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

## Jurnal Imejing Diagnostik
http://ejournal.poltekkes- smg.ac.id/ojs/index.php/jimed/index
Penerapan Artificial Intelligence dalam Mendeteksi Batu Ginjal secara Otomatis pada Citra CT Scan
Nanang Sulaksono 1 , Ary Kurniawati 2 1.2) Poltekkes Kemenkes Semranag
Corresponding Author: Nanang Sulaksono e-mail: nanangsulaksono@poltekkes-smg.ac.id

## ABSTRACT
Background: Kidney stones are a clinical condition with the presence of stones along the urinary tract of varying sizes. The aim of this research is the need for a system to automatically detect kidney stones so that it can help radiologists in diagnosing kidney stones accurately, effectively and efficiently, and patients can immediately undergo further action to cure kidney stones.
Methods: The difference in research carried out by researchers is the use of artificial intelligence which uses  deep  learning  with  a  convolutional  neural  network  (CNN)  algorithm.  This  research  uses  images obtained from CT scan results from public data (Kaggle) and primary hospital data. The number of images used  in  the  Augmentation  training  data  was  2338  normal  images  and  2390  kidney  stone  images.  The augmentation testing data used 540 normal images and 446 kidney stone images. The research also involved experts, namely radiology specialists, in determining images with abnormal and normal stone tones. Results: research obtained from CT Scan images of kidney stones with augmentation and original using public  data/Kaggle  images,  obtained  using  augmentation  obtained  a  high  accuracy  value  of  99.69%. Meanwhile, in testing data using primary/hospital data images, augmented data obtained accuracy values that were still low at 45.43% and 45.23%, respectively.
Conclusions: The use of deep learning with the CNN model in training data augmentation obtained high accuracy values, however in testing data using hospital CT scan images the accuracy value was still low, but it was able to recognize images of kidney stones, so it could help in automatically diagnosing kidney stones. For future work could involve refining the model to handle variations in hospital data or exploring additional features to improve generalizability.
Keywords: Citra CT Scan; Batu Ginjal; CNN; Augmentasi.

## Pendahuluan
Batu  ginjal  merupakan  suatu  klinis  dengan adanya  batu  di  sepanjang  saluran  kencing  dengan ukuran yang bervariasi, ada berbentuk pasir seperti partikel dan batu bulat besar, apabila dibiarkan akan menyebabkan  gagal  ginjal  (Purnomo,  2016).  Batu ginjal  masih  menduduki  kasus  tersering  di  antara seluruh kasus urologi di Indonesia. (Noegroho et al., 2018) .
Pemilihan  modalitas  pemeriksaan  yang  tepat dapat  mendeteksi  adanya  Batu  ginjal  (Brisbane  et al.,  2016).  NCCT  merupakan  pemeriksaan  gold standard  untuk  mendeteksi  dan  karakterisasi urolithiasis dengan sensitivitas dan spesifikasi yang mendekati  100%  karena  urolithiasis  memiliki kepadatan yang cukup untuk digambarkan (Shaaban & Kotb, 2016) .
Rekontruksi  tracking  pada  MSCT  traktus urinarius  mampu  menghasilkan  citra  traktus urinarius yang optimal (Sulaksono et al., 2016), dan
mampu  mengidentifikasi  citra  tracktus  urinarius dengan  kasus  urolithiasis  berupa  batu  pada  ureter dengan  analisis  kontras  menggunakan  Matlab (Sulaksono  et  al.,  2017).  Saat  ini,  teknik  deep learning (DL) telah berhasil diterapkan di berbagai bidang dengan menggunakan citra medis dan sinyal fisiologis.  (Türk  et  al.,  2016).  Perkenalan  Model dalam  telah  berhasil  digunakan  di  banyak  bidang seperti  segmentasi  citra  medis  (Hesamian  et  al., 2019; Roth et al., 2018). Teknik DL juga digunakan di bidang urologi untuk deteksi otomatis batu ureter dan batu ginjal (Fitri et al., 2020). Model otomatis DL  yang  digunakan menunjukkan  akurasi  96,82% menggunakan  citra  CT  dalam  mendeteksi  batu ginjal, mampu mendeteksi secara akurat batu ginjal bahkan ukuran kecil dan siap untuk aplikasi klinis dalam bidang urologi (Yildirim et al., 2021).
Pembelajaran mendalam adalah jenis pembelajaran  mesin  yang  disebut  jaringan  saraf tiruan dan terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak.
Saat ini, dengan keberhasilan penggunaan komputer visi  dengan  algoritma  pembelajaran  mendalam, penerapan  algoritma  untuk  mempelajari  gambar medis  ini  telah  menjadi  populer.  Berbasis kecerdasan  buatan  (AI).  sistem  untuk  evaluasi gambar  CT  yang  tidak  disempurnakan  dapat digunakan  untuk  mengembangkan  keandalan  dan akurasi model anatomi untuk dukungan operasional,  juga  adapun  untuk  memprediksi tingkat keberhasilan dan hasil pengobatan (Caglayan et al., 2022).
Bidang  radiologi  saat  ini  dalam  menegakkan diagosa  masih  terdapat  permasalahan  yang dihadapi,  diantaranya;  Keterbatas  jumlah  dokter spesialis  radiologi  di  rumah  sakit.  Rumah  sakit daerah masih terdapat keterbatasan spek modalitas CT  Scan.  Butuh  waktu  dalam  melakukan pengolahan  citra  dalam  melakukan  recontruction pada modalitas CT Scan. Butuh waktu yang cukup lama  dalam    menentukan  kelainan  darisuatu  citra, sehingga waktu tunggu antar pasien menjadi lama. Masih terdapat ketidak akuratan dalam menilai citra CT Scan, terutama kelainan yang sulit dan tergolong kecil.  Diperlukan  biaya  yang  lebih  besar  serta membutuhkan waktu dalam melakukan pembacaan citra ke dokter radiologi. Deteksi otomatis pada batu di daerah tractus urinarius akan berkontribusi untuk mengurangi  ketidaksetaraan  dalam  membaca  citra ada  tidaknya  batu,  maka  dibutuhkan  suatu  system kecerdasan  buatan  dalam  membantu  keakurasian diagnose  kesehatan,  sehingga  dapat  tercapai  suatu bisnis teknologi yang diharapkan dalam menyelesaikan  masalah  di  bidang  kesehatan radiologi.
Sistem  ini  membantu  medis  pengambilan keputusan dan meminimalkan kesalahan iatrogenik dalam  praktik  klinis.  Model  AI  menggunakan metode kerja sinergis di mana kemampuan belajar dan  kinerja  dikembangkan  daripada  diberi  kode apriori. Oleh karena itu, model ini dapat melakukan tugasnya  dengan  kecepatan  tinggi,  fungsionalitas, dan efisiensi.
Sistem  dalam  mendeteksi  kelainan  klinis  pada bidang  kesehatan  yang  efektif  dan  efisien,  maka diperlukan  suatu  sistem  informasi  dasar  ilmu computer  dan  kesehatan,  dengan  menggabungkan kedua  bidang  tersebut  dengan  dilakukan  analisis pengambilan  data  multimedia  serta  kecerdasan buatan  (artificial  intelligence).  Penggunaan  deep learning  diperlukan  untuk  menyelesaikan  masalah ini  dengan  menggunakan  metode  yang  digunakan convolution neural network untuk memastikan batu atau  tidak  dan  dapat  mengetahui  ukuran  dari  batu tersebut, sehingga dapat membantu dalam melakukan tindakan lajutan terhadap pasien. Tujuan
penelitian  ini  adalah  perlunya  suatu  system  dalam mendeteksi  batu  ginjal  serta  otomatis  sehingga dapat membantu dokter radiologi dalam menegakkan  diagnose  batu  ginjal  secara  tepat efektif  dan  efisien,  dan  pasien  dapat  segera dilakukan ditindakan lanjutan dalam penyembuhan dari batu ginjal tersebut.

## Metode
Penelitian  yang  dilakukan  peneliti  dengan penggunaan artificial intelligence yang menggunakan  deep  learning  dengan  algoritma convolutional neural network (CNN). Penelitian ini menggunakan Citra diperoleh dari hasil pemeriksaan CT Scan dari data publik (Kaggle) dan data  primer  Rumah  Sakit.  Jumlah  citra  yang digunakan pada data latih Augmentasi menggunakan 2338 citra normal dan 2390 citra batu ginjal. Pada data testing augmentasi menggunakan 540 citra normal dan 446 citra batu ginjal. Penelitian juga  melibatkan  pakar/  ahli  yaitu  dokter  Spesialis Radiologi  dalam  menentukan  citra  dengan  nada kelainan batu dan normal.

## Hasil dan Pembahasan
Hasil  penelitian  dengan  merancang  sebuah model deep learning CNN untuk deteksi batu ginjal, serta membandingkan hasil klasifikasi model deep learning  CNN  dengan  hasil  ekspertise  dokter spesialis  radiologi.  Citra  penelitian  diperoleh  dari hasil  pemeriksaan  CT  Scan  data  publik  (Kaggle) dan data primer dari Rumah Sakit.
Penelitian menggunakan 986 data citra CT Scan yang dibagi menjadi set data latih dan data testing, untuk data citra batu ginjal sebanyak 446 dan citra normal sebanyak 540. Citra batu ginjal dan nomal dilakukan  validasi  dokter  spesialis radiologi  untuk mengetahui  apakah  citra  tersebut  batu  ginjal  dan normal.

## a                                  b
Gambar 1. a) citra CT Scan normal. b) citra CT

## Scan batu ginjal
Sebelum  melakukan  proses  penginputan  citra pada  model  deep  learning  diperlukan  proses konversi  sekali  lagi  agar  citra  JPG  dapat  terbaca
pada  model  deep  learning,  citra  JPG  dikonversi menjadi citra greyscale. Proses ini dilakukan setelah algoritma  deep  learning  telah  siap  digunakan  dan sebelum melakukan proses pelatihan serta pengujian. Berikut ini data citra CT Scan batu ginjal yang di gunakan baik dari data publik/ Kaggle dan data primer/ dari rumah sakit.
1. Hasil Training Augmentasi data publik/
kaggle pada batu ginjal
Gambar 2. Hasil citra augmentasi data publik/Kaggle dengan model deep learning CNN.
Gambar 3. Hasil classification Augmentasi data publik/Kaggle dengan model deep learning CNN.
Gambar 4. Hasil accuracy validasi augmentasi data publik/Kaggle dengan model deep learning CNN
Berdasarkan  gambar  4  hasil  validasi  diperoleh tingkat akurasi untuk melihat kinerja terbaik model deep  learning  CNN  terhadap  data  training/  latih berdasarkan akurasi cross validation adalah sebesar 99,69%.  Tujuan  dilakukannya  cross  validation untuk  memperoleh  model  deep  learning  dengan kinerja  terbaik  terhadap  data  latih.  kemampuan model  deep  learning  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap citra CT Scan sebagai data latih baik citra batu ginjal maupun citra normal.
2. Hasil Testing augmentasi data primer rumah sakit pada batu ginjal
Gambar 5. Hasil citra Testing augmentasi
Gambar. 6. Hasil classification Test Augmentasi data primer rumah sakit dengan model deep learning CNN.
Berdasarkan  gambar  6  hasil  validasi  Test Augmentasi diperoleh tingkat akurasi untuk melihat kinerja terbaik model deep learning CNN terhadap data  testing  berdasarkan  akurasi  cross  validation adalah  sebesar  45,43%.  hasil  classification  dapat mengenali  deteksi  batu  ginjal  namun  belum maksimal
Penelitian  dilakukan  dengan  2  pengujian, diantarannya;  pengujian  dengan  augmentasi  data publik/  kaggle  pada  batu  ginjal  dan  pengujian testing augmentasi data primer rumah sakit.
Berdasarkan  hasil  validasi  augmentasi  data publik/  kaggle  pada  batu  ginjal  diperoleh  tingkat akurasi  untuk  melihat  kinerja  terbaik  model  deep learning  CNN  terhadap  data  training  berdasarkan
akurasi  cross  validation  adalah  sebesar  99,69%. didapatkan  nilai  akurasi  yang  tinggi  dikarenakan data  citra  yang  digunakan  setelah  di  augmentasi menjadi  mendekati  sama  2338  citra  normal  dan 2390 citra batu ginjal.
Berdasarkan  hasil  validasi  Testing  Augmentasi data  primer/  rumah  sakit  diperoleh  tingkat  akurasi untuk  melihat  kinerja  terbaik  model  deep  learning CNN  terhadap  data  testing  berdasarkan  akurasi cross  validation  adalah  sebesar  45,43%.  hasil classification  dapat  mengenali  deteksi  batu  ginjal namun belum maksimal.

## Simpulan
Kinerja  model  deep  learning  CNN  dengan augmentasi  sangat  baik  dalam  mendeteksi  batu ginjal  dari  citra  CT  Scan  data  publik/  Kaggle. Penggunaan augmentasi diperlukan dalam meningkatkan  kinerja  akurasi  dalam  data  latih. Dengan  menggunakan  augmentasi  mendapatkan nilai akurasi  yang tinggi  99.69%.  Sedangkan  pada batu  ginjal  dengan  data  testing  augmentasi didapatkan nilai akurasi yang masih rendah 45,43%. Pada  hasil  tersebut  dengan  penggunaan  citra  CT Scan  data  primer/  rumah  sakit  sudah  dapat mengenali citra batu ginjal namun belum maksimal.

## Daftar Pustaka
Brisbane, W., Bailey, M. R., & Sorensen, M. D.
(2016). An overview of kidney stone imaging techniques. Nature Reviews Urology , 13 (11), 654–662.
https://doi.org/10.1038/nrurol.2016.154
Caglayan, A., Horsanali, M. O., Kocadurdu, K.,
Ismailoglu, E., & Guneyli, S. (2022). Deep learning model-assisted detection of kidney stones on computed tomography.
International Braz J Urol , 48 (5), 830–839. https://doi.org/10.1590/S1677- 5538.IBJU.2022.0132
Fitri, L. A., Haryanto, F., Arimura, H., YunHao,
C., Ninomiya, K., Nakano, R., Haekal, M., Warty, Y., & Fauzi, U. (2020). Automated classification of urinary stones based on microcomputed tomography images using convolutional neural network. Physica Medica , 78 , 201–208. https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2020.09.007
Hesamian, M. H., Jia, W., He, X., & Kennedy, P.
(2019). Deep Learning Techniques for
Medical Image Segmentation: Achievements and Challenges. Journal of Digital Imaging ,
32 (4), 582–596.
https://doi.org/10.1007/s10278-019-00227-x
Noegroho, B. S., Daryanto, B., Soebhali, B.,
Kadar, D. D., Soebadi, D. M., Hamiseno, D. W., Myh, E., Indrawarman, Satyagraha, P.,
Birowo, P., Monoarfa, R. A., Pramod, S. V., Warli, S. M., & Tarmano. (2018). Panduan Penatalaksanaan Klinis Batu Saluran Kemih. In Ikatan Ahli Urologi ndonesia (IAUI) .
Purnomo, B. (2016). Dasar dasar Urologi. In CV. Sagung Seto Jakarta (3rd ed., Vol. 3).
Roth, H. R., Shen, C., Oda, H., Oda, M., Hayashi,
Y., Misawa, K., & Mori, K. (2018). Deep learning and its application to medical image segmentation .
https://doi.org/10.11409/mit.36.63
Shaaban, M. S., & Kotb, A. F. (2016). Value of non-contrast CT examination of the urinary tract (stone protocol) in the detection of incidental findings and its impact upon the management. Alexandria Journal of Medicine , 52 (3), 209–217. https://doi.org/10.1016/j.ajme.2015.08.001
Sulaksono, N., Suryono, S., & Ardiyanto, J.
(2016). OPTIMALISASI CITRA MSCT
TRAKTUS URINARIUS MENGGUNAKAN TRACKING DENGAN VARIASI SLICE THICKNESS DAN WINDOW SETTING. Jurnal Riset Kesehatan , 5 (1), 30–34.
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
Türk, C., Petřík, A., Sarica, K., Seitz, C.,
Skolarikos, A., Straub, M., & Knoll, T.
(2016). EAU Guidelines on Diagnosis and Conservative Management of Urolithiasis.
European Urology , 69 (3), 468–474. https://doi.org/10.1016/j.eururo.2015.07.04
Yildirim, K., Bozdag, P. G., Talo, M., Yildirim, O., Karabatak, M., & Acharya, U. R. (2021).
Deep learning model for automated kidney stone detection using coronal CT images.
Computers in Biology and Medicine , 135 ,
104569.
https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.1
04569