Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Saat ini, komputasi tomografi (computed tomography/CT) sinar-X sudah banyak diterapkan di industri manufaktur untuk menguji atau memeriksa struktur internal suatu sampel. Metode Filtered Back Projecrtion (FBP) merupakan metode rekonstruksi citra CT yang popular digunakan untuk menghasilkan citra yang mempunyai noise lebih sedikit, kontras yang tajam dan mampu membedakan densitas antara latar belakang dan objek. Pemindaian citra digunakan mode geometri cone beam dengan rentang sudut 360° dan inkremen sudut 1°. Proses dimulai dari denoising, normalisasi, sintesis sinogram, dan rekonstruksi citra menggunakan FBP. Hasil dari penelitian ini adalah citra 2 dimensi hasil dari pemindaian citra geometri cone beam, sinogram dan hasil rekonstruksi citra irisan dengan parameter evaluasi yaitu Signal to Noise Ratio (SNR), Contrast to Noise Ratio (CNR), dan kontras relatif. Untuk mencari parameter evaluasi tersebut digunakan input koordinat Region of Interest (RoI). Diperoleh filter Cosine paling baik dalam memberikan nilai SNR, CNR dan kontras relatif paling tinggi. Dalam post processing akan digunakan variasi filter low pass (Ideal, Butterworth dan Gaussian). Input citra hasil rekonstruksi FBP menggunakan filter Cosine. Terdapat parameter evaluasi tambahan yaitu SSIM (Structural Similarity Index Measure). Beberapa parameter input seperti frekuensi cut-off, dan orde akan mempengaruhi frekuensi spasial. Frekuensi ini mengacu pada seberapa sering suatu gray value muncul atau berulang dalam citra.

---

Currently, X-ray computational tomography (CT) has been widely applied in the manufacturing industry to test or examine the internal structure of a sample. The Filtered Back Projection (FBP) method is a popular CT image reconstruction method used to produce images that have less noise, sharp contrast and are able to distinguish densities between the background and the object. Image scanning uses the cone beam geometry mode with an angle range of 360° and an angle increment of 1°. The process starts from denoising, normalizing, sinogram synthesis, and image reconstruction using FBP. The results of this study are 2-dimensional images resulting from scanning geometric cone beam images, sinograms and reconstructed sliced images with evaluation parameters namely Signal to Noise Ratio (SNR), Contrast to Noise Ratio (CNR), and relative contrast. To find the evaluation parameters, the Region of Interest (RoI) coordinate input is used. The Cosine filter is the best in providing the highest SNR, CNR and relative contrvalues. In post processing, variations of low pass filters (Ideal, Butterworth and Gaussian) will be used. Input the FBP reconstruction image using the Cosine filter. There is an additional evaluation parameter, namely SSIM (Structural Similarity Index Measure). Several input parameters such as cut-off frequency, and order will affect the spatial frequency. This frequency refers to how often a gray value appears or repeats in the image."

"Saat ini komputasi tomografi (CT) sinar-X sudah banyak diterapkan di industri manufaktur untuk keperluan kontrol kualitas seperti penentuan cacat, porositas, koreksi geometri manufaktur dan reverse engineering. Kemampuan untuk memeriksa struktur internal material yang kompleks tanpa merusak konstruksi material tersebut merupakan salah satu keuntungan CT industri. Namun biaya perangkat CT industri komersial sangat mahal, karena hampir semuanya diimpor. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan perangkat CT sinar-X berbasis fluoroskopi untuk industri manufaktur. Perangkat ini terdiri dari komponen utama yaitu detektor fluoroskopi, meja putar, pesawat sinar-X dan komputer beserta perangkat lunak akuisisi dan rekonstruksi citra. Telah dilakukan akuisisi citra dengan menggunakan berbagai benda uji dengan bentuk, material dan ketebalan yang berbeda beda. Kualitas citra tomografi berbagai benda uji sangat memuaskan. Data penelitian ini diharapkan dapat dijadikan referensi untuk pengembangan perangkat CT industri yang produksi dalam negeri dengan biaya lebih murah.

---

Currently, X-ray computed tomography (CT) has been widely applied in the manufacturing industry for quality control purposes such as defect determination, porosity, manufacturing geometry correction, and reverse engineering. The ability to inspect the internal structure of complex materials without destructive the construction of the material is one of the advantages of industrial CTs. However, the cost of commercial industrial CT devices is very expensive, because almost all of them are imported. This study aims to develop a development of fluoroscopy-based X-ray CT system for the manufacturing industry. The device consists of the main components, that is a fluoroscopy detector, a rotary table, an X-ray device, and a computer along with image acquisition and reconstruction software. Image acquisition has been carried out using various test objects with different shapes, materials, and thicknesses. The tomographic image quality of various test objects is very satisfying. Hopefully this research data can be used as references for the development of producing a low-cost industrial X-ray CT equipment made within the country."

"A two dimensional layer or cross section of a three dimensional object can be reconstructed by means of a large number of one dimensional projections through this layer. Reconstruction a two dimensional phantom from its one-dimensional projection has been accomplished in this thesis using the technique where the input projection data of CT X-Ray is simulated. The qualities of reconstructed phantom from the projections have shown a good result compared to the original image. This reconstruction technique has been implemented on PC and the reconstructed image is displayed using VGA monitor."

"ABSTRACTKorban kanker dan tumor akut semakin bertambah tiap tahunnya dan menjadi salah satu penyebab kematian manusia terbanyak di dunia. Kanker dan tumor merupakan sel jaringan tubuh yang tumbuh secara abnormal dan merusak jaringan disekitarnya. Pada awalnya kanker dan tumor tidak memiliki gejala yang pasti pada stadium awal, dan bahkan dapat menyerang jaringan tubuh bagian dalam yang menyebabkan tidak bisa dilihat dengan mata manusia. Penyebab umum dari penderita kanker dan tumor akut adalah telatnya pendeteksian dini. Pendeteksian dini yang murah, proses yang cepat, sistem yang sederhana, dan alat yang portable menjadi salah satu solusi yang tepat untuk mengantisipasi perkembangan kanker ataupun tumor yang lebih jauh. Dari semua metode yang memiliki sistem perangkat keras yang murah, sederhana, dan portable yaitu metode microwave imaging. Algoritma yang paling sederhana dalam microwave imaging adalah Filtered Back Projection (FBP) dan Algebraic Reconstruction Technique (ART). Kedua metode tersebut akan dibandingkan dengan cara merekonstruksi citra phantom fisik buatan yang memiliki dua karakteristik dielektrik yang berbeda. Metode perbandingan kinerja yang dipakai terbagi menjadi dua, yaitu analisis kualitatif dan kuantitatif. Analisis perbandingan secara kualitatif meliputi kasar atau halusnya citra dan keberhasilan membedakan dielektrik secara kasat mata. Sedangkan metode kuantitatif meliputi metode Histogram, Structural Similarity, Mean Squared Error, dan Peak Signal-to-Noise Ratio. Setelah dibandingkan keduanya berhasil membedakan kedua dielektrik tetapi FBP memiliki nilai parameter analisis kuantitatif yang lebih baik dibandingkan ART. Di sisi lain ART menghasilkan citra yang lebih kontras dengan persebaran grayscale level yang lebih lebar dibandingkan FBP dan memperjelas citra yang dihasilkan.

---

ABSTRACTVictims of acute cancer and tumor are growing each year and just become one of the causes of human deaths in the world. Cancer and the tumor tissue cells are actually normal cells that grew abnormally and turn to take over and damage the surrounding tissue. At the beginning, cancer and tumors do not have definite symptoms in its early stages, and can even attack the tissues inside of the body that can not be seen with the human eye. Early detection system which is cheap, quick, simple, and portable is appropriate to anticipate the further development of cancer or tumor. Among all the methods that have a cheap, simple, and portable hardware system is microwave imaging methods. The two simplest algorithm in the microwave imaging are Filtered Back Projection (FBP) and Algebraic Reconstruction Technique (ART). Both of these methods will be compared by reconstructing the image of an artificial physical phantom that has two different dielectric value. Performance comparison method that has been used is divided into two method, namely qualitative and quantitative method. Qualitative comparative analysis covers the smoothness of an image and also the success in distinguishing dielectric value differences by looking the image with normal human eye. While quantitative method includes Histogram, Structural Similarity Index (SSIM), Mean Squared Error (MSE), and Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR). Having compared, their image results managed to distinguish the two dielectric, but in quantitative method FBP results are better than ART. On the qualitative method, ART produces more contrast image with wider distribution grayscale level than FBP, which is make the ART result image more distinguishable for each dielectric value."

"Telah dilakukan penelitian untuk pemograman rekonstruksi citra dua dimensi gamma rays computed tomography single detector Metode atau algoritma yang digunakan dalam proses rekonstruksi filtered backprojection karena metode ini relatif mudah digunakan dan menghasilkan citra yang cukup akurat Metode ini menggunakan filter frekuensi untuk menghilangkan noise yang timbul saat pengambilan data Prinsip dasar dari metode ini adalah menjumlahkan dan memutar sejauh 180o atau 360o semua data proyeksi yang didapat dari hasil pengukuran yang sudah berbentuk sinogram dan juga telah melalui proses filterisasi Proses rekonstruksi dilakukan dengan menggunakan fungsi iradon dalam MATLAB Hasil dari penelitian ini adalah citra hasil rekonstruksi dalam bentuk dua dimensi dengan perbedaan warna grayscale yang mengandung nilai koefisen atenuasi linear dengan variasi metode interpolasi dan jenis filter yang digunakan

---

This research has carried out to programming for image reconstruction two dimension for gamma rays computed tomography single detector The mtheode or algorithms that used to reconstructed image is filtered backprojection because this method is relative easier and build an image more accurate than the older methods This methode used frequencies filter to disapear noise when measurement process The basic principle of this methode is adding and rotate 180o or 360o all projection data that formed in sinogram and have passed filtering process This process used iradon function that include in MATLAB The result of this research is an image as reconstruction result in two dimensional with grayscale colour which contain linear atenuation coeficien data with varian in interpolation methode and kind of filters"

"[ABSTRAKRontgen dada atau Chest X-Ray (CXR) merupakan salah satu aplikasi pencitraan medis yang paling sering digunakan dalam pendeteksian kelainan khususnya tumor pada paru – paru. Untuk menentukan diagnosis kelainan tersebut, seorang dokter masih mengandalkan pengamatan visual dalam pembacaan hasil citra CXR sehingga penilaian bersifat subyektif tergantung pada masing – masing dokter. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan perancangan sistem pengolahan citra sebagai alat bantu identifikasi kelainan paru – paru. Kategori citra CXR yang digunakan adalah citra pada keadaan normal, tumor, dan kelainan bukan tumor. Tahapan pengolahan yang dilakukan berupa pre-processing menggunakan median filtering dan ekualisasi histogram serta proses segmentasi menggunakan otsu’s thresholding dan active contour : snake. Uji hasil pengolahan citra dengan hasil diagnosis dokter menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation menghasilkan akurasi sebesar 92,85 %.

---

ABSTRACTChest X-Ray (CXR) is a medical imaging applications that most commonly used for detects of abnormalities, especially tumors of the lung. To determine the abnormality diagnosis, doctors still rely on visual observations to read a CXR image, so that the assessments are subjective depending on each doctor. This study purposes to design an image processing system as a tool for identification of lung’s abnormalities. It used three classification of CXR image, which are lungs image in normal circumstances, tumors, and abnormalities besides tumor. Stages of image processing are done in the form of pre-processing using a median filtering and histogram equalization and also the process of segmentation using Otsu's thresholding and active contour: snake. Test the image processing results with the results of the doctor's diagnosis using artificial neural network backpropagation produces an accuracy of 92,85 %., Chest X-Ray (CXR) is a medical imaging applications that most commonly used for detects of abnormalities, especially tumors of the lung. To determine the abnormality diagnosis, doctors still rely on visual observations to read a CXR image, so that the assessments are subjective depending on each doctor. This study purposes to design an image processing system as a tool for identification of lung’s abnormalities. It used three classification of CXR image, which are lungs image in normal circumstances, tumors, and abnormalities besides tumor. Stages of image processing are done in the form of pre-processing using a median filtering and histogram equalization and also the process of segmentation using Otsu's thresholding and active contour: snake. Test the image processing results with the results of the doctor's diagnosis using artificial neural network backpropagation produces an accuracy of 92,85 %.]"

"Pada penelitian ini dilakukan penggabungan citra dari dua sumber energi yang berbeda berdasarkan kerangka kerja deep learning. Tujuannya untuk menghasilkan citra objek dengan material penyusun lebih dari satu yang lebih baik dan lebih informatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang diajukan dapat menghasilkan citra yang lebih minim noise, kontras yang baik, dan dapat mempertahankan struktur objek. Evaluasi kualitas citra menggunakan metrik objektif, seperti FMIdct, FMIpixel, FMIw, Nabf, dan SSIM, menunjukkan peningkatan dibandingkan dengan metode tradisional. Rata-rata nilai FMI yang lebih tinggi menunjukan bahwa keterkaitan informasi hasil fusi dengan kedua sumber lebih baik dibanding kedua metode pembanding. Nilai Nabf yang lebih rendah menunjukan noise yang muncul akibat dari proses fusi lebih minim dibanding kedua metode lainnya. Nilai SSIM pada hasil fusi menggunakan metode ini juga memiliki nilai yang lebih tinggi dibanding dengan kedua metode yang dibandingkan. Sampel yang memiliki rata-rata nilai metrik terbaik adalah busi dengan nilai tertinggi metrik evaluasi FMIdct adalah 2,96×10^(-1), nilai FMIpixel adalah 9,70×10^(-1), nilai FMIw adalah 3,69×10^(-1), nilai SSIM adalah 9,92×10^(-1), dan nilai Nabf terrendah adalah 3,82×10^(-3). Kesimpulannya, penelitian ini berhasil mengembangkan pendekatan baru dalam penggabungan citra CT menggunakan framework VGG19. Metode ini memiliki potensi untuk meningkatkan diagnosis dan analisis non-medis seperti pada evaluasi kualitas produksi pada industri manufaktur dengan menghasilkan citra yang lebih informatif dan akurat.

---

In this research, images from two different energy sources are combined based on a deep learning framework. The goal is to produce better and more informative images of objects with more than one constituent material. The results show that the proposed method can produce images with less noise, good contrast, and can maintain the structure of the object. Evaluation of image quality using objective metrics, such as FMIdct, FMIpixel, FMIw, Nabf, and SSIM, shows improvement compared to traditional methods. The higher average FMI value indicates that the fused information is better related to the two sources than the two comparison methods. The lower Nabf value indicates that the noise arising from the fusion process is more minimal than the other two methods. The SSIM value in the fusion results using this method also has a higher value than the two methods compared. The sample that has the best average metric value is the spark plug with the highest value of FMIdct evaluation metric is 2.96×10-1, FMIpixel value is 9.70×10-1, FMIw value is 3.69×10-1, SSIM value is 9.92×10-1, and the lowest Nabf value is 3.82×10-3. In conclusion, this study successfully developed a new approach in CT image fusion using the VGG19 framework. This method has the potential to improve non-medical diagnosis and analysis such as production quality evaluation in the manufacturing industry by producing more informative and accurate images."

"Citra Cone Beam CT (CBCT) sangat berperan dalam menentukan keberhasilan verifikasi posisi pasien radioterapi, oleh karena itu jaminan kualitas sistem CBCT sangat diperlukan. Percobaan ini dilakukan dengan menggunakan pesawat Linear accelerator yang dilengkapi dengan CBCT dan CT Simulator GE Bright Speed Edge. Fantom Catphan® 600 dan CBCT Electron DensityTM digunakan untuk menilai kualitas dari citra CBCT dan linearitas CT Number. Sesuai dengan uji kualitas, citra pada CBCT hanya dapat membedakan kontras rendah dan kontras tinggi (udara, jaringan dan tulang). Hasil uji ketebalan slice menunjukkan nilai yang didapat masih dalam batas toleransi ±0.5 mm. Pada uji kontras rendah bagian supra-slice untuk target kontras 1%, 0.5%, dan 0.3% nilai konstantanya sebesar 3, 2.5, dan 4.5, sedangkan pada bagian sub-slice untuk target kontras jarak 7, 5, dan 3 mm memiliki nilai konstanta 5 mm. Hasil pengujian resolusi tinggi pada CBCT dan CT Simulator adalah 3 lp/cm dan 7 lp/cm. Hasil pengujian uniformitas pada CBCT tidak memenuhi standar dari batas toleransi rata-rata CT Number tepi dan tengah kurang dari 5 HU, dan nilai setiap titik tepi dan tengah ±2 HU.

---

Cone Beam Computed Tomography (CBCT) image is very important in verification of patient positioning in the treatment couch radiotherapy machine so quality control of the system is required. The experiment was performed using the Linear accelerator with equipped with CBCT and CT simulator GE Bright Speed Edge. Catphan® 600 and CBCT Electron DensityTM phantom was used to evaluate the quality of CBCT and CT Number linearity. According to the image quality test, the CBCT image only be able to distinguish low contrast and high contras for air, tissue and bone.

Quantitavely, the slice thickness was in tolerance limit ±0.5 mm, low contrast with constant value of 3, 2.5, dan 4.5 for supra-slice contrast targets 1%, 0.5%, dan 0.3% whereas sub-slice targets axis lenghts for 3, 5, and 7 mm with constant value of 5 mm, the high resolution appear in 3 lp/cm and 7 lp/cm for CBCT and CT simulator, respectively. On the one hand, CBCT uniformity was out of tolerance limit with average CT number edge and central less than 5 HU, and ±2 HU for the edge and center point."