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

## Jurnal Imejing Diagnostik
http://ejournal.poltekkes- smg.ac.id/ojs/index.php/jimed/index
Informasi Anatomi MSCT Sinus Paranasal pada Suspek Sinusitis dengan Variasi Rekonstruksi Algorithma
Sri Mulyati 1 , Gatot Murti Wibowo 2 , Jeffri Ardiyanto 3 , Sylvia Ishlahul Ummah 4
1,2,3) Department of Radiodiagnostic and Radiotherapy Techniques , Center of Excellence (PUI-P2PTM), Poltekkes Kemenkes Semarang, Indonesia
4) Student of Imaging Radiology Technology Study Program. Applied Graduate Program
Corresponding author: Sri Mulyati Email: srimulyati@poltekkes-smg.ac.id

## ABSTRACT
Background: The standard operating procedure with the bone window technique and bone reconstruction algorithm is referred  to  the  MSCT  protocol for  paranasal  sinuses in  Hospital.  However,  the majority  of radiologists  select  a  protocol  that  implements  the  algorithm  reconstruction,  which  is  still  trial  and  error without an organized protocol development study. There is a chance that the accuracy of the MSCT SPN and the quality of the picture data may become crucial problems. This study set out to assess and examine the  algorithmic  reconstruction  method  that  can  yield  more  accurate  SPN  anatomical  data  in  sinusitis suspects.
Methods: A  quasi-experimental  technique  was  taken  in  conducting  the  research.  Three  filters (bone, boneplus, and edge) of the reconstruction method were used to get thirty SPN images from ten patients. The images were  assessed by the two expert radiologist.
Results: The results of non-parametric was obtained based on statistical tests using the  Friedman test ρ - value  of anatomy, namely 0.00 less than 0.05. These results indicate that H0 is rejected and Ha is accepted, meaning that there are differences in anatomical information between variations of bone, boneplus, and edge  reconstruction  algorithms  on  the  MSCT  scan  examination  of  the  paranasal  sinuses  with  sinusitis suspect.  The  Friedman test  results using the mean rank  values  of  each anatomy  show that  Boneplus is superior  in  terms  of  visualizing  anatomy.  The  Friedman  test's  mean  rank  value  of  the  entire  anatomy yielded the result that the boneplus reconstruction algorithm is superior to the bone and edge reconstruction algorithm in displaying anatomical information on the MSCT scan of the paranasal  sinuses with sinusitis suspect.
Conclusions: Based on value mean rank For each Friedman test anatomy and the results of the frequency distribution, variations of the bone plus reconstruction algorithm are more optimal in displaying anatomical information on the MSCT Scan of the paranasal sinuses compared with the edge and bone reconstruction algorithms.
Keywords: Anatomy Information; Paranasal Sinuses; MSCT; Algorithma Reconstructions

## Pendahuluan
Sinus  Paranasal  (SPN)  adalah  rongga  berisi udara  yang  dilapisi  oleh  membran  mukosa  yang berada  di  sekitar  rongga  hidung.  SPN  dibagi menjadi  empat  bagian  menurut  letak  tulang,  yaitu sinus  frontalis,  sinus  maksilaris,  sinus  ethmoidalis dan  sinus  sphenoidalis.  Sinus  maksila  termasuk bagian  dari  tulang  wajah  sedangkan  sinus  frontal, sinus  ethmoid  dan  sinus  sphenoid  dimasukkan kedalam golongan tulang cranium (K. L. Bontrager & Lampignano, 2014). Kelainan yang terjadi pada SPN salah satunya adalah sinusitis (Posumah et al., 2011). SPN dilapisi dengan selaput lendir yang terus
menerus  mengalir.  Sekresi  yang  dihasilkan  oleh SPN  mengalir  ke  dinding  lateral  rongga  hidung, sehingga  meningkatnya  luas  permukaan  mukosa hidung  dan  meningkatnya  produksi  lendir  untuk membantu melembabkan dan membersihkan udara yang dihirup (Tortora & Derrickson, 2013).
Sinusitis  merupakan  suatu  inflamasi  pada (mukosa)  hidung  dan  sinus  paranasal,  disertai  dua atau  lebih  gejala  salah  satunya  adalah  hidung tersumbat ditambah rasa nyeri dan penurunan atau hilangnya  daya  penciuman  (Augesti  et  al.,  2016). Sinusitis  disebabkan  oleh  infeksi  mikroba  (virus, bakteri,  jamur),  reaksi  alergi,  polip  atau  deviasi septum.  Jika  inflamasi  atau  obstruksi  menghalingi
aliran lendir masuk ke dalam rongga hidung, cairan tersebut akan menumpuk di SPN, dan sakit kepala dapat    terjadi  (Tortora  &  Derrickson,  2013). Sinusitis  merupakan  suatu  lesi  mukosa  sinus  yang dapat terjadi menjadi akut dan kronis. Gejala yang dirasakan  seperti  sakit  kepala,  nyeri,  bengkak  di area sinus (Lampignano & Kendrick, 2018).
Multi slice Computed Tomography ( MSCT) dan pemeriksaan  radiologi  konvensional  dapat melihat gangguan  SPN.  Pemeriksaan  MSCT merupakan metode  yang  lebih  unggul  untuk  mendeteksi kelainan  pada  SPN (Tortora  &  Derrickson,  2013). MSCT  berguna  untuk  mengevaluasi  berbagai kelainan  yang  menghasilkan  gambaran  udara, jaringan  dan  struktur  tulang  yang  sangat  jelas, meskipun  tidak  semua  kelainan  dapat  dideteksi dengan MSCT, tetapi MSCT hanya dapat dilakukan dengan  alasan  medis  yang  benar  dengan  dosis radiasi yang minimum (Seeram, 2016).
MSCT  merupakan  salah  satu  sarana  penunjang dalam  menegakkan  diagnosis  yang  menggunakan gabungan  dari  sinar-X  dan  computer  untuk mendapatkan  citra  atau  gambar  berupa  variasi potongan  tubuh  manusia.  MSCT  sebagai  alat penunjang  untuk  menegakkan  diagnosis  sehingga dapat  memberikan  gambaran  atau  citra  yang dibutuhkan.  Penggunaan  MSCT  membutuhkan parameter  yang  dapat  mengatur  nilai  rata-rata kepadatan suatu organ yaitu dengan menggunakan windowing.  Windowing  terbagi  dalam window width (WW)  atau  rentang  nilai computed tomography yang  dikonversi  menjadi  tingkatan skala  keabuan  untuk  ditampilkan  dalam  monitor dan window  level (WL)  atau  nilai  tengah  dari window  width  yang  digunakan  untuk  penampilan gambar  (informasi  anatomi).  Selain  widowing dalam  penggunaan  MSCT  juga  membutuhkan rekonstruksi  algoritma  yang  merupakan  prosedur matematis  yang  digunakan  dalam  merekonstruksi citra. Hasil dan karakteristik dari citra MSCT Scan tergantung pada kuatnya algorithma tertentu untuk pemeriksaan kepala (cranium), abdomen dan yang lainnya  (Seeram,  2016).  Rekonstruksi  algorithma adalah  prosedur  matematis  yang  digunakan  dalam merekonstruksi gambar. Visualisasi dan karakteristik dari citra MSCT Scan tergantung dari algorithma yang dipilih. Semakin tinggi rekonstruksi algorithma yang dipilih maka semakin tinggi  resolusi  gambar  yang  dihasilkan.  Dengan adanya  metode  ini  maka  gambaran  seperti  tulang, soft  tissue,  dan  jaringan-jaringan  lain  dapat dibedakan  dengan  jelas  pada  layar  monitor (Bushong. SC,2017). Rekonstruksi algorithma yang terdapat pada pesawat MSCT Scan General Elektrik (GE) yaitu:  standar, soft,  detail, chest, bone, bone
plus, ultra and edge (Technical  Reference Manual GE, 2015).
Rekonstruksi Algorithma merupakan salah satu parameter dari kualitas citra CT Scan. Rekontruksi Algorithma atau lebih dikenal dengan kernel dapat meningkatkan resolusi kontras atau dapat menghaluskan  image  dan  mengurangi  noise  dan juga  meningkatkan    resolusi  kontras.  Semakin tinggi  nilai  image  noise,  maka  dapat  dikatakan bahwa    kualitas    citra    CT    scan    akan    semakin menurun.  Dan  sebaliknya,  semakin  rendah  nilai image noise, maka kualitas gambar yang dihasilkan akan semakin baik (Seeram, 2016). Algoritma bone membantu  meningkatkan  spasial  resolusi  tetapi menghasilkan kontras yang buruk  (Seeram, 2009). Jenis  algoritma  ini  hanya  digunakan  untuk pemeriksaan  MSCT  Scan  kepala  pada  kasus tertentu  seperti  kasus  traumatik  ( Technical Reference Manual GE , 2015). Algoritma bone plus membantu  meningkatkan  spasial  resolusi.  Jenis algoritma  ini  hanya  digunakan  pada  area  dengan perbedaan  densitas  jaringan  yang  tinggi  seperti sinus  paranasal  atau  tulang  temporal.  Untuk memperlihatkan  tulang  dan  tepian    dengan  jelas dapat  menggunakan  algoritma  bone  plus  (Seeram, 2009). Untuk memperlihatkan tulang dan batas tepi dengan  jelas  dapat  menggunakan  algorithma  bone plus  ( Generel  Elektrik ,  2014).  Algorithma  edge untuk batas tepi, yang secara selektif menghilangkan  elemen  noise  ketika  dosis  radiasi dikurangi  tanpa  mempengaruhi  intensitas  bagian tepi (Okumura et al., 2006).
Berdasarkan  studi  pendahuluan  di  Instalasi Radiologi  di  Rumah  Sakit,  Pemeriksaan  MSCT Sinus  Paranasal  sering  dijumpai  menggunakan modalitas  MSCT  yang  bermerk  GE  128  slice dengan  protokol  pemeriksaan  MSCT  Scan  Sinus Paranasal dengan menggunakan window bone. serta rekontruksi algoritma bone. Terdapat sebagian kecil radiografer yang mengoperasikan MSCT Scan tidak mengikuti  SOP  SPN  yang  sudah  dibuat  yaitu dengan  teknik  rekonstruksi  algoritma  bone  yang masih bersifat trial dan error, belum dikaji melalui studi  secara  terstruktur  yang  kemungkinan  dapat menimbulkan  adanya  perbedaan  kualitas  citra  dan akuisisi  yang  dapat  berpotensi  menjadi  masalah kritis bagi radiologi  seperti yang diharapkan pada tujuan pemeriksaan MSCT SPN.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  penulis tertarik untuk melakukan penelitian yang menekankan  pada  variasi  rekonstruksi  algoritma (bone,  bone  plus,  dan  edge)  dengan  tujuan  untuk mengetahui  rekonstruksi  algoritma  yang  dapat menghasilkan  informasi  anatomi  terbaik  pada
pemeriksaan  MSCT  Scan  Sinus  paranasal  dengan suspek sinusitis.

## Metode
Jenis Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan  pendekatan  eksperimental  yang  bertujuan untuk  mengetahui  analisis  informasi  anatomi MSCT scan sinus paranasal berdasarkan European Comission, 2014 yaitu sinus frontalisdengan klinis sinusitis  pada  penggunaan  window  bone  dengan variasi  rekonstruksi  algoritma.  Penelitian  ini dilakukan  terhadap  10  pasien  yang  melakukan MSCT Scan sinus paranasal dengan klinis Sinusitis di  instalasi  radiologiRumah  Sakit.  Subjek  dalam peneliian  ini  adalah  citra  MSCT  Scan  sinus paranasal  variasi  rekonstruksi  algoritma  (Bone, Bone  plus,  dan  Edge)  pada  potongan  coronal dengan  suspect  sinusitis.  Responden  dalam penelitian  ini  adalah  dua  orang  dokter  spesialis radiologi yang berkompeten dan memiliki pengalaman  lebih  dari  lima  tahun  dibidang radiologi,  yang  bertindak  dalam  menilai  informasi anatomi  MSCT  Scan  Sinus  Paranasal  hasil eksperimen. Instrumen yang digunakan yaitu form kuisioner  yang  berisi  evaluasi  informasi  anatomi untuk  MSCT  SPN.  Sedangkan  modalitas  MSCT atau  alat yang digunakan dalam penelitian ini yaitu pesawat  MSCT  merk  General  Electric  (GE)  128 Slice.  Objek  yang  dinilai  yaitu  kriteria  anatomi MSCT  SPN  antara  lain:  anatomi  sinus  Maxilla, sinus ethmoid, nasal septum. Prominent angger nasi cells, dan concha bullosa (Bontrager & Lampignano,  2014).  Hasil  penilaian  yang  telah dilakukan  oleh  responden  pada  form  kuisioner selanjutnya  dilakukan  analisis  data  dengan menggunakan uji cohen’s kappa untuk mengetahui kesepakatan antar responden dan uji friedman untuk mengetahui  ada  tidaknya  perbedaan  informasi anatomi  pada  pemeriksaan  MSCT  Scan  Sinus Paranasal  dengan  suspek  sinusitis  dengan  variasi rekonstruksi algoritma (bone, Bone plus, dan Edge) sesuai yang digunakan di Rumah Sakit.

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  dilakukan  terhadap  10  pasien, dengan jenis kelamin laki-laki dan perempuan pada pemeriksaan  MSCT  Scan  sinus  paranasal  pada variasi  rekonstruksi  algoritma  dengan  distribusi karakteristik  sampel  sebagai  berikut  pada  tabel  1 dan 2 berikut ini.
Tabel 1. Distribusi Sampel Berdasarkan Jenis Kelamin Jenis Kelamin Jumlah Persentase Laki-Laki 3 30% Perempuan 7 70% Total 10 100% Tabel 2. Distribusi Sampel Berdasarkan Umur Umur (Tahun) Jumlah Persentase 20-40 41-60 6 4 60% 40% Total 10 100%
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan dua responden  yang  bertindak  sebagai  observer  untuk menilai  informasi  anatomi  hasil  pemeriksaan MSCT  Scan  sinus  paranasal,  yang  dihasilkan, beliau merupakan dokter spesialis radiologi  dengan karakteristik sesuai tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Karakteristik Responden Penilai (Observer) pada MSCT SPN dengan kasus suspek sinusitis
Responden Lama Bekerja (Tahun) 1 20 2 7
Penelitian  ini  menggunakan  parameter  yang terkontrol,  sebagaimana  terlihat  dalam  tabel  4 berikut.
Tabel 4. Parameter MSCT SPN pada suspek sinusitis
Parameter Keterangan Faktor Eksposi 900 Matrix 512 x 512 FOV 214 mm Voxel 0.5×0.5×0.5 Slice Thickness 3 mm WW 2000 WL 100 Dari hasil penilaian informasi anatomi olehresponden,  kemudian dilakukan  uji  reliabilitas atau  uji  kesepakatan  Cohen’s  Kappa  yang    tersaji dalam tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil Uji Reliabilitas Cohen’s Kappa
Responden Nilai Kappa Keterangan I  dan  2 0.638 Kesepakatan Baik
Analisis  data  selanjutnya  yaitu  dilakukan pengolahan uji Normalitas data sesuai tabel 6 untuk mengetahui uji lanjutan.
Tabel 6. Hasil Normalitas Data Rekonstruksi Algoritma Signifikansi Bone 0.00 Bone Plus 0.00 Edge 0.00
Dari hasil uji normalitas data pada responden 1 pada variasi rekontruksi algoritna yaitu signifikansi =  0.00  (p<0.05)  data  yang  digunakan  tidak berdistribusi normalAnalisis data selanjutnya yaitu dilakukan  pengolahan  data  uji  Friedman  untuk mengetahui  perbedaan  informasi  anatomi  pada Rekonstruksi  Algoritma  (Bone,  Bone  Plus,  dan Edge).
Tabel 7. Hasil Distribusi Observasi Informasi Anatomi
Sinus Maxilla Bone Bone Plus Edge ∑ % ∑ % ∑ % Baik Cukup Baik Kurang baik 1 9 - 8 2 - 8 2 - Jumlah 10 10 10
Untuk  dapat  mengetahui  perbedaan  Informasi Anatomi MSCT Scan Sinus Paranasal pada Suspect Sinusitis  dengan  Variasi  Rekonstruksi  Algoritma, maka  dilakukan  uji  Friedman  untuk  mengetahui ada/tidaknya    perbedaan  kejelasan  informasi anatomi  dengan  berbagai  variasi  rekonstruksi algorithma  yang  dilakukan  pada  MSCT  SPN dengan  suspek  sinusitisdengan  hasil  pengujian sebagai tabel 8 berikut.
Tabel 8. Hasil Uji Friedman Perbedaan Informasi
Keseluruhan Anatomi Rekonstruksi Algoritma ρ-value Keterangan Bone Bone plus Edge 0.000 Ada Perbedaan
Berdasarkan  tabel  12,  Dari  hasil  uji  Friedman untuk  keseluruhan  anatomi  pada  setiap  variasi rekontruksi  algoritna  yaitu  signifikansi  =  0.00 (p<0.05)  yang  artinya  terdapat  perbedaan  antara setiap variasi untuk keseluruhan organ berikut.
Tabel 9. Hasil Uji Friedman Perbedaan Masing-Masing Informasi Anatomi Anatomi ρ-value Keterangan Sinus Maxilla 0.015 Ada Perbedaan Sinus Ethmoid 0.050 Tidak Ada Perbedaan Nasal Septum 0.011 Ada Perbedaan Prominent Anggar Nasi Cell 0.048 Ada Perbedaan Concha Bollusa 0.089 Tidak Ada Perbedaan
Hasil  citra  MSCT  Scan  Sinus  Paranasal  pada Rekonstruksi Algoritma Bone, Bone Pus, dan Edge aebagai berikut :
(A) (B) (C)
Gambar  1. Hasil Citra MSCT Scan Sinus Paranasal Rekonstruksi Algoritma Bone (A), Bone Plus (B), dan Edge (C), anatomi Sinus Maxilla (panah).
(A) (B)
(C)
Gambar 2. Hasil Citra MSCT Scan Sinus Paranasal Rekonstruksi Algoritma Bone (A),
Bone Plus (B), dan Edge (C), anatomi meniscus
ethmoidal (panah)
(A) (B) (C)
Gambar 3. Hasil Citra MSCT Scan Sinus Paranasal Rekonstruksi Algoritma Bone (A), Bone Plus (B), dan Edge (C), anatomi Nasal
Septum (panah) (A) (B)
(C)
Gambar 4 . Hasil Citra MSCT Scan Sinus Paranasal Rekonstruksi Algoritma Bone (A), Bone Plus (B), dan Edge (C),anatomi Prominent Angger Nasi Cells (Panah)
(A) (B)
(C)
Gambar 5. Hasil Citra MSCT Scan Sinus Paranasal Rekonstruksi Algoritma Bone (A), Bone Plus (B),  dan
Edge (C), anatomi Concha Bullosa (Panah) Untuk dapat mengetahui Rekonstruksi Algoritma yang lebih baik dalam
memvisualisasikan Informasi Anatomi MSCT Scan Sinus  Paranasal  pada  suspect  sinusitis  dengan variasi  rekonstruksi  algoritma,  maka  dapat  dilihat dari nilai mean rank hasil uji Friedman antara ketiga Rekonstruksi Algoritma. Semakin tinggi nilai mean rank rekonstruksi algoritma tersebut, maka semakin baik  pula  suatu  rekonstruksi  algoritma  dalam memvisualisasikan informasi anatomi.
Tabel 10. Hasil Mean Rank Uji Friedman Antara rekonstruksi algoritma Bone, Bone Plus, dan Edge.
Organ Variasi b value Mean Rank Sinus Maxilla Bone 1.65 Bone Plus 2.60 Edge 1.75 Sinus Ethmoid Bone 1.70 Bone Plus 2.45 Edge 1.85 Nasal Septum Bone 1.70 Bone Plus 2.60 Edge 1.70 Prominent Anggar Nasi Cell Bone 1.70 Bone Plus 2.80 Edge 1.80 Concha Bollusa Bone 1.70 Bone Plus 2.45 Edge 1.85
Berdasarkan  tabel  9  diatas,  hasil  uji  Friedman
diatas didapat nilai mean rank untuk masing-masing organ  terhadap  variasi  rekontruksi  algoritma  dan didapatkan  hasil: Sinus  Maxilla mempunyai  mean rank  tertinggi  pada  variasi  bone  plus  yaitu  2.60, Sinus  Ethmoid mempunyai  mean  rank  tertinggi pada  variasi  bone  plus  yaitu  2.45  , Nasal  Septum mempunyai  mean rank  tertinggi  pada  variasi  bone plus  yaitu    2.60, Prominent  Anggar  Nasi  Cell mempunyai mean rank tertinggi pada variasi Bone Plus  yaitu    2.80,  dan Concha  Bolusa mempunyai mean  rank  tertinggi  pada  variasi  bone  plus  yaitu 2.45 .
Berdasarkan  hasil  uji  Friedman  keseluruhan untuk aplikasi MSCT SPN dengan suspek sinusitis pada  berbagai  rekonstruksi  algoritma  diperoleh hasil mean  rank yaitu  sebagaimana  terlihat  pada tabel 10 berikut.
Tabel 10. Hasil Mean Rank Keseluruhan Uji Friedman
Rekonstruksi Algoritma Mean Rank Bone Bone Plus 1,70 2,53 Edge 1,77
Berdasarkan  tabel  10  di  atas,  diperoleh  nilai mean rank pada variasi penggunaan Rekonstruksi Algoritma  Bone,  Bone  Plus,  dan  Edge  pada pemeriksaan MSCT SPN dengan suspek sinusitis diatas  adalah  men  rank  yang  diperoleh  secara berurutan  dari  yang  tertinggi  adalah  bone  plus dengan  nilai  2,53,  edge    dengan  nilai  1,77  dan bone. Dengan nilai 1,70 .

## Informasi anatomi yang dihasilkan dari MSCT
Scan  Sinus  Paranasal  Pada  Suspect  Sinusitis dengan Variasi Rekonstruksi Algoritma
Berdasarkan  hasil  uji  statistik  non  parametrik dengan menggunakan uji Friedman, diperoleh nilai ρ-value keseluruhan  anatomi  yaitu  0.000  atau ρ<0.05.  Hasil  tersebut  menunjukan  bahwa  H0 ditolak  dan  Ha  diterima,  artinya  ada  perbedaan Informasi  Anatomi  MSCT  Scan  Sinus  Paranasal Pada Suspect Sinusitis dengan Variasi Rekonstruksi Algoritma.  Apabila  ditinjau  dari  masing-masing informasi anatomi, anatomi sinus maxilla memiliki nilai ρ-value yaitu  0.015 ,  sinus  ethmoid memiliki nilai ρ-value yaitu  0.050, articular  nasal  septum memiliki  nilai ρ-value yaitu  0.011, Prominent anggar nasi cell memiliki nilai ρ-value yaitu 0.048 dan concha  bullosa memiliki  nilai ρ-value 0.059. Dari  ke-lima  informasi  anatomi  yang  dinilai olehresponden,  ada  dua  anatomi  yang  tidak memiliki  perbedaan  antara  rekonstruksi  algoritma Bone,  Bone  plus,  dan  Edge  yaitu  anatomi sinus
ethmoid dan Concha  Bollusa dengan  nilai ρ-value masing-masing  0.050  dan  0.089  atau ρ>0.05, sedangkan anatomi sinus maxilla, nasal septum, dan prominent anggar nasi cell memiliki ρ-value<0.05, yang artinya terdapat perbedaan informasi anatomi yang dihasilkan antara rekonstruksi algoritma Bone, Bone Plus dan Edge.
Menurut  peneliti,  adanya  perbedaan  informasi anatomi  yang  dihasilkan  antara  Rekonstruksi Algoritma  Bone,  Bone  plus  dan  Edge  ini dikarenakan  adanya sinus  ethmoid dan concha bolusa merupakan  anatomi  disekitar  tulang  kecil pada sinus paranasal hal ini sesuai dengan Seeram (2001),Semakin  tinggi  rekontruksi  algoritma  yang dipilih  maka  semakin tinggi  resolusi  gambar  yang dihasilkan.  Dengan  adanya  metode  ini  maka gambaran  seperti  tulang,  soft  tissue,  dan  jaringan- jaringan lain dapat dibedakan dengan jelas di layar monitor.  Jadi,  visualisasi  yang  ditampilkan  oleh MSCT sangat tergantung dari komposisi organ yang diperiksa.  Dalam  SPN  ini  terdapat  rongga  yang berisi  udara,  soft  tissue,  tulang.  Masing-masing memiliki nilai HU yang berbeda yang diperlihatkan dalam  nilai  grayscale  yang  terlihat  pada  masing- masing organ.
.
Rekonstruksi  Algoritma  yang  lebih  optimal dalam menampilkan Informasi Anatomi MSCT Scan  Sinus  Paranasal  Pada  Suspect  Sinusitis dengan Variasi Rekonstruksi Algoritma
Penilaian  dari  keseluruhan  informasi  citra dilakukan  bedasarkan  kuisioner  yang  telah  di  isi oleh  semua  responden.  Jika  dilihat  dari  hasil  uji keseluruhan pada pengujian stratistik non parametrik  friedman  serta  pada  hasil  kuisioner semua  responden  didapatkan  bahwa  hasil  variasi rekonstruksi algoritma terdapat perbedaan dan hasil rekonstruksi algoritma yang baik adalah rekonstruksi  algoritma  bone  plus  karena  dapat menampakkan batas dengan tegas pada tulang.
Dalam  menampakkan  anatomi  algoritma  bone plus terlihat sangat jelas. Terlihat jarak pada mean rank  secara  keseluruhan,  pada  rekonstruksi algoritma bone plus memiliki nilai mean rank 2.53, rekontruksi algoritma edge dengan mean rank 1.77 dan rekontruksi algoritma bone dengan mean rank 1.70.
Dari  nilai  mean  rank  diatas  dapat  diketahui bahwa  menggunakan  rekonstruksi  algoritma  bone plus dapat menghasilkan informasi citra yang lebih baik  dari  pada  rekonstruksi  algoritma  bone  dan edge. Menurut seeram (2009) Algoritma bone plus dapat  membantu  meningkatkan  spasial  resolusi serta  memperlihatkan  struktur  tulang  dan  tepi dengan jelas.
Teknik  rekonstruksi  dapat  mengurangi  noise pada  gambar,  tergantung  pada  kekuatan  algoritma dan jenis gambar. Citra pada rekonstruksi algoritma untuk tulang secara signifikan lebih rentan terhadap pengurangan  noise  dapat meningkatkan  ketajaman pada citra (Schulz et al., 2013).
Rekonstruksi  citra  dengan  algorithma  jaringan lunak (soft tissue) dibuat dengan slice thickness 3-4 mm untuk kualitas citra yang optimal (Bruening & Flohr, 2013). Rekonstruksi citra pada pemeriksaan MSCT  Sinus  Paranasal  menggunakan  2  window yaitu  window  bone  (Window  level  700,  wundow width 2700) dan soft tissue window (window level 50,  window  width  400)  untuk  memperlihatkan processus  unicate  pada  tulang  ethmoid,  ostium, sinus  maxillary,  ethmoidal  infundibulum,  kelenjar nasolacrimal,  cribriform  plate,  fovea  ethmoidalis dan  lamina  papyracea  (Hamdi  dkk,  2020)  Hal  ini juga  terkait  dengan  CT  number  (nilai  HU)  dan visualisasi  gray  scale  (brightness)  pada  bone  pada rentang +300 sampai dengan +1000 HU. Sedangkan untuk  soft  tissue  (muscle,  water,  fat)  dari    nilai  ct number -200 sampai dengan +100 HU, lung tissue antara  -800  sampai  dengan  -300,  dan  air  dari rentang -1000 sampai -900 (Seeram, 2016).
Rekonstruksi  algorithma  yang  memiliki  spasial frekuensi  tinggi  (bone)  dapat  memperlihatkan kualitas  citra  pada  obyek  yang  kecil  (parenchym paru)  lebih  baik  dibanding  dengan  rekonstruksi algorithma  standar. (Zwirewich  et  al,  1989). Algorithma bone  membantu meningkatkan spasial resolusi  tetapi  menghasilkan  kontras  yang  buruk (Seeram,2009). Jenis algorithma ini hanya digunakan  untuk  pemeriksaan    MSCT  Kepala dengan kasus tertentu seperti traumatik. Sedangkan algorithma  bone  plus  membantu  meningkatkan resolusi  sppasial.  Jenis  algorithma  ini  hanya digunakan  pada  area  dengan  perbedaan  densitas jaringan  yang  tinggi  seperti  sinus  paranasal  atau tulang temporal. Untuk memperlihatkan tulang dan tepian dengan jelas dapat menggunakan algorithma bone  plus  ini  (Seeram,  2009).  Berbeda  halnya dengan  algorithma  edge  untuk  batas  tepi  yang secara selektif menghilangkan elemen noise ketika dosis  radiasi  dikurangi  tanpa  mempengaruhi intensitas tepi (Okumura et al, 2006).

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  uji  statistik  non  parametrik Friedman pada variasi rekonstruksi algoritma bone, bone  plus,  dan  edge  diperoleh  nilai ρ-value keseluruhan anatomi yaitu 0.00 atau ρ<0.05. Hasil tersebut  menunjukan  bahwa  H0  ditolak  dan  Ha diterima, artinya ada perbedaan informasi anatomi
pada variasi rekonstruksi algoritma bone, bone plus, dan  edge  pada  pemeriksaan  MSCT  Scan  Sinus paranasal dengan klinis sinusitis.
Berdasarkan  nilai mean  rank masing-masing anatomi uji friedman dan hasil distribusi frekuensi, variasi  rekonstruksi  algoritma  bone  plus  lebih optimal    karena  dapat  memperlihatkan    dan menampilkan informasi anatomi MSCT Scan sinus paranasal  karena  komposisi  organ  yang  berada dalam  SPN  ini  sangat  kompleks  dengan  berbagai variasi kepadatan yang berbeda yaitu seperti tulang, soft  tissue,  cairan  maupun  udara  pada  suspek sinusitis  dibandingkan  rekostruksi  algoritma  bone dan edge.
Sebaiknya pada pemeriksaan MSCT Scan Sinus Paranasal  dengan  klinis  sinusitis  digunakan rekonstruksi  algoritma  bone  plus  agar  dapat memperlihatkan  informasi  struktur  anatomi  yang lebih optimal.

## Daftar Pustaka
Augesti,  G.,  Oktarlina,  R.  Z.,  &  Imanto,  M.  (2016). Sinusitis  Maksilaris  Sinistra  Akut  Et  Causa Dentogen. JPM Ruwa Jurai , 2 (1), 33–37.
Bongartz,  G.,  Golding,  S.,  Jurik,  A.,  Leonardi,  M.,  van Meerten  EvP,  G.  J.,  Jessen,  K.,  Panzer,  W., Shrimpton,  P.,  &  Tosi,  G.  (2004).  European guidelines for multislice computed tomography. European Commission .
Bontrager,  E.,  &  Sadler,  K.  (2011).  Early  stages  of  a “Food  by  Prescription”  programme  for  HIV infected  adults.  (Special  Issue:  Focus  on Ethiopia.). Field Exchange Emergency Nutrition Network ENN .
Bontrager,  K.  L.,  &  Lampignano,  J.  P.  (2014a).
Bontrager‘s Handbook of Radiographic Positioning  and  Techniques.  In Journal  of Chemical Information and Modeling . Bontrager,  K.  L.,  &  Lampignano,  J.  P.  (2014b).
Bontrager’s Textbook of Radiographic
Positioning and Related . ELSEVIER. Bushong,  S.  C.  (2013). Radiologic  Science  for Technologists (tenth edit).
Endang,  M.,  &  Damajanti,  S.  (2010).  Buku  Ajar  Ilmu Kesehatan Telinga Hidung Tenggorokan Kepala & Leher. Buku Ajar Telinga Hidung Tenggorokan Kepala & Leher .
Geyer, L. L., Schoepf, U. J., Meinel, F. G., Nance, J. W., Bastarrika, G., Leipsic, J. A., Paul, N. S., Rengo, M., Laghi, A., & De Cecco, C. N. (2015). State of  the  Art:  Iterative  CT  reconstruction techniques1. Radiology , 276 (2), 339–357.
https://doi.org/10.1148/radiol.2015132766
Heredero  Jung,  S.,  Zubillaga  Rodríguez,  I.,  Castrillo Tambay, M., Sánchez Aniceto, G., & Montalvo
Moreno, J. J. (2007). Tratamiento y
complicaciones  de  las  fracturas  de  seno  frontal. Revista Espanola de Cirugia Oral y
Maxilofacial . https://doi.org/10.4321/s1130- 05582007000300004 Kentjono,  W.  A.  (2013).  Rinosinusitis :  Etiologi  Dan Patofisiologi. Kompilasi .
Lampignano,  J.  P.,  &  Kendrick,  L.  E.  (2019).  Colonne vertébrale.  In Positions  et  Incidences  en
Radiologie
Conventionnelle . https://doi.org/10.1016/b978-2-294-76034- 1.00006-1
Notoatmojo.  (2011).  Gambaran  Tingkat  Pengetahuan Masyarakat  tentang  Bahaya  Penyakit  TBC  di Puskesmas  Temindung. Journal  of  Materials Processing Technology .
Okumura,  M.,  Ota,  T.,  Tsukagoshi,  S.,  &  Katada,  K. (2006). New  method  of  evaluating  edge- preserving  adaptive  filters  for  computed tomography (CT): digital phantom method .
Posumah,  A.  H.,  Ali,  R.  H.,  &  Loho,  E.  (2011). Gambaran  Foto  Waters  Dengan  Dugaan Klinis  Sinusitis  Maksilaris  di  Bagian Radiologi  FK  Unsrat/SMF  Radiologi  BLU RSUP  Prof.  Dr.  R.  D.  Kandou. Jurnal EBiomedik , 1 (1), 129 – 134.
Schulz,  B.,  Beeres,  M.,  Bodelle,  B.,  Bauer,  R.,  Al- Butmeh,  F.,  Thalhammer,  A.,  Vogl,  T.  J.,  & Kerl,  J.  M.  (2013).  Performance  of  iterative image reconstruction in CT of the paranasal sinuses: A phantom study. American Journal of Neuroradiology , 34 (5), 1072 – 1076. https://doi.org/10.3174/ajnr.A3339 Seeram,  E.  (2009). Computed  Tomography,  Physical Principles,  Clinical  Applications,  and  Quality Control (third). Seeram,  E.  (2016). COMPUTED  TOMOGRAPHY Physical  Principles,  Clinical  Applications,  and Quality Control (4th ed.). ELSEVIER. Takashima, S., & Shinohara, T. (2018). Culture and transplantation  of  spermatogonial  stem cells. Stem Cell Research . https://doi.org/10.1016/j.scr.2018.03.006 Technical Reference Manual GE . (2015). Wening  MD,  M.  B.  (2015). Atlas  of  Head  and  Neck Pathology (Atlas of Surgical Pathology)No Title .