Text

Deteksi kanker Paru Citra Computed Tomography Menggunakan Metode Segmentasi Active Contour Untuk Treatment Palnning System

---

ABSTRAK

Telah dilakukan penelitian deteksi kanker paru citra computed tomography
(CT) untuk keperluan treatment planning system (TPS) di radioterapi. Proses tersebut
berupa penentuan volume target. Segmentasi volume target menggunakan metode
active contour. Metode segmentasi ini berhasil diperoleh konturing target untuk gross
tumor volume (GTV), clinical target volume (CTV), planning target volume (PTV),
organ at risk (OAR) 1, OAR 2 kanan, dan OAR 2 kiri. Penghitungan volume target
dilakukan dengan cara menjumlahkan luas target pada masing-masing slice kemudian
mengkalikan hasilnya dengan slice thickness. Hasil penghitungan volume target pada
penelitian ini dibandingkan dengan penghitungan yang dilakukan oleh dokter.
Penelitian ini menggunakan data citra dua orang pasien. Persentase deviasi pada
masing-masing target untuk pasien pertama adalah sebesar 1,6% untuk GTV, 2,1%
untuk CTV, 0,4% untuk PTV, 0,9% untuk OAR 1, 17,1% untuk OAR 2 kanan, dan
17,4% untuk OAR 2 kiri. Pada pasien kedua adalah sebesar 1,6% untuk GTV, 2,8%
untuk CTV, 3,2% untuk PTV, 2,6% untuk OAR 1, 9,0% untuk OAR 2 kanan, dan
13,8% untuk OAR 2 kiri. Nilai tersebut menunjukkan bahwa teknik pengolahan citra
yang ditawarkan dapat diimplementasikan untuk menghitung volume target kanker
paru citra CT dengan baik.
Kata kunci : active contour, volume target, kanker paru, computed tomography,
treatment planning system.

ABSTRACT

The detection of lung cancer by computed tomography (CT) images has been
investigated for treatment planning system (TPS) in radiotherapy. That process
consist of target volume determination. Segmentation of target volume using active
contour method. This segmentation method successfully obtained contouring targets
for gross tumor volume (GTV), clinical target volume (CTV), planning target volume
(PTV), organs at risk (OAR) 1, OAR 2 right, OAR 2 left. Calculation of target
volume was done by adding the target area on each slice and then multiply the result
by the slice thickness. The results of target volume calculation in this research
compared with calculation by a doctor. This research uses image data two patients.
The percentage of deviations in each of the target for the first patient was 1.6% for
GTV, 2.1% for CTV, 0.4% for PTV, 0.9% for OAR 1, 17.1% for OAR 2 right, and
17.4% for OAR 2 left. In the second patient was 1.6% for GTV, 2.8% for CTV, 3.2%
for PTV, 2.6% for OAR 1, 9.0% for OAR 2 right, and 13.8% for OAR 2 left. These
values show that the image processing techniques which offered can be implemented
to calculate target volume lung cancer by CT images well.
Keywords : active contour, target volume, lung cancer, computed tomography,
treatment planning system.

---

Ketersediaan

021S2FIS17II

006,4 FIE d

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

MAGISTER FISIKA

No. Panggil

006,4 FIE d

Penerbit

: ., 2017

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

1571

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Fiet patra Yosandha

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar