 dan 96%. Hal ini juga sesuai dengan apa yang dikemukakan  pada  penelitian  Prevrhal  et  al menunjukkan bahwa keakuratan dalam mengevaluasi  struktur  jaringan  yang  kecil  akan meningkat  dengan  penggunaan  kernel  high resulution.

## Simpulan
Terdapat  perbedaan  yang  signifikan  dalam kualitas  citra  anatomi  dengan  variasi  kernel B50s,  B60s,  B70s,  B80s,  U90s.  Hasil  penilaian yang diuji menggunakan Kruskal-Willis menghasilkan ada perbedaan antar variasi kernel. Kernel  yang  optimal  pada  CT  Scan  thorax  lung window  untuk  menghasilkan  kualitas  gambar anatomi yang optimal adalah kernel U90s. Hasil uji  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  mean rank Kruskal-Willis pada kernel U90 merupakan yang  optimal  dan  dapat  digunakan  sebagai alternatif dan diaplikasikan di lapangan.

## Daftar Pustaka
Christe,  A.,  et  al. CT  Patetrns  of  Fungal Pulmonary Infections of the Lung: Comparison of Standard-dose
and
Simulated  Low-dose  CT .  European  Journal of Radiology. 2012.
Dobbins, JT., McAdams HP.. Chest
Tomosynthesis:Technical  Principles  and
Clinical  Update :  European  Journal  of Radiology. 2009. Godoy,  MCB.,  et  al. Basic  Principles  and Postprocessing  Techniques  of  Dual-Energy CT:Ilustrated by Selected Congenital Abnormalities  of  the  Thorax :  Journal  of Thoracic Imaging. 2009. Kalra,  MK.,  et  al. Sinogram-Affirmed  Iterative Reconstruction  of  Low-Dose  Chest  CT
Effect  on  Image  Quality  and  Radiation Dose . American Journal of Reoentgenology. 2013.
Katsura,  M.,  et  al. Model-based  Iterative Reconstruction  Technique  for  Radiation Dose  Reduction  in  Chest  CT:  Comparison with the Adaptive Statical Iterative Reconstruction Technique : European
Radiology. 2012.
Kim, Y., et al. Ultra-Low-Dose CT of the Thorax Using  Iterative  Reconstruction:  Evaluation of  Image  Quality  and  Radiation  Dose Reduction.
American Journal
of Roentgenology, 2015.
Ohkubo,  M.,  Shinichi,  W.,  Kayugawa,  A., Matsumoto, T., Murao, K.. Image Filtering as  an  Alternative  to  the  Application  of  a Different  Reconstruction  Kernel  in  CT Imaging:  Feasibility  Study  in  Lung  Cancer Screening . Medical Physics : The
International  Journal  of  Medical  Physics Research and Practice. 2011.
Parshad,  R.,  et  al. Clinical,  Radiological  and Functional Assessment of Pulmonary Status in  Patients  with  Achalasia  Cardia  Before and  After  Treatment. European  Journal  of Cardio-Thoracic Surgery. 2012. Pinsaitong, N., Asavaphatiboon, S., dan Tangboonduangjit,  P.. Evaluation  of  Image Quality  and  Radiation  Dose  in  Kilovoltage Cone Beam Computed Tomography .
Journal of Physics. 2018.
Sloane, E. Anatomi dan Fisiologi untuk Pemula . Jakarta : EGC. 2014