## ANALISIS PERBANDINGAN VARIASI 3 FILTER PADA REKONSTRUKSI CITRA PEMERIKSAAN CT SCAN MASTOID
Novianty Sutrisno 1) , Pramudya Ade Kusumaputra 2) , Guntur Winarno 3) , Shinta Gunawati 4) 1,2,3,4 Poltekkes Kemenkes Jakarta II, Indonesia
Corresponding author: Novianty Sutrisno, Pramudya Ade Kusumaputra e-mail: novianty0807@gmail.com, pram.amr@gmail.com

## ABSTRACT
Background :  This  study  aims to  determine  the  differences  in  the  quality  of anatomical image information and to determine the best reconstruction variation of the Mastoid CT scan.
Methods :  The  design  of  this  study  was  quantitative  and  qualitative  analysis, conducted in the radiology unit of Banten Hospital with the study population was all  patients  who  underwent  a  head  CT  scan.  The  sample  was  taken  using  a purposive  sampling  technique  specifically  for  the Mastoid CT  Scan  examination with clinical mastoiditis. Image reconstruction was performed with three variations of the filter, namely bone standard, bone smooth, and bone sharp for analysis.
Result : The results obtained were that there were no significant differences in the SNR  values  of  the  three  filter  variations,  but  there  were  differences  in  the  CNR values of the three filter variations.
Conclusion : Based on the study conducted, it can be concluded that data obtained qualitatively  according  to  clinical  and  the  results  of  interviews  with  ENT specialists and radiologists that the bone sharp filter gets the highest rate which is used to analyze Mastoid CT images, and it is recommended to assess mastoid CT images with clinical mastoiditis.
Keywords : Mastoid CT Scan, Filter
Pendahuluan Mastoid merupakan  rongga  berisi  udara yang  terdapat  pada  tulang temporal yang berhubungan  dengan nasofaring melalui tuba eustachius dan  berhubungan  dengan mastoid air  cells (rongga mastoid )  melalui antrum tympanic (aditus ad antrum ). Rongga timpanik dan mastoid merupakan  kelanjutan dari  saluran  pernafasan  dan  menjadi  tempat yang  sering  mengalami  infeksi  yang  berasal dari saluran pernafasan melalui tuba eustachius (Alper  et  al.,  2017;  Juliano  et  al., 2013;  Louis et  al., 2009;  Petaros  et  al.,  2015; Swarts  et  al.,  2013) . Multislice  Computed Tomography (MSCT)  saat  ini  merupakan teknik  yang  paling  akurat  untuk  mempelajari
anatomi  dan  patologi  tulang temporal karena dapat  memberikan  hasil  citra  tulang  –  tulang bagian  dalam  organ  telinga  dengan  sangat baik(Heilbrun et al., 2003; Reiser et al., 2014; Seeram,  2016;  Swartz,  2001;  “The  Essential Physics of the Medical Imaging, 3rd edJerrold T.  Bushberg,  J.  Anthony  Seibert,  Edwin  M. Leidholdt, Jr, and John M. Boone Philadelphia,  Pa:  Lippincott  Williams  & Wilkins,  2012.  ISBN:  978-0-7817-8057-5.
Hardcover, $199.99; pp 1048.,” 2015).
CT  scan mastoid membutuhkan  resolusi yang  sangat  baik.  Yang  paling  utama  adalah slice  thickness yang  tipis,  rekonstruksi algoritma high  resolution , dan Field  Of  View (FOV)  yang  kecil  (Romans,  2018;  Schaefer-
Prokop et al., 2001; Seeram, 2016). Salah satu parameter yang mempengaruhi kualitas pencitraan  pada  CT  scan  adalah  filter  atau lebih  dikenal  dengan kernel yang  dapat meningkatkan kontras resolusi, spasial resolusi dan    mengurangi noise .  Parameter filter  yang  terdapat  pada  modalitas  imaging MSCT  untuk  pemeriksaan  CT  scan mastoid terutama  kondisi window tulang  yaitu  filter standard (H40)  digunakan  untuk  hasil  citra jaringan  lunak  di  kepala.  Filter bone  smooth (H20)  dan  untuk  filter bone  sharp digunakan (H50) untuk gambaran lebaih tajam. Semakin tinggi  nilai  filter  (H.70s  atau  H.90s)  semakin tinggi  penggunaan algoritma  rekonstruksi semakin tajam hasil  citra (Cheng et al., 2017; Darmini et al., 2020).
Sering  dijumpai  pemeriksaan  CT  scan Mastoid tidak  menggunakan  parameter  CT
scan Mastoid melainkan menggunakan parameter  CT  scan kepala.  Oleh  karena  itu, berdasarkan latar belakang tersebut,
diperlukan penelitian tentang analisis perbandingan variasi 3 filter pada rekonstruksi citra  pemeriksaan  CT  Scan Mastoid ,  dengan tujuan untuk menganalisa pengaruh penggunaan filter bone standart, bone smooth dan  bone  sharp  terhadap  hasil  rekonstruksi citra CT Scan mastoid. Serta untuk menentukan parameter filter yang tepat untuk pemeriksaan CT scan mastoid .
Penggunaan  filter  atau  kernel  dalam  CT scan  sangat  penting  untuk  menghilangkan kebanyakan efek  Bluirring ,  dan  sangat melekat  dengan  rekonstruksi  citra  CT  scan yang  menggunakan  teknik  yang  disebut dengan back  projection .  Semakin  tinggi rekonstruksi  filter  atau  kernel  yang  dipilih maka  semakin  tinggi  resolusi  citra  yang dihasilkan.  Dengan  adanya  metode  ini  maka citra  seperti  tulang, soft  tissue dan  jaringan  – jaringan  lain  dapat  dibedakan  dengan  jelas pada  layar  monitor.  Filter  untuk  resolusi tinggi  yaitu  yang  mampu  memperjelas  tepian organ atau perbatasan organ akan menghasilkan  citra  yang  lebih  baik,  tetapi tingkat noisenya akan lebih tinggi. Filter atau kernel  pada  CT  scan  dapat  juga  didesain untuk  meningkatkan  kualitas  tepi  pada  citra dan  menghasilkan  tampilan  yang  lebih  tajam, sehingga dapat meningkatkan kontras resolusi,  spatial  resolusi dan  kemudian mengurangi kehadiran noise .
A B C
Gambar 1. Hasil rekonstruksi filter standart (A) , bone smooth (B) , dan bone sharp (C)

## Metode
Penelitian ini menggunakan metode analitik kuantitatif, kualitatif dengan menggunakan  data Retrospective .  Dilakukan pada  bulan  november  –  desember  2020. Sampel  dipilih  dengan  pendekatan  teknik purposing sampling sebanyak 10 sampel yang melakukan  pemeriksaan  CT  scan  mastoid. Pemeriksaan  menggunakan  modalitas  MSCT Siemens  Definition  AS  64  slices  dengan ketebalan rekonstruksi citra 3 mm. RAW data pasien  yang  telah  melakukan  pemeriksaan dilakukan  rekonstruksi  dengan  menggunakan filter bone standart (J40), bone smooth (J30S), dan  bone  sharp  (J70).  Dari  hasil  rekonstruksi tersebut  dipilih  2  irisan  dari  masing-masing sampel  pada  filter  yang  digunakan.  Data DICOM  irisan  tersebut  kemudian  di  analisa nilai  individual  pixel,  nilai  mean  dan  standar deviasi dengan menggunakan software ImageJ. Software  Image  J ini  mampu  untuk menampilkan,  menganalisa,  memproses,  dan menyimpan  format  DICOM. Software ini menganalisa  dengan  menggunakan Region  of Interst (ROI)  (strasdat  H).  Dari  pengukuran menggunakan  software  ImageJ  didapatkan nilai  Mean  HU,  Mean  min,  Mean  max,  dan standar  deviasi  dari  ROI  yang  dibuat.  Nilai tersebut  digunakan  untuk  menghitung  nilai Signal  to  Noise  Ratio  (SNR)  dan  Contrast  to Noise  Ratio  (CNR)  dengan  menggunakan persamaan berikut :
SNR =    Average Mean (HU) δ π (standar Deviasi)
CNR  =  Mean HU max – Mean HU min δ Background
Nilai  SNR  dan  CNR  yang  diperoleh kemudian dibandingkan dengan menggunakan uji  statistik  Anova  dengan  menggunakan software pengolahan data statistik.
Selain  itu  juga  dilakukan  penilaian  secara kualitatif  dengan  melakukan  wawancara kepada  responden  dari  dokter  spesialis radiologi  dan  dokter  spesialis  THT  untuk menilai  resolusi  kontras,  resolusi  spasial, noise  dan  artefak  secara  subjektif  visual responden. Hasil penilaian dibandingkan nilai rata-rata yang diperoleh.

## Hasil dan Pembahasan
Dari  penghitungan  dengan  menggunakan software  ImageJ,  diperoleh  nilai  Mean  HU, Mean  min,  Mean  max,  dan  standar  deviasi dari ROI yang dibuat. Nilai tersebut kemudian diolah  dengan  menggunakan  persamaan  SNR dan  CNR.  Nilai  SNR  yang  diperoleh  dari persamaan tersebut ditampilkan pada tabel 1.
Tabel 1.  Nilai Signal to Noise Ratio
Dan nilai CNR yang diperoleh dari persamaan diatas ditampilkan pada tabel 2.

## Tabel 2.  Nilai Contrast to Noise Ratio
CNR (Contrast to Noise Ratio)
Pasien Standart 1 Standart 2 Bone Smooth 1 Bone Smooth 2 Bone Sharp 1 Bone Sharp 2 1 1.151,218 1.252,792 1.293,606 1.411,643 103,503 104,819 2 76,153 198,790 263,213 231,090 73,301 74,690 3 200,010 722,591 214,427 840,140 96,491 91,521 4 818,762 203,802 93,328 219,743 71,092 51,006 5 486,282 419,926 520,535 503,494 84,224 87,239 6 1.814,412 1.347,854 1.324,340 1.556,069 171,209 137,520 7 669,849 571,724 730,067 687,521 90,956 93,311 8 917,748 235,169 1.054,427 244,032 168,704 97,239 9 249,176 175,639 312,861 198,077 45,644 55,662 10 896,645 790,757 1.069,467 979,167 105,629 71,744
Sebelum  dilakukan  uji  statistik,  data  yang sudah  diperoleh  sebelumnya  harus  dilakukan uji  normalitas  terlebih  dahulu.  Uji  ini dilakukan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh  memiliki  distribusi  normal  atau tidak.  Juga  berfungsi  untuk  menentukan  uji statistik yang tepat.

## Tabel 3. Uji normalitas nilai Signal to Noise Ratio

## Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnov Statistic Df Sig. Standart1 ,149 10 ,200 * Standart2 ,132 10 ,200 * BoneSmooth1 ,147 10 ,200 * BoneSmooth2 ,158 10 ,200 * BoneSharp1 ,123 10 ,200 * Bonesharp2 ,153 10 ,200 * Pasien SNR (signal to Noise Ratio) standart 1 standart 2 Bone Smooth 1 Bone Smooth2 Bone Sharp 1 Bone Sharp 2 1 -4,175 2,940 -2,756 2,923 -1,007 1,424 2 -0,629 -1,117 -0,597 -2,564 0,037 -0,533 3 2,209 0,415 3,638 0,494 0,795 -0,065 4 1,149 1,624 1,263 1,792 -0,300 0,662 5 2,915 2,446 3,109 2,638 1,335 1,060 6 3,073 6,017 4,812 3,521 1,878 1,300 7 3,519 3,276 3,817 3,513 1,019 1,232 8 -0,349 0,425 -0,197 0,545 0,570 -0,405 9 0,697 5,714 0,770 5,892 0,194 2,748 10 1,520 0,954 1,639 1,068 0,697 0,122

## Tabel 4. Uji normalitas nilai Contrast to Noise
Ratio Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov Statistic Df Sig. Standart1 ,157 10 ,200 * Standart2 ,194 10 ,200 * Smooth1 ,188 10 ,200 * Smooth2 ,210 10 ,200 * Sharp1 ,255 10 ,064 Sharp2 ,134 10 ,200 *
Dari  tabel Test  of  Normality diatas menunjukkan  hasil  Uji  Kolmogorov-Smirnov dari  nilai  SNR.  Pada  Standart1,  standart  2, bone smooth 1, bone smooth 2, Bone sharp 1, dan bone sharp 2  p value adalah 0,200 > dari 0,05, maka  sebaran  data berdistribusi  normal. Dan  hasil  Uji  Kolmogorov-Smirnov  nilai CNR.  Pada  Standart  1  p  value  0,200  >  0,05, standart 2 p value 0,200 > 0,05, bone smooth 1 p value 0,02 > 0,05, bone smooth 2 p value 0,200 > 0,05, Bone sharp 1 0,064 > 0,05, dan bone  sharp  2  p  value  0,200  >    0,05,  maka sebaran  seluruh  data  berdistribusi  normal. Maka  uji  statistik  yang  digunakan  untuk menguji  perbedaan  data  diatas  adalah  uji Anova.
Setelah  diperoleh  hasil  uji  normalitas, data  SNR  dan  CNR  dilakukan  uji  Anova untuk  melihat  perbedaannya.  Masing-masing data  diuji  sesuai  dengan  kelompok  citra  nya. Hasil uji Anova ditunjukkan pada tabel 5 dan 6.
Tabel 5. Uji Anova nilai Signal to Noise Ratio

## UJI ANOVA
SNR Nilai Signifikans. SNR Citra Kelompok 1 0,508 SNR Citra Kelompok 2 0,205
Pada  uji  Anova  nilai  SNR  diperoleh  nilai signifikans  p  (p-value)  =  0,508  pada  citra kelompok 1 dan p (p-value) = 0,205 pada citra kelompok  2.  Dengan  demikian  dikarenakan nilai  signifikans  0,508  >  0,05  dan  0,205  > 0,05  maka  Ho  diterima,  sehingga  diputuskan tidak  ada  perbedaan  yang  bermakna  rata-rata nilai  SNR  berdasarkan  ketiga  kelompok  filter pada potongan gambar 1 dan 2 tersebut.

## Tabel 6. Uji Anova Contrast to Noise Ratio UJI ANOVA
CNR
Nilai Signifikans. CNR Citra Kelompok 1 0,003 CNR Citra Kelompok 2 0,003
Pada uji Anova nilai CNR diperoleh nilai signifikans  p  (p-value)  =  0,003  pada  citra kelompok 1 dan p (p-value) = 0,003 pada citra kelompok  2.  Dengan  demikian  dikarenakan nilai  signifikans  0,003  >  0,05  dan  0,003  > 0,05  maka  Ho  ditolak,  sehingga  diputuskan ada  perbedaan  yang  bermakna  rata-rata  nilai CNR berdasarkan ketiga kelompok filter pada potongan gambar 1 dan 2 tersebut.
Hal ini sesuai dengan kepustakaan bahwa semakin tinggi penggunaan algoritma rekonstruksi maka  semakin  tajam  citra  yang didapatkan. Perbedaan nilai Contrast to Noise Ratio (CNR)  terdapat  pada  penggunaan  filter bone smooth dengan bone sharp pada masing masing  kelompok  gambar  menunjukkan semakin  tinggi  algoritma  filter  rekonstruksi yang  digunakan,  maka  citra  akan  semakin tajam dan memiliki kontras yang tinggi.
Untuk  mengetahui  dimana  perbedaannya maka  dilakukan  uji  statistik  selanjutnya  yaitu uji  Post  Hoc  Bonferroni.  Uji  ini  juga merupakan  bagian  dari  uji  Anova  untuk membandingkan nilai mean dari data.

## Tabel 7. Uji Bonferroni CNR Kelompok 1
Multiple Comparisons Dependent Variable:   CNR (I) Filter (J) Filter Mean Difference (I-J) Bonferroni Standart1 Smooth1 40,398400 Sharp1 626,950200 * Smooth1 Standart1 -40,398400 Sharp1 586,551800 * Sharp1 Standart1 -626,950200 * Smooth1 -586,551800 * *. The mean difference is significant at the 0.05 level.

## Tabel 8. Uji Bonferroni CNR Kelompok 2

## Multiple Comparisons
Dependent Variable:   CNR
(I) Filter (J) Filter Mean Difference (I- J) Bonferroni Standart2 Smooth2 -95,193200 Sharp2 505,429300 * Smooth2 Standart2 95,193200 Sharp2 600,622500 * Sharp2 Standart2 -505,429300 * Smooth2 -600,622500 *
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Dari tabel uji Post Hoc diatas dapat dilihat citra  pada  filter  apa  saja  yang  memiliki perbedaan  nilai  mean  CNR.  Pada  citra kelompok  1  dan  2  terlihat  bahwa  filter standart dan smooth tidak memiliki perbedaan mean  yang  signifikan.  Perbedaan  nilai  mean terlihat  pada  filter  sharp  dengan  standart  dan filter  sharp  dengan  smooth  pada  citra kelompok 1 maupun kelompok 2.
Sebagai  pembanding  juga  dilakukan wawancara  terhadap  3  orang  responden  dari dokter  spesialis  radiologi  untuk  menilai  citra CT scan mastoid secara kualitatif.
Tabel 9. Hasil rata-rata penilaian kualitatif .
Hasil rata-rata penilaian kualitatif Sampel Nilai Rata- rata Resolusi spasial Nilai Rata- rata Resolusi Kontras Nilai Rata- rata Noise Filter Satndart 2,8 2,6 2,3 Filter Bone Smooth 1,0 1,0 1,7 Filter Bone Sharp 3,7 3,9 3,3
Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa filter  bone  sharp  mendapatkan  penilaian tertinggi  sebesar  3,7  untuk  resolusi  spasial, 3,9  untuk  resolusi  kontras,  dan  3,3  untuk noise.  Diurutan  kedua  adalah  filter    standart yang  mendapatkan  penilaian  2,8  untuk resolusi  spasial,  2,6  untuk  resolusi  kontras, dan  2,3  untuk  noise.  Dan  di  urutan  terakhir adalah  filter  bone  smooth  yang  mendapatkan penilaian  1  untuk  resolusi  spasial,  1  untuk resolusi kontras, dan 1,7 untuk noise.
Juga  dari  hasil  wawancara  yang  telah dilakukan,  didapatkan  bahwa  filter    bone sharp merupakan filter yang paling baik untuk menilai  klinis mastoiditis. pemeriksaan  CT scan mastoid. Hal ini sesuai dengan keinginan dokter  klinisi  bahwa  ketika  pemeriksaan  CT Scan  mastoid dilakukan  adalah  untuk menilai kelainan  pada Cellulae  Mastoidea atau Mastoid  Air  Cell. Hasil  penelitian  diatas  juga sesuai  dengan  kepustakaan  bahwa  CT  scan mastoid  membutuhkan  tingkat  ketajaman yang optimal. Dengan penggunaan filter bone sharp  maka  gambaran  seperti  tulang, soft tissue dan  jaringan  –  jaringan  lain  dapat
dibedakan  dengan  jelas  pada  layar  monitor, filter  untuk  resolusi  tinggi yaitu  yang mampu memperjelas  tepian  atau  ujung  –  ujung gambar  akan  menghasilkan image yang  lebih baik.

## Kesimpulan
Dari  pembahasan  penelitian  diatas  maka dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  terdapat perbedaan kualitas citra CT scan mastoid pada penggunaan  variasi  3  filter  rekonstruksi pemeriksaan CT scan amstoid. Serta disarankan  dalam  rekonstruksi  pemeriksaan CT  Scan Mastoid hendaknya  menggunakan filter  bone  sharp  dalam  mendiagnosa  klinis mastoiditis untuk  mengevaluasi  struktur tulang dan mastoid air cell , serta menggunakan filter standart untuk mengevaluasi jaringan sekitar tulang mastoid .

## Daftar Pustaka
Alper,  C.  M.,  Luntz,  M.,  Takahashi,  H., Ghadiali,  S.  N.,  Swarts,  J.  D.,  Teixeira, M. S., Csákányi, Z., Yehudai, N., Kania,
R.,  &  Poe,  D.  S.  (2017).  Panel  2: Anatomy (Eustachian Tube, Middle Ear, and  Mastoid—Anatomy,  Physiology, Pathophysiology,  and  Pathogenesis). Otolaryngology  -  Head  and  Neck Surgery (United States). https://doi.org/10.1177/01945998166479 59 Cheng,  T.,  Chen,  D.,  Yu,  B.,  &  Niu,  H.
(2017). Reconstruction of super- resolution STORM images using compressed  sensing  based  on  low- resolution raw images and interpolation. Biomedical Optics Express. https://doi.org/10.1364/boe.8.002445
Darmini,  Ari  Setiyono,  P.,  Rochmayanti,  D., Nino  Kurniawan,  A.,  &  Nugroho Setiawan,  A.  (2020).  The  Optimization of  Mastoid  CT  Image  Using  Windows and  Kernel  Reconstructions.  Journal  of Physics:
Conference
Series. https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1471/1/012015
Heilbrun, M. E., Salzman, K. L., Glastonbury, C.  M.,  Harnsberger,  H.  R.,  Kennedy,  R. J.,  &  Shelton,  C.  (2003).  External auditory  canal  cholesteatoma:  Clinical and imaging spectrum. American
Journal of Neuroradiology. Juliano,  A.,  Ginat,  D.,  &  Moonis,  G.  (2013). Imaging  Review  of  the  Temporal  Bone: Part  I.  Anatomy  and  Inflammatory  and Neoplastic Processes. Radiology. Louis,  R.  G.,  Loukas,  M.,  Wartmann,  C.  T., Tubbs, R. S., Apaydin, N., Gupta, A. A., Spentzouris, G., & Ysique, J. R. (2009). Clinical  anatomy  of  the  mastoid  and occipital emissary veins in a large series. Surgical  and  Radiologic  Anatomy. https://doi.org/10.1007/s00276-008- 0423-5 Petaros,  A.,  Sholts,  S.  B.,  Slaus,  M.,  Bosnar, A.,  &  Wärmländer,  S.  K.  T.  S.  (2015). Evaluating  sexual  dimorphism  in  the human mastoid process: A viewpoint on the  methodology.  In  Clinical  Anatomy. https://doi.org/10.1002/ca.22545 Reiser,  M.  F.,  Hricak,  H.,  Knauth,  M., Thomsen,  H.  S.,  &  Webb,  J.  A.  W. (2014).  Contrast  media.  Safety  Issues and  ESUR.  In  Medical  Radiology
Diagnostic Imaging (Third). Springer.
Romans, L. E. (2018). Computed tomography for technologists: A comprehensive text, second  edition  (First  Edit).  Wolters Kluwer Health.
Schaefer-Prokop, C., Prokop,
M., Fleischmann,  D.,  &  Herold,  C.  (2001). High-resolution CT of diffuse interstitial lung  disease:  Key  findings  in  common disorders. European Radiology. https://doi.org/10.1007/s003300000648 Seeram, E. (2016). COMPUTED TOMOGRAPHY  Physical  Principles, Clinical Applications, and Quality Control FOURTH EDITION. http://evolve.elsevier.com/Seeram/YOU’
VEJUSTPURCHASED Swarts,  J.  D.,  Alper,  C.  M.,  Luntz,  M., Bluestone, C. D., Doyle, W. J., Ghadiali, S.  N.,  Poe,  D.  S.,  Takahashi,  H.,  &
Tideholm, B. (2013). Panel 2: Eustachian  tube,  middle  ear,  and mastoid-anatomy, physiology,
pathophysiology, and pathogenesis. Otolaryngology  -  Head  and  Neck Surgery (United States). https://doi.org/10.1177/01945998124726 31
Swartz,  J.  D.  (2001).  Temporal  bone  trauma. Seminars  in  Ultrasound  CT  and  MRI.
https://doi.org/10.1016/S0887- 2171(01)90008-3 The Essential Physics of the Medical Imaging, 3rd  edJerrold  T.  Bushberg,  J.  Anthony Seibert,  Edwin  M.  Leidholdt,  Jr,  and John  M.  Boone  Philadelphia,  Pa: Lippincott  Williams  &  Wilkins,  2012. ISBN:  978-0-7817-8057-5.  Hardcover, $199.99;  pp  1048.  (2015). Radiology . https://doi.org/10.1148/radiol.14144045