## VARIASI PENGGUNAAN REKONTRUSI ALGORITMA FBP, iDose4 DAN ITERATIVE MODEL RECONTRUCTION (IMR) TERHADAP KUALITAS CITRA MCST THORAK LOW DOSE UNTUK MENDETEKSI NODUL PARU
1 Siti Anikmah, 2 Yeti Kartikasari, 3 Ary Kurniawati
1 Radiographer of RSUD RAA Soewond, Pati , Indonesia
2,3 Poltekkes Kemenkes Semarang, Indonesia
Corresponding author: Siti Anikmah Email: mamafiona80@gmail.com Received: written by editor; Revised: written by editor; Accepted: written by editor
October 10 th 2020

## ABSTRACT
Background: Pulmonary nodules are often found accidentally when thorax imaging is done. The size and rate of nodule growth are the most important predictors of imaging for malignancy.  When the low dose protocol  applied  to  the  thorax  MSCT  will  affect  image  quality,  such  as  increased  noise  and  decreased spatial  resolution,  so  that  the  detection  of  nodules  becomes  less  accurate.  For  noise  limitation  the reconstruction of the FBP, iDose4 and IMR algorithm is used. The purpose of this literature study is to evaluate variations in the FBP, iDose4 and IMR algorithm in improving image quality. Methods: This  method  is  a  qualitative  research  with  a  descriptive  approach  using  comprehensive literatures studies Results: The result show that noise reduction is highest at IMR and lowest at FBP.  The highest number of  detected  nodules  on  IMR  especially  for  solid  nodules  <  4  mm  and  the  lowest  on  FBP.  Pathological findings with the best quality on IMR and quality are limited to FBP. Visibility of normal and abnormal findings, iDose4 is better than IMR and FBP especially for reticular patterns. Effective doses are reduced by  44  %  to  59  %  based  on  this  literature  study.  In  clinical  practice,  IMR  shows  the  potential  for pathological recovery at low dose level and IMR can improved measured image quality based on noise, high contrast spatial resolution and low contrast detectability.
Conclusion: So  IMR  is  the  most  effective  algorithm  applied  for  scanning  low  dose  MSCT  thorax  for detection of pulmonary nodules.
Keyword: Thorax MSCT, Low Dose, FBP, iDose4, IMR, Nodule

## Pendahuluan
Kemajuan  teknis  dalam  pemindai Computed Tomography sangat meningkatkan akurasi diagnostik sehingga menaikkan frekuensi permintaan  pemeriksaan  MSCT,  namun  sekaligus juga  meningkatkan  kekhawatiran    bahwa  pasien akan  menerima  tingkat  radiasi  pengion  yang berlebihan. Baik radiografer maupun vendor selalu berinovasi untuk mengurangi paparan dosis radiasi selama pemeriksaan dengan tetap mempertahankan kualitas gambar (Sakhnini, 2018).
Nodul paru  sering  ditemukan  secara  tidak sengaja  ketika  pencitraan  MSCT  toraks  dilakukan untuk  tujuan  skrining  ataupun  karena  alasan  lain (Jin  dkk.,  2018).  Ukuran  dan  laju  pertumbuhan
nodul  adalah  prediktor  radiografi  yang  paling penting  untuk  deteksi  kanker  dan metastasis paru (Snell, 2012).
Upaya  mengoptimalkan  parameter  akuisisi dilakukan  salah  satunya  dengan  cara  penggunaan protokol low dose. Protokol low dose dipilih untuk pencitraan nodul paru  karena  udara  di  paru-paru menghasilkan  lebih  banyak  kontras  daripada jaringan  disekitarnya  sehingga  deteksi  patologis tidak lagi tergantung noise gambar yang diakibatkan  dosis  radiasi  yang  rendah  (Nagayama dkk.,  2018).  Namun  penggunaan low  dose ini ternyata  akan  mempengaruhi  kualitas  citra,  yang ditandai dengan meningkatnya noise dan penurunan  resolusi  spasial  sehingga  deteksi  nodul menjadi  kurang  akurat.  Salah  satu  upaya  yang
dilakukan  untuk  meningkatkan  kualitas  citra  pada kondisi  dosis  rendah  tersebut  adalah  penggunaan rekonstruksi  algoritma  (Patino  dkk.,  2015). Penggunaan  rekonstruksi algoritma pada chest CT dilaporkan    mengurangi noise dan  meningkatkan kualitas citra (Kim dkk., 2015).
Rekonstruksi  algoritma  adalah  prosedur matematis  ( algoritma )  yang  digunakan  dalam merekontruksi  gambar.  Rekonstruksi  algoritma yang dipilih semakin tajam, maka resolusi citranya pun  akan  menjadi  tinggi.  Hal  ini  terjadi  karena kemampuan  filter  dalam  merekonstruksi pixel  – pixel yang  berdekatan  akan  semakin  jelas perbedaanya sehingga  gambaran tulang, soft tissue dan jaringan – jaringan lainnya dapat  dengan jelas dibedakan pada layar monitor (Seeram, 2016).
Kualitas  citra  adalah  semua  faktor  yang berhubungan dengan akurasi dalam menampakkan struktur  dan  jaringan  ke  dalam  citra  (Patino  dkk., 2015).  Komponen  yang  mempengaruhi  kualitas citra  meliputi  spasial  resolusi,  kontras  resolusi, noise dan  artefak  (Seeram,  2016).  Pada  dasarnya semua  MSCT  telah  menggunakan  rekonstruksi standar  yaitu Filtered  Back  Projection (FBP). Meskipun  kinerjanya  dapat  diterima  secara keseluruhan, citra yang direkonstruksi dengan FBP masih  menghasilkan image  noise yang  tinggi, streak artefak dan low contrast  detectability yang rendah pada klinis tertentu (Geyer dkk., 2015).
Generasi  Philips iDose4 hadir  setelah  FBP dengan  menawarkan  kualitas  citra  yang  lebih  baik dengan mereduksi dosis pasien. Tahapan rekonstruksi dengan metode ini adalah menganalisis  data  proyeksi,  mengidentifikasi  dan memperbaiki  efek noise .  Proses  ini  memastikan gradient atenuasi obyek tetap ada sehingga spasial resolusi  tetap baik (Paper, 2013).
Generasi  advance  yang  hadir  setelah  iDose4 adalah Iterative  Model  Reconstruction (IMR), sebuah teknik  rekonstruksi  algoritma yang menggunakan  pendekatan  model  berbasis  ilmu pengetahuan.  Sistem  kerjanya  dengan  melakukan rekonstruksi CT image model, dengan dua langkah proyeksi maju dan  mundur. Langkah maju mundur ini  diulang  beberapa  kali  sampai  tingkat  koreksi menjadi kecil. Hasilnya adalah  gambar yang benar - benar free noise , low dose dan meningkatnya low contrast detectability (Halliburton, 2016).
Studi  literatur  ini  akan  mengevaluasi  variasi algoritma FBP, iDose4 dan IMR terhadap kualitas citra  pada  pemeriksaan  MSCT  toraks low  dose untuk mendeteksi nodul paru. Enam artikel terpilih memenuhi kriteria inklusi yakni Yan
(2019),Zhang(2018),  Xin  (2018)  De  Margerie (2016) Laqmani (2016) dan Denharder (2015)

## Metode
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian  kualitatif dengan  pendekatan  deskriptif  menggunakan  studi literatur.  Studi  dilaksanakan  dalam  rentang  waktu April sampai Mei 2020

## Hasil dan Pembahasan
Pada  Penelitian  tentang  MSCT  toraks low dose untuk  deteksi  nodul  paru  ini  digunakan intervensi penggunaaan variasi rekonstruksi algoritma FBP, iDose4 dan IMR dengan modalitas MSCT Philips. Total pasien berdasar 6 jurnal yang dipakai  adalah  548  pasien  dengan  klinis nodul paru,  baik nodul yang  diperoleh  dari  s creenin g rutin  maupun screening follow  up ( tuberculosis, malignant tumor  post  pengobatan,  keganasan hematology dan nodul screening pneumonia ) Berdasarkan  kajian  jurnal,  kualitas  citra yang  dimaksud  dalam  penelitian  ini  meliputi meliputi evaluasi noise , detectability lesi, visibilitas temuan  normal  dan  abnormal,  dan tingkat  kepercayaan  diagnostik  serta  evaluasi pengurangan dosis.
a. Evaluasi Noise
Berdasarkan Laqmani (2016) hasil pengukuran objektive  image  noise (OIN)  seperti ditunjukkan pada Fig 1 sebagai berikut:
Gambar 1. Grafik plot pengukuran objektive image noise (Laqmani, dkk., 2016)
Pada Gambar 1. Pengukuran OIN yang menghasilkan noise tertinggi  adalah  FBP  pada angka 80, nilai noise iDose4 pada rentang 35 – 40 dan noise IMR lebih rendah pada 10 – 25.
b. Detectability Lesi (low contrast detectability)
Berdasar Zhang (2018) pada pemindaian ultra low  dose jumlah nodul terdeteksi  pada  IMR  lebih tinggi  daripada  iDose4  dan  FBP,  terutama nodul padat  dengan  ukuran  <  4  mm.  Keterdeteksian  lesi
pada kontras rendah  dapat ditunjukkan  pada  Fig 2 berikut ini:
Gambar 2. Hasil citra MSCT toraks skrining kanker dengan  pemindaian low dose yang direkonstruksi (a) FBP (b) iDose4 (c) IMR (Zhang dkk,2018)
Pada  Gambar  2  ditemukan  nodul  dengan kalsifikasi  pada  lobus  kiri  thyroid  gland,  sangat jelas dengan IMR, kurang jelas dengan iDose4 dan kurang jelas (kabur) pada FBP c. Visibilitas temuan normal dan abnormal
Berdasar  Laqmani  (2016)  FBP  menduduki visibilitas  terendah  untuk  semua  temuan  abnormal kecuali  pola  retikuler.  IMR  juga  rendah  untuk visibilitas  ini  karena  meningkatnya  level  IMR mengakibatkan    kaburnya  pola  retikuler  sedang hingga  berat.    Sedangkan  iDose4  memberikan visibilitas  terbaik  untuk  pola  retikuler  seperti ditunjukkkan pada Fig 4 sebagai berikut :
Gambar 3.Visibilitas temuan abnormal paru dengan pemindaian low dose yang direkonstruksi dengan FBP, iDose4 level 4, iDose4 level 6, IMR level 1, IMR level 2, IMR level 3 (Laqmani dkk., 2016)

## d. Tingkat kepercayaan diagnostik
Berdasar    Yan  (2019),  Zhang  (2018),  Xin (2018),  Margerie  (2016)  pada  pemindaian ultra low  do se, nodul terdeteksi  lebih  baik  dengan jumlah terdeteksi lebih tinggi terutama nodul padat <  4mm,  visualisasi  temuan  patologis  lebih  baik dengan  batas  lesi  tegas  dan  sangat jelas  oleh  IMR dibanding iDose4 dan FBP,
Berdasar  hasil  kajian    studi  literatur,  IMR menduduki urutan tertinggi untuk tingkat kepercayaan  diagnostik  dibanding  iDose4  dan FBP.  IMR unggul dalam deteksi lesi pada kontras rendah,  IMR  unggul  dalam  visibiltas  normal  dan
abnormal  secara  umum,  IMR  juga  unggul  dalam temuan lesi
e. Evaluasi pengurangan dosis
Berdasar  Yan  (2019)  dosis  efektif  berkurang 59  %  dengan  pemindaian ultra  low  dose dengan intervensi  penurunan  tegangan  tabung  (kV ) Berdasar  Zhang  (2018)  dosis  efektif  berkurang  44 %  pada  pemindaian ultra  low  dose dengan intervensi penurunan arus tabung (mAs ).

## Simpulan
Hasil  studi  literatur  menunjukkan  bahwa pengurangan noise tertinggi  pada  IMR  dan terendah  pada  FBP.  Jumlah nodul terdeteksi tertinggi pada IMR terutama untuk nodul padat < 4 mm  dan  deteksi  terendah  pada  FBP.  Temuan patologis  dengan  kualitas  terbaik  pada  IMR  dan kualitas  terbatas  pada  FBP.  Visibilitas  temuan normal dan abnormal, iDose4 lebih baik dibanding IMR  dan  FBP  terutama  untuk  pola reticule r. Tingkat kepercayaan diagnostik IMR tertinggi dan FBP  terendah.  IMR  paling  tinggi  memperbaiki kualitas  citra,  kedua  adalah  iDose4  dan  ketiga adalah FBP. Dosis efektif berkurang 44 % sampai 59 % berdasar studi literatur ini.
Karena IMR lebih unggul untuk temuan nodul dalam pemindaian dosis rendah, maka IMR adalah rekonstruksi  algoritma  paling  efektif  diterapkan menurut kajian jurnal dan dapat direkomendasikan untuk  digunakan  sebagai  protokol  MSCT  toraks low  dose untuk  deteksi nodu l  paru  di  rumah  sakit tempat sejawat bekerja.

## Daftar Pustaka
Aurumskjöld,  M.-L.  D.  (2017). Optimisation  of image  quality  and  radiation  dose  in computed  tomography  using  iterative  image reconstruction .
Den  Harder,  A.  M.,  Willemink,  M.  J.,  Van Hamersvelt,  R.  W.,  Vonken,  E.  J.  P.  A., Milles,  J.,  Schilham,  A.  M.  R.,  Lammers,  J. W.,  De  Jong,  P.  A.,  Leiner,  T.,  &  Budde,  R. P.  J.  (2016).  Effect  of  radiation  dose reduction  and  iterative  reconstruction  on computer-aided  detection  of  pulmonary nodules: Intra-individual comparison. European  Journal  of  Radiology , 85 (2),  346–
351.
https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2015.12.003
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

## JURNAL RADIOGRAFER INDONESIA  p-ISSN 2620-9950
reconstruction techniques1.
Radiology , 276 (2), 339–357. https://doi.org/10.1148/radiol.2015132766 Halliburton, S. S. (2016). Advanced
Reconstruction  Methods  on  Philips  CT Systems .
Kim, Y., Kim, Y. K., Lee, B. E., Lee, S. J., Ryu, Y. J.,  Lee,  J.  H.,  &  Chang,  J.  H.  (2015).  Ultra- low-dose  CT  of  the  thorax  using  iterative reconstruction:  Evaluation  of  image  quality and  radiation  dose  reduction. American Journal  of  Roentgenology , 204 (6),  1197– 1202. https://doi.org/10.2214/AJR.14.13629 Laqmani,  A.,  Avanesov,  M.,  Butscheidt,  S., Kurfürst,  M.,  Sehner,  S.,  Schmidt-Holtz,  J., Derlin, T., Behzadi, C., Nagel, H. D., Adam, G.,  &  Regier,  M.  (2016).  Comparison  of image  quality  and  visibility  of  normal  and abnormal findings at submillisievert chest CT using filtered back projection, iterative model reconstruction (IMR) and iDose4 TM . European  Journal  of  Radiology , 85 (11), 1971–1979. https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2016.09.001
Margerie-, Lambert, J., Martineau, A., Coulon, P.,
Kerviler, E. De, & Al, D. E. M. E. T. (2016). Reducing  Radiation  Dose  at  Chest  CT :
Academic
Radiology .
https://doi.org/10.1016/j.acra.2016.05.019
Nagayama,  Y.,  Oda,  S.,  Nakaura,  T.,  Tsuji,  A.,
Urata,  J.,  Furusawa,  M.,  Utsunomiya,  D., Funama,  Y.,  Kidoh,  M.,  &  Yamashita,  Y. (2018). Radiation  Dose  Reduction  at  Pedi- atric  CT :  Use  of  Low  Tube  Voltage  and Iterative Reconstruction . Paper,  P.  white.  (2013).  Fast  CT  ,  Iterative
Reconstruction Technique Yields High Image
Quality at Low Dose. intel .
Patino, M.,  Fuentes,  J.  M.,  Singh,  S.,  Hahn,  P.  F.,
& Sahani, D. V. (2015). Iterative reconstruction  techniques  in  abdominopelvic CT: Technical concepts and clinical implementation. American Journal of Roentgenology , 205 (1), W19–W31. https://doi.org/10.2214/AJR.14.13402
Sakhnini, L. (2018). CT radiation dose optimization  and  reduction  for  routine  head, chest  and  abdominal  CT  examination.
Radiology  and  Diagnostic  Imaging , 2 (1),  1– 4. https://doi.org/10.15761/rdi.1000120 Seeram,  E.  (2016). Computed  Tomography Physical  Principles,  Clinical  Applications, and  Quality  Control (fourth  edi).  Saunders company. http://evolve.elsevier.com/Seeram
Snell,  R.  (2012). Clinical  Anatomy,  an  Ilustrated Teview With Questions and Explanation (hal.
1015–1017).  Lippincot  Williams  &  Wilkins, Philadelphia.
Xin,  X.,  Shen,  J.,  Yang,  S.,  Liu,  S.,  Hu,  A.,  Zhu,
B.,  Jiang,  Y.,  Li,  B.,  &  Zhang,  B.  (2018). Improved  Image  Quality  of  Low-dose  CT Combining With Iterative Model
Reconstruction  Algorithm  for  Response Assessment  in  Patients  After  Treatment  of Malignant  Tumor. Quantitative  Imaging  in Medicine  and  Surgery , 8 (7),  648–657. https://doi.org/10.21037/qims.2018.08.05
Yan,  C.,  Liang,  C.,  Xu,  J.,  Wu,  Y.,  Xiong,  W., Zheng,  H.,  &  Xu,  Y.  (2019). Ultralow-dose CT  with  knowledge-based  iterative  model reconstruction  (  IMR  )  in  evaluation  of pulmonary  tuberculosis :  comparison  of radiation dose and image quality . 1838 . Zhang,  M.,  Qi, W.,  Sun,  Y.,  Jiang,  Y.,  Liu,  X., & Hong,  N.  (2018). The  role  of  imaging  in screening  special  feature :  Full  Paper Screening  for  lung  cancer  using  sub- millisievert chest CT with iterative reconstruction algorithm : image quality and nodule detectability . September 2017 , 1–7.