## ANALISIS KUALITAS CITRA ANATOMI MSCT UROGRAPHY DENGAN VARIASI INTERATIVE MODEL RECONTRUCTION (IMR)
Ary Kurniawati 1 Nanang Sulaksono 2 Devi Mawarlina 3 Siti Anikmah 4 Dadang Nugroho 5 1,2 Poltekkes Kemenkes Semarang, Indonesia
345 RSUD dr. Soewondo Pati, Indonesia
Corresponding author: Ary Kurniawati Email: ary.kurniawati@poltekkes-smg.ac.id

## ABSTRACT
Background: The urinary system consists of two kidneys and ureters, urinary bladder, and urethra. Various modalities in  radiology can  be  used  to radiologically  detect  abnormalities in  the  urinary  system,  one  of which is MSCT. MSCT Urography with tracking technique can identify urolithiasis in the ureters. Iterative reconstruction is used to reduce the dose received by the patient without reducing image quality. Iterative Model Reconstruction (IMR) is the second-generation IR algorithm from the previous generation, namely iDose  (Philips  Healthcare).  This  study  aims  to  determine  the  optimal  anatomy  image  quality  with  IMR variations on non-contra Urography MSCT images using tracking techniques.
Methods: This type of research is an experiment with data obtained from a comparison of the quality of anatomical images from tracking images with IMR variations. Place of data collection at the Radiology Installation  of  RSUD  RAA  Soewondo  Pati.  Time  for  data  collection  From  2022.  An  assessment  of  the quality of the anatomical images was carried out by 2 radiologists. Data analysis was carried out using the Friedman statistical test method. The level of significance (level of significance) is 95% or α> 0.05 and is done by assessing the p-value. For a significant level of assessment p <0.05 then Ho is rejected and p> 0.05 then Ho is accepted.
Results: There are differences in information on each anatomy of the renal parenchyma, pelvic calices, ureters, and perirenal space in the use of IMR variations. The results showed that the optimal IMR variation value  was  IMR  3  with  a  mean  rank  value  of  2.7.  Increasing  the  use  of  IMR  levels  reduces  noise  and increases spatial resolution, so that IMR level 3 has the best assessment of anatomical information. Conclusions: We  recommend  that  the  non-contrast  MSCT  Urography  examination  with  the  Tracking Technique use IMR 3 which can produce optimal anatomical image information on the kidney parenchyma, pelvic calices, ureters, and perirenal space.
Keyword : MSCT Urography; Kualitas citra; IMR.

## Pendahuluan
Sistem  urinaria  terdiri  dari  organ-organ  yang memproduksi  urin  dan  mengeluarkannya  dari tubuh.  Sistem  ini  merupakan  salah  satu  sistem utama untuk mempertahankan homeostasis (kekonstanan  lingkungan  internal).  Organ  yang termasuk dalam sistem urinaria meliputi dua ginjal, dua  ureter,  satu  kandung  kemih  dan  satu  uretra (Scanlon & Sanders, 2015).
Modalitas  CT  scan  dapat  menghasilkan gambaran  volumetric  (kemampuan  membuat potongan  tipis  secara  spiral)  sehingga  mampu mendeteksi kelainan-kelainan organ intra abdominalis  pada  umumnya  dan  saluran  kemih pada  khususnya secara cross-sectional dan  dengan
proses  pemeriksaan  yang  cepat  (Kawashima  dkk., 2004).
MSCT  Urography  dapat  menilai  fungsi  ginjal, ureter, dan vesika urinaria sekaligus untuk evaluasi kasus urolithiasis, nefrolithiasis deteksi adanya batu ataupun  tumor  pada  traktus  urinarius,  infeksi saluran  kemih  berulang,  trauma  dan  evaluasi kelainan-kelainan kongenital serta untuk persiapan transplantasi ginjal (Kawashima dkk., 2004).
Pada penelitian sebelumnya penggunaan rekontruksi  tracking  pada  MSCT  abdomen  tanpa menggunakan  media  kontras  positif  mampu menghasilkan  citra  traktus  urinarius  (Sulaksono dkk.,  2016),  dan  mampu  mengidentifikasi  citra tracktus urinarius dengan kasus urolithiasis berupa batu pada ureter dengan analisis kontras (Sulaksono dkk.,  2017),   teknik tracking  yang digunakan  agar

## JURNAJURNAL RADIOGRAFER INDONESIA  e-ISSN 2807-7415, p-ISSN 2620-9950
hasil  radiograf  optimal  dengan  menggunakan parameter filter
Abdomen Medium Sharp/Mediastinum  Standard  (Sulaksono,  Dwi Prastanti, dkk., 2019), dan menggunakan ASIR 100 (Sulaksono, Ardiyanto, dkk., 2019).
Seiring dengan perkembangan MSCT, kekhawatiran  tentang  paparan  radiasi  telah meningkatkan  perhatian  untuk  mengurangi  dosis radiasi,  namun  mengakibatkan  noise  citra  yang meningkat  dan  kualitas  citra  menurun  karena keterbatasan standar rekonstruksi algoritma Filtered Back Projection (FBP) yang saat ini digunakan pada samua  MSCT.  Metode  untuk  menurunkan  noise telah  dikembangkan  berdasarkan  rekonstruksi algoritma iterative (Matsuki et al., 2013).
Interative Model Recontruction (IMR) merupakan  IR  algoritma  generasi  kedua  dari generasi  sebelumnya  yaitu  iDose.  Teknologi  ini juga  dapat  menurunkan  dosis  yang  lebih  rendah pada  pasien  dan  juga  memperbaiki  kualitas  citra yang  dihasilkan  (Philips  Healtcare).  Setiap  vendor mempunyai  metode  dan  nama  yang  berbeda. Misalnya  GE  healthcare  memiliki  sistem  yang disebut  Auto  mA  3D,  Philips  Healthcare menggunakan  DoseRight,  Siemens  Healthcare menyebut  sistemnya  Care  Dose  4D,  dan  Toshiba Medical  Systems  menyebut  sistemnya  Sure Exposure 3D (Maldjian & Goldman, 2013). Begitu juga  pula  dengan  AIDR  3D  di  vendor  lain  seperti Philips  Healthcare  menyebut  berbeda  yaitu  iDose, GE Healthcare menyebut ASIR, Siemens SOMATOM  menyebut  SAFIRE  (Willemink  dkk.,
2013).
Pada penelitian
sebelumnya
yang
membandingkan anatara FBP dengan IMR1 dengan menggunkan phantom dengan menggunakan faktor eksposi  (kV  100)  dan  slicethiknes  3mm,  FBP menghasilkan reduksi noise dari rentang 5%-56%, sedangkan  IMR1  dapat  menghasilakan  reduksi noise  sebesaar  85%.  Hal  ini  menunjukan  bahwa IMR1 dapat meruduksi noise lebih besar dariapada FBP (Khawaja dkk., 2015).

## Metode
Desain  penelitian  ini  adalah  penelitian  yang dilakukan  adalah  penelitian  eksperimental  dengan pendekatan observasional. Subyek penelitian adalah citra MSCT Urography non kontras dengan teknik tracking menggunakan variasi IMR, dan dinilai oleh 2  responden  dokter  Spesialis  Radiologi  sebagai obsever  dengan  menilai  citra  anatomi  yang  sudah dilakukan validasi.
Evaluasi  kualitas  gambar  dilakukan  melalui metode subjektif yang dikenal sebagai VGA, untuk menilai  apakah  gambar  sesuai  apa  tidak  dengan kriteria  yang  telah  ditetapkan  dengan  melakukan penilaian secara relatif, di mana nilai yang diberikan pada  kualitas  gambar,  pemberian  nilai  1  -  5  pada citra  MSCT  tracking,  sistem  klasifikasi  yang digunakan  dalam  mutlak  visual  analisis  grading (VGA)  –  Study  (Ludewig  dkk.,  2010).  Penelitian dilakukan  di  Instalasi  Radiologi  RSUD  RAA Soewondo Pati.
Analisa  data  dilakukan  dengan  metode  uji statistik  Wilcoxon  karena  data  ordinal  dengan kelompok  berpasangan.  Uji  statistik  wilcoxon digunakan  untuk  pengujian  terhadap  hipotesa  dan melihat tingkat perbedaan informasi citra anatomi. Tingkat  kepercayaan  (level  of  signification)  95% atau α>0,05 dan dilakukan dengan meniilai p-value. Untuk tingkat signifikan penilaian p<0,05 maka Ho ditolak dan p>0,05 maka Ho diterima.

## Hasil dan Pembahasan
Hasil  citra  pemeriksaan  MSCT  Urography  non kontras  dengan  teknik  tracking  menggunakan variasi IMR 1 sampai IMR 3 seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Citra MSCT variasi IMR 1-3
Citra  MSCT  Urography  non  kontras  dengan teknik tracking menggunakan variasi IMR tersebut dinilai  oleh  dua  responden  dokter  spesialis radiologi.    Penilaian  dilakukan  untuk  menilai informasi  anatomi  pada  citra  MSCT  tersebut. Anatomi  yang  dinilai  meliputi  parenkim  ginjal, pelvic  calices  ginjal,  ureter,  dan  ruang  perirenal. Responden memberikan skor untuk masing-masing anatomi.  Skor  dari  kedua  responden  kemudian dirangkum  dan  dianalisis  dengan  uji  Kappa  untuk mengetahui reliabilitas kedua responden.
Tabel 1. Hasil Uji Kappa Uji Kappa P Value Kesimpulan Responden  1  dan Responden 2 .675 Reliabilitas kuat
Hasil dari Uji Kappa menunjukkan terdapat kesepakatan  persepsi  kuat  antara  responden  1 dengan responden 2 dengan nilai Kappa sebesar 0,675. Maka untuk  uji statistik informasi citra selanjutnya,  peneliti  hanya  menggunakan  data informasi citra dari responden pertama.
Data  informasi  citra  berupa  data  ordinal. Sebelum masuk ke analisis data, dilakukan uji normalitas  data.  Hasil  dari  uji  normalitas  data berdistribusi tidak normal, maka digunakan uji Friedman untuk mengetahui perbedaan informasi  citra anatomi MSCT Urography non kontras  dengan  teknik  tracking  menggunakan IMR  1-3.  Uji  Friedman  dilakukan  pada  tiap anatomi.
Pada  anatomi  parenkim  ginjal,  nilai signifikansi  variasi  IMR  1-3  yaitu  0.000 (p<0,05),  yang  artinya  terdapat  perbedaan informasi anatomi parenkim ginjal pada variasi IMR 1-3. Anatomi parenkim ginjal, untuk mean rank tertinggi yaitu pada variasi IMR 3 dengan nilai  2,65,  IMR  2  dengan  nilai  2,30,  IMR  1 dengan nilai 1,90.
Tabel 2. Hasil Uji Friedman pada parenkim ginjal
Anatomi Variasi Mean Rank Asymp. Sig Makna Parenkim ginjal IMR1 1.90 .000 Ada Beda IMR2 2.30 IMR3 2.65
Pada anatomi pelvic dan calices ginjal, nilai signifikansi  yaitu  0.000  (p<0,05)  yang  artinya terdapat  perbedaan  informasi  anatomi  pelvic dan  calices  ginjal  pada  variasi  IMR  1-3.  Nilai mean rank tertingi pada anatomi pelvic calices ginjal  pada  variasi  IMR  3  dengan  nilai  2,70, IMR  1  dengan  nilai  2,15  IMR  2  dengan  nilai 1,85.

## Tabel 3. Hasil Uji Friedman pada pelvic calices ginjal
Anatomi Variasi Mean Rank Asymp. Sig Makna Pelvic calises ginjal IMR1 2.15 .000 Ada Beda IMR2 1.85 IMR3 2.70
Pada anatomi ureter, nilai signifikansi yaitu 0.000 (p<0,05) yang artinya terdapat perbedaan informasi anatomi ureter dengan variasi IMR 1-
3. Nilai mean rank tertinggi pada anatomi ureter yaitu  pada  penggunaan  variasi  IMR  3  dengan nilai 2,75, kemudian IMR 2 dengan nilai 2,65, IMR 1 dengan nilai 2,00.
Tabel 4. Hasil Uji Friedman pada ureter
Anatomi Variasi Mean Rank Asymp. Sig Makna Ureter IMR1 2.00 .000 Ada Beda IMR2 2.65 IMR3 2.75
Pada  anatomi  perirenal,  nilai  signifikansi yaitu  0.000  (p<0,05)  yang  artinya  terdapat perbedaan informasi anatomi perirenal dengan variasi IMR 1-3. Nilai mean rank tertinggi pada anatomi perirenal yaitu pada penggunaan IMR 3 dengan nilai  2,60, IMR 2 dengan nilai 2,25, IMR 1 dengan nilai 1,90.
Tabel 5. Hasil Uji Friedman pada ruang perirenal
Anatomi Variasi Mean Rank Asymp. Sig Makna Ruang perirenal IMR1 1.90 .000 Ada Beda IMR2 2.25 IMR3 2.60
Uji statistika selanjutnya adalah uji Friedman  pada  keseluruhan  bagian  anatomi sistem urinari pada citra MSCT Urography Non Kontras  dengan  Teknik  Tracking.  Hal  ini bertujuan  untuk  mengetahui  nilai  mean  rank variasi IMR 1-3 terhadap citra Urography Non Kontras dengan Teknik Tracking.
Tabel 6. Hasil Uji Friedman pada informasi anatomi citra Urography Non Kontras dengan Teknik Tracking.
Variasi Mean Rank N p Value IMR1 1,65 10 .000 IMR2 2,05 10 IMR3 2,7 10
Berdasarkan  tabel  6  terlihat  ada  perbedaan informasi citra anatomi MSCT Urography non kontras  dengan  teknik  tracking  dengan  nilai  p value  sebesar  .000  (p<0,05),  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  ada  beda  informasi  citra anatomi MSCT Urography non kontras dengan teknik  tracking  pada  penggunaan  variasi  IMR 1-3. Selanjutnya, hasil mean rank uji Friedman
pada  tabel  6  menunjukkan  variasi  iDose  3 memiliki  nilai  mean  rank  tertinggi  yaitu  2,70 pada IMR 3, IMR 2 dengan nilai 2,05, IMR 1 dengan nilai 1,65.
Informasi citra anatomi pemeriksaan MSCT urography non kontras  dengan teknik tracking yang  menggunakan  variasi  IMR  terdapat perbedaan.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  nilai signifikasi  dari  hasil  uji  Friedman  anatomi parenkim ginjal, pevic calices ginjal, ureter dan ruang perirenal yaitu 0,000 (p<0,05). Hasil uji Firedman untuk keseluruhan informasi anatomi MSCT  Urography  non  kontras  dengan  teknik tracking  menunjukkan  nilai  p  value  sebesar .000  (p<0,05),  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  ada  beda  informasi  anatomi  pada penggunaan variasi IMR 1-3.
Interative  Model  Recontruction  (IMR) merupakan  IR  algoritma  generasi  kedua  dari generasi sebelumnya yaitu iDose. Teknologi ini juga dapat menurunkan dosis yang lebih rendah pada pasien dan juga memperbaiki kualitas citra yang  dihasilkan.    Citra  yang  baik  merupakan citra  yang  bisa  menghasilkan  kontras  yang optimal  sehingga  sharpness  atau  ketajaman citra  tersebut  dapat  terlihat  (Willemink  dkk., 2013).
Dosis  rendah  yang  diperlukan  adalah  hasil dari sistem Iterative model rekonstruksi (IMR) milik Philips yang telah menetapkan arah baru dalam  kualitas  gambar  CT  dengan  resolusi kontras  rendah  yang  terdepan  di  industri  dan gambar yang hampir bebas noise. Peningkatan dalam resolusi kontras rendah ini dimungkinkan  melalui  IMR,  teknik  pertama yang  dibangun  berdasarkan  model  berbasis pengetahuan. Diaktifkan oleh inovasi perangkat keras, kecepatan rekonstruksinya memungkinkan  IMR  untuk  digunakan  bahkan dalam  aplikasi  yang  paling  berat  sekalipun (Pesolillo, 2015).
Dengan  IMR  (Philips),  dosis  rendah  dan kualitas  gambar  yang  ditingkatkan  dapat ditampilkan  bersamaan  dalam  pencitraan  CT. Dengan IMR, dokter yang memperoleh gambar CT dapat secara bersamaan menurunkan dosis radiasi  sebesar  60-80%,  dengan  peningkatan 43-80% dalam pendeteksian kontras rendah dan 70-83%  lebih  sedikit  noise  gambar,  relatif
terhadap teknik rekonstruksi standar (FBP)(Philips, 2019).
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Muti  dkk.,  2023),  nilai  noise  semakin berkurang  seiring  dengan  peningkatan  level IMR yang digunakan. Detectability indeks juga meningkat  seiring  penilngkatan  level  IMR sehingga meningkatkan spasial resolusi. Detectability  indeks  memegang  peran  penting dalam evaluasi kualitas citra, karena peningkatan  matrik  objektif  bukan  berarti akurasi  diagnostic  lebih  baik.  Oleh  karena  itu detactability  dikembangkan  berbasis  pada kualitas citra matrik. Pada Philips detectability yang  sama  dapat  diperoleh  dari  peningkatan dosis atau penggunaan level IMR tertinggi.

## Simpulan
Terdapat  perbedaan  informasi  pada  masing- masing  anatomi  parenkim  ginjal,  pelvic  calices, ureter, dan ruang perirenal pada penggunaan variasi IMR.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai variasi  IMR  yang  optimal  adalah  IMR  3  dengan nilai  mean  rank  sebesar  2,7.  Peningkatan penggunaan  level  IMR  menurunkan  noise  dan meningkatkan resolusi spasial, sehingga level IMR 3 memiliki penilaian informasi anatomi paling baik.
Sebaiknya pada pemeriksaan MSCT Urography Non Kontras dengan Teknik Tracking menggunakan  IMR  3  yang  dapat  menghasilkan informasi citra anatomi yang optimal pada parenkim ginjal, pelvic calices, ureter, dan ruang perirenal.

## Daftar Pustaka
Kawashima,  A.,  Vrtiska,  T.  J.,  LeRoy,  A.  J., Hartman, R. P., McCollough, C. H., & King, B. F. (2004). CT urography. Radiographics : a review publication of the Radiological Society of  North  America,  Inc , 24  Suppl  1 (SPEC. ISS.).
https://doi.org/10.1148/RG.24SI045513
Khawaja,  R.  D.  A.,  Singh,  S.,  Otrakji,  A.,  Padole, A., Lim, R., Nimkin, K., Westra, S., Kalra, M. K.,  &  Gee,  M.  S.  (2015).  Dose  reduction  in pediatric  abdominal  CT:  use  of  iterative reconstruction techniques across different CT platforms. Pediatric  radiology , 45 (7),  1046– 1055. https://doi.org/10.1007/S00247-014- 3235-2
Ludewig,  E.,  Richter,  A.,  &  Frame,  M.  (2010).
Diagnostic imaging - Evaluating image quality

## JURNAJURNAL RADIOGRAFER INDONESIA  e-ISSN 2807-7415, p-ISSN 2620-9950
using  visual  grading  characteristic  (VGC) analysis. Veterinary Research Communications , 34 (5), 473–479.
https://doi.org/10.1007/S11259-010-9413- 2/METRICS
Matsuki, M., Murakami, T., Juri, H., Yoshikawa, S.,
&  Narumi,  Y.  (2013).  Impact  of  adaptive iterative  dose  reduction  (AIDR)  3D  on  low- dose abdominal CT: comparison with routine- dose  CT  using  filtered  back  projection.
http://dx.doi.org/10.1177/0284185113488576
, 54 (8),
869–875. https://doi.org/10.1177/0284185113488576
Muti, G., Riga, S., Berta, L., Curto, D., De Mattia,
C.,  Felisi,  M.,  Rizzetto,  F.,  Torresin,  A., Vanzulli,  A.,  &  Colombo,  P.  E.  (2023). Performance  of  three  model-based  iterative reconstruction  algorithms  using  a  CT  task- based image quality metric. Cornell University . Pesolillo,  D.  (2015). Image  quality  and  dose evaluation  of  filtered  back  projection  versus iterative reconstruction algorithm in multislice  computed  tomography. [AMS Laurea]. https://amslaurea.unibo.it/8315/
Philips. (2019, Juni 7). Use of a Knowledge-based
Iterative  Reconstruction  Technique,  IMR,  to
Improve Image Quality and Lower Radiation Dose • APPLIED RADIOLOGY . https://appliedradiology.com/articles/use-of- a-knowledge-based-iterative-reconstruction- technique-imr-to-improve-image-quality-and- lower-radiation-dose
Scanlon, V. C., & Sanders, T. (2015). Essentials of Anatomy  and  Physiology (Seven  Edition).
F.A. Davis Company.
Sulaksono,  N.,  Ardiyanto,  J.,  &  Candra,  V.  F. (2019).  Optimization  of  MSCT  Tracking Images  on  Ureters against Noise  Assessment with ASIR Variations. E3S  Web of Conferences , 125 , 16007.
https://doi.org/10.1051/E3SCONF/20191251 6007
Sulaksono, N., Dwi Prastanti, A., Farida Candra, V. Z.,  &  Kemenkes  Semarang,  P.  (2019).  The Optimization  Of  MSCT  Of  Urinary  Tract Using Tracking With Filters Variation. Jurnal Imejing  Diagnostik  (JImeD) , 5 (1),  39–42. https://doi.org/10.31983/JIMED.V5I1.4011
Sulaksono,  N.,  Suryono,  &  Ardiyanto,  J.  (2016). Optimalisasi  Citra  MSCT  Traktus  Urinarius menggunakan  Tracking  dengan  Variasi  Slice Thickness  dan  Window  Setting. Jurnal  Riset
Kesehatan , 5 (1),
30–34.
https://ejournal.poltekkes- smg.ac.id/ojs/index.php/jrk/article/view/852 Sulaksono, N., Suryono, S., & Ardiyanto, J. (2017).
The  optimization  of  ureterolithiasis  image with a contrast analysis on MSCT of urinary tract  with  variation  of  slice  thickness  and window  setting. Advanced  Science  Letters , 23 (3), 2277–2280.
https://doi.org/10.1166/ASL.2017.8738
Willemink,  M.  J.,  Leiner,  T.,  De  Jong,  P.  A.,  De Heer, L. M., Nievelstein, R. A. J., Schilham, A. M. R., & Budde, R. P. J. (2013). Iterative reconstruction  techniques  for  computed tomography  part  2:  Initial  results  in  dose reduction  and  image  quality. European
Radiology , 23 (6), 1632–1642. https://doi.org/10.1007/S00330-012-2764- Z/METRICS