## Jurnal Imejing Diagnostik
http://ejournal.poltekkes- smg.ac.id/ojs/index.php/jimed/index
Perbandingan Pegukuran Volume Tumor Brain MRI Menggunakan Teknik Manual Dan Metode Active Contour
Maizza Nadia Putri 1 ; Irwan Katili 2 ; Ahmad Hariri 3 Tri Asih Budiati 4 , Gatot Murti Wibowo 5
1) Stikes Guna Bangsa Yogyakarta, Indonesia
2,5) Poltekkes Kemenkes Semarang, Indonesia
3,4) Pertamina Central Hospital Jakarta, Indonesia
Corresponding author: Maizza Nadia Putri e-mail: nadiaputri1596@gmail.com
Received: January 29 th , 2021; Revised: January 30 st , 2021; Accepted: February 31 st , 2021

## ABSTRACT
Background: A  brain  tumor  is  a  mass  of  brain  cells  that  grow  abnormally.  In  radiological  terms,  a  brain tumor  is  called  a  space  occupying  lesion  (SOL)  which  generally  means  a  lump.  Radiologists  or  radiology specialists in identifying brain tumors will analyze the results of Magnetic Resonance Imaging (MRI) Brain images with post-processing techniques using a menu in a 3D editor called the region growing technique. Methods: This type of research is a quasi-experimental research design using Posttest Only Without  Control Group Design. The research plan will be  carried out at Hermina Hospital Bekasi using 32 samples of brain tumor  MRI  images,  the  sample  size  is  obtained  by  the  sample  size  formula  for  two  paired  populations according to Sastroasmoro (2011). Bivariate data analysis, if the data is normally distributed (p value > 0.05), then the Paired T-test statistical test is performed and if the data is not normally distributed (p value <0.05) the Wilcoxon statistical test is performed.
Results: The results of the  analysis of brain tumors are followed by manual measurement of tumor volume using  the  region  growing  technique.  It  requires  sufficient  expertise  and  experience  so  that  the  diagnosis  of tumor volume is given precisely and accurately so that its handling can  be carried out wisely Evaluation of MRI  images  requires  high  accuracy,  but  doctors  can  make  mistakes  because  the  diagnosis  is  still  done manually, such as errors in diagnosing the location of the tumor and the size of the object. The very complex structure of the human brain also presents its own difficulties in identifying brain tumors. Subjective factors can also affect manual doctor evaluations such as fatigue and uncontrolled time in evaluating an MRI image so that a digital image processing program is needed that can be done with a computational machine to assist doctors  in  evaluating  an  MRI  image  automatically.  The active  contour method  can  solve  the  problem  of topological changes in a brain tumor image.
Conclusion: The active contour method is able to classify images with high accuracy. So that it can increase the accuracy of the segmentation process for easy and fast medical diagnosis. The calculation of the volume of  brain  tumors  can  be  done  using  the  binaryization  method  which  has  been  segmented  through  the  final image produced by the active contour method. Tumor segmentation and automatic tumor volume calculation have great potential in clinical treatment by freeing doctors from the burden of manual labeling, digital image processing  of  brain  tumors  using  the  active  contour  method  can  be  used  as  a  complement  to  the  MRI modality that radiologists can use in calculating brain tumor mass volume calculations.
Keyword : tumor calculation volume; active contour methode; region growing ;  digital image processing.

## Pendahuluan
Tumor otak merupakan sekumpulan massa dari sel-sel  otak  yang  tumbuh  secara  abnormal  (Astuti LW, 2019). Dalam istilah radiologisnya, tumor otak disebut  dengan  lesi  desak  ruang  atau Space Occupying  Lesion  (SOL) yang  secara  umum mempunyai  arti  benjolan.  Diagnosis  tumor  otak dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  citra  hasil dari  pemeriksaan Magnetic  Resonance  Imaging (MRI)  Brain  (Astuti  SD,  2017).  MRI  Brain  mampu memvisualisasikan  struktur  internal  otak  manusia secara  rinci.  Protokol  pemeriksaan  MRI  Brain meliputi  pengambilan  citra  dengan pulsa  squence rutin  dan advanced  teknik diantaranya Turbo  Spin Echo (TSE), Diffusion  Weighted  Imaging (DWI), Fluid  Attenuated  Inversion  Recovery (FLAIR), Magnetic  Resonance  Angiography (MRA)  dan  juga Magnetic  Resonance Venography  (MRV)  (Amaral G, et al, 2013).
Radiologis atau dokter spesialis radiologi dalam mengidentifikasi  tumor  otak  akan  menganalisa  citra hasil  MRI  Brain  dengan  teknik post  processing menggunakan  menu  dalam  editor  3D  yang  disebut dengan  teknik region  growing (Manual  B.) . Hasil analisa  tumor  otak  dilanjutkan  dengan    pengukuran volume  tumor  secara  manual  menggunakan  teknik region growing, dibutuhkan keahlian dan pengalaman  yang  cukup  agar  diagnosa  volume tumor  yang  diberikan  tepat  dan  akurat  sehingga penanganannya  pun  dapat  dilakukan  dengan  bijak (Varijki  E.  et  al,  2017).  Evaluasi  citra  hasil  MRI memerlukan  ketelitian  dan  ketepatan  yang  tinggi, akan  tetapi  dokter  dapat  melakukan  kesalahan karena  diagnosa  yang  dilakukan  masih  secara manual  seperti  kesalahan  dalam  mendiagnosa  letak tumor dan juga ukuran obyek (Murinto. At al, 2011). Struktur  otak  manusia  yang  sangat  kompleks  juga memberikan  kesulitan  tersendiri  dalam  identifikasi tumor  otak  (Khan  Y.  at  al,  2017).  Faktor  subjektif juga  dapat  mempengaruhi  evaluasi  dokter  secara manual  seperti  kelelahan  dan  waktu  yang  tidak terkontrol  dalam  mengevaluasi  suatu  citra  MRI sehingga dibutuhkan suatu program pengolahan citra digital  yang  dapat  dilakukan  dengan  mesin komputasi untuk membantu dokter dalam mengevaluasi suatu citra MRI secara otomatis  (Roy S, 2012).
Pengolahan citra digital memungkinkan diperolehnya  indikator  kunci  yang  berguna  untuk perkembangan  penyakit  termasuk  dalam  evaluasi
suatu  kasus  tumor  otak.  Segmentasi  tumor  dan perhitungan  volume  tumor  pada  MRI  adalah tindakan  yang  penting  dalam  mengevaluasi  suatu kasus tumor otak (Roy S, 2012). Segmentasi adalah proses  mempartisi  gambar  ke  dalam  kelompok piksel  yang  identik  sehubungan  dengan  beberapa kriteria. Segmentasi dalam diagnosa tumor memiliki bagian penting dalam pengobatan tumor otak karena segmentasi  merupakan  filterasi  terbaik  untuk  dapat memisahkan area tumor dan non tumor dalam suatu citra  MRI  (Khan  Y.  at  al,  2017).  Salah  satu  metode segmentasi  tumor  otomatis  yang  dapat  diterapkan pada  berbagai  kondisi  citra  adalah    metode Active contour . Active contour merupakan teknik segmentasi  citra  yang  sensitif,  adaptif,  dan  mudah menemukan batas-batas objek yang penuh noise atau tidak  jelas  (Diah  Priyawati,  2015).  Metode active contour dapat  mengatasi  masalah  perubahan topologi pada  suatu  citra  tumor otak.  Metode  active contour  mampu  mengelompokkan  citra  dengan akurasi tinggi. Sehingga dapat meningkatkan akurasi proses  segmentasi  untuk  diagnosis  medis  menjadi mudah  dan  cepat.  Perhitungan  volume  tumor  otak dapat dilakukan dengan metode binerisasi yang telah tersegmentasi  melalui  citra  akhir  yang  dihasilkan dengan  metode active  contour .  Segmentasi  tumor dan  perhitungan  volume  tumor  secara  otomatis memiliki  potensi  besar  dalam  pengobatan  klinis dengan  membebaskan  dokter  dari  beban  pelabelan secara  manual  (Diah  Priyawati,  2015).  Pada penelitian  ini  diusulkan  suatu  program  pengolahan citra  digital  untuk  menghitung  volume  tumor  otak secara  otomatis  dengan  menggunakan  proses segmentasi  metode Active  Contour .  mengingat belum  adanya  software  otomatis  sebagai  pelengkap dalam modalitas MRI yang dapat radiologis gunakan dalam  menghitung  kalkulasi  volume  massa  tumor otak.

## Metode
Jenis  penelitian  adalah  quasi  eksperimen menggunakan  rancangan  penelitian Posttest  Only Without  Control  Group  Design. Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  adanya perbedaan  pada hasil  pengukuran  volume  tumor  menggunakan teknik region  growing pada  pesawat  MRI  Siemens 1,5  Tesla  dan  dengan  proses  segmentasi  metode active  conntour ( post-test ).  Rencana  penelitian  akan dilakukan di RS Hermina Bekasi dengan menggunakan  32  sampel  citra  MRI  tumor  otak,
besar sampel didapatkan dengan rumus besar sampel terhadap rerata  dua  populasi  berpasangan  sesuai dengan  Sastroasmoro  (2011).  Analisis  data  bivariat, apabila  data  berdistribusi  normal  (p  value  >0,05), maka dilakukan uji statistic Paired T-test dan apabila data  berdistribusi  tidak  normal  (p  value  <0.05) dilakukan uji statistik Wilcoxon (Ayu).

## Hasil dan Pembahasan
Pemeriksaan  citra  hasil  MRI  memerlukan ketelitian dan ketepatan yang tinggi Murinto  (2011)  menyebutkan  bahwa  salah  satu kesulitan  dalam  diagnosa  tumor  otak  adalah membedakan  organ  tumor  dan  non  tumor,  atau melakukan  manipulasi  pada  satu  objek  saja  tanpa meyentuh  objek  lain,  dan    sulitnya  memisahkan objek satu dengan objek yang lain (Segmentasi).
Dokter  dapat  melakukan  kesalahan  karena proses  segmentasi  yang  dilakukan  masih  secara manual  seperti  kesalahan  dalam  mendiagnosa  letak atau  besar  kecilnya  obyek  tumor.  Selanjutnya  Khan Y  (2017)  menyebutkan  Struktur  otak  manusia  yang sangat kompleks juga merupakan kesulitan tersendiri dalam  identifikasi  tumor  otak,  selain  itu  faktor subjektif  juga  dapat  mempengaruhi  evaluasi  dokter secara  manual  seperti  kelelahan  dan  waktu  yang tidak  terkontrol  dalam  mengevaluasi  suatu  citra MRI.  menjawab  kesulitan  dalam  identifikasi  tumor otak  Roy  (2012)  menyarankan  suatu  program pengolahan  citra  digital  dalam  membantu  diagnose tumor otak. Pengolahan  citra  digital  memungkinkan diperolehnya  indikator  kunci  yang  berguna  untuk perkembangan  penyakit  termasuk  dalam  evaluasi suatu  kasus  tumor  otak.  Diah  (2015)  melaporkan segmentasi  tumor  dan  perhitungan  volume  tumor secara  otomatis  memiliki  potensi  besar  dalam pengobatan  klinis  dengan  membebaskan dokter  dari beban pelabelan secara manual.
Penelitian Fitriyah (2019)  melaporkan bahwa proses penggambaran tumor otak GTV, CTV, PTV,  dan  OAR  pada  perencanaan  terapi  selama  ini dilakukan  secara  manual  dan  membutuhkan  waktu yang  tidak  sedikit  sehingga  diperlukan  program untuk  mempercepat  proses  penggambaran  tersebut. Fitriyah  mengusulkan  metode active  contour untuk melakukan delineasi  target  volume.  Delineasi  target volume  yang  akurat  merupakan  elemen  penting dalam  proses  TPS.  Untuk  meningkatkan  visualisasi dan membantu dalam penggambaran volume selama perencanaan radioterapi. Hasil penelitian
menunjukkan  keakuratan  metode active  contour untuk  menentukan  CTV  tumor  otak.  selanjutnya Perhitungan volume tumor dimulai dengan menghitung luas target di setiap irisan menggunakan Simpson  integration  formula.  Simpson  integration formula  dapat  digunakan  untuk  menghitung  luas target  yang  hasilnya  mendekati  hasil  perhitungan luas  target  manual.  Range  error  rate  yang  didapat adalah  luas  0,0006  sampai  0,0059,  dan  juga  untuk target  volume  dengan  range  rate  error  untuk  aksial 0,0001 sampai 0,0013 12 .
Gambar 1 (a) original image (b) hasil GTV contour (Fitriyah W, 2019)

## Gambar 2 Display 3D target volume
(Fitriyah W, 2019)
G.  Anand  (2019)  dalam  penelitiannya menyebutkan  bahwa  active  contour    membentuk kontur  gambar  tanpa  preprocessing  dan  melindungi detail gambar. Lapisan dalam jaringan konvolusional  3D  mengekstrak  fitur  spasial  dan temporal gambar. Setelah segmentasi, volume tumor dapat  diperkirakan  menggunakan  metode Extended Gauss untuk  memberikan  pengobatan  dan  estimasi dosis  yang  lebih  baik.  Hasil  pengujian  dievaluasi menggunakan  dataset  BRATS  yang  membuktikan keefektifan  segmentasi active  contour dan memperkirakan  volume  tumor  MRI,  dilaporkan bahwa  penelitian  segmentasi  citra  tumor  otak  dan perhitungan  volume  tumor  menggunkan  metode active  contour  mencapai  hasil  yang  lebih  baik (Kumar GA. At al, 2019).
Gambar 3 (a) original brain image (b) brain tumor (c) hasil segmentasi (d) 3d plot tumor .

## Simpulan
Segmentasi  tumor  dan  perhitungan  volume tumor secara otomatis memiliki potensi besar dalam pengobatan  klinis  dengan  membebaskan dokter  dari kesulitan identifikasi tumor secara manual. segmentasi  dan  perhitungan  volume  tumor  secara otomatis  dapat  dilakukan  menggunakan  program pengolahan  citra  digital  yang  dapat  digunakan sebagai pelengkap dalam modalitas MRI yang dapat radiologis  gunakan  dalam  menghitung  kalkulasi volume massa tumor otak.

## Daftar Pustaka
Astuti  LW.  Ekstrasi  Fitur  Citra  MRI  Otak  Menggunakan
Data Wavelet Transform (DWT) untuk
Klasifikasi  Penyakit  Tumor  Otak.  J  Ilm  Inform Glob. 2019;10(2):80–6.
Astuti  SD,  Aisyiah  N,  Muzammil    a.  Analisis  kualitas citra  tumor  otak  dengan  variasi  flip  angle  (FA) menggunakan  sequence  T2  turbo  spin  echo  axial pada  magnetic  resonance  imaging  (MRI).  Pertem Ilm  Tah  Fis  Medis  dan  Biofisika  2017. 2017;1(1):86–90.
Amaral  G,  Bushee  J,  Cordani  UG,  KAWASHITA  K,
Reynolds  JH,  ALMEIDA  FFMDE,  et  al.  No 主観的健康感を中心とした在宅高齢者におけ
る
健康関連指標に関する共分散構造分析 Title.
Vol. 369, Journal  of Petrology. 2013. 1689–1699 p. AYU. Statistik untuk Kedokteran dan Kesehatan - Google Books [Internet]. Available from: https://books.google.co.id/books?hl=en&lr=&id= Abh5OaO3qlMC&oi=fnd&pg=PA1&dq=kedokte ran&ots=SWQDIh73wY&sig=QezPgRQqZMT_a iayBz_rMqhx2Vo&redir_esc=y#v=onepage&q=k edokteran&f=false
Diah  Priyawati,  Indah  Soesanti  IH.  Kajian  Pustaka Metode  Segmentasi  Citra  Pada  Mri  Tumor  Otak. 2015;207–15.
Fitriyah  W,  Evi  Setiawati,  Adi  K.  Delineation  of  Target Volume for Brain Tumors in Radiotherapy Using Active  Contour  Segmentation  and  Simpson Integration.  Int  J  Eng  Technol  Manag  Res [Internet].  2020;6(6):137–45.  Available  from: http://dx.doi.org/10.29121/ijetmr.v6.i6.2019.403 Khan  Y,  Prof  A,  Bhatia  A.  Active  Contour  Based Segmentation  for  Brain  Tumor  Segmentation  in MRI. 2017;6(11):1165–71.
Kumar  GA, Sridevi  P  V.  Active  contour  model  for  brain mr  tumor  segmentation  and  volume  estimation. Int J Eng Adv Technol. 2019;9(1):7226–31.
Manual B. syngo MR D13.
Murinto,  Rahnawati  RF.  Segmentasi  Citra  Medik  MRI  ( Magnetic  Resonance  Imaging  )  Menggunakan SEGMENTASI CITRA MEDIK MRI ( MAGNETIC RESONANCE IMAGING ) MENGGUNAKAN METODE. Stud Tek Inform.
2016;(July 2011).
Roy S, Bandyopadhyay SK. Detection and Quantification of  Brain  Tumor  from  MRI  of  Brain  and  it’s Symmetric  Analysis.  Int  J  Inf  Commun  Technol Res  [Internet].  2012;2(6).  Available  from: http://www.esjournals.org
Sastroasmoro S. Perkiraan Besar Sampel dalam Penelitian Klinis. Dasar-dasar Metodol Penelit. 2011;359.
Varijki  E,  Triwijoyo  BK.  Segmentasi  Citra  Mri Menggunakan  Deteksi  Tepi  Untuk  Identifikasi Kanker Payudara. J Matrik. 2017;15(2):17.