Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan efektivitas terapi menggunakan radionuklida Lutetium-177 dengan mengukur aktivitas secara akurat di setiap volume anatomi. Penelitian dilakukan untuk menentukan faktor kalibrasi (calibration factor, CF) dan koefisien pemulihan (recovery coefficient, RC), beserta ketidakpastiannya, untuk setiap metode rekonstruksi yang digunakan dalam praktik klinis. Nilai CF merupakan nilai kuantifikasi citra menjadi aktivitas. Penentuan CF dilakukan melalui akuisisi sumber titik. Hasil menunjukkan bahwa rekonstruksi tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai CF, sedangkan ketidakpastian akibat peluruhan selama akuisisi berdampak kecil terhadap perbedaan nilai. Nilai RC merupakan faktor koreksi dalam memperkirakan aktivitas yang dipengaruhi oleh efek volume parsial (partial volume effect PVE). Penentuan RC dilakukan dengan akuisisi fantom NEMA-IEC. Pengukuran nilai RC melibatkan variasi beberapa parameter, antara lain pemilihan volume (volume of interest, VOI), jumlah iterasi, dan jenis rekonstruksi. Hasil menunjukan bahwa variasi VOI yang mempertimbangkan cacahan tertumpah (spill-out) menghasilkan nilai RC yang lebih representatif. Pada variasi metode rekonstruksi, jumlah iterasi tidak mempengaruhi nilai RC secara signifikan, sedangkan jenis rekonstruksi memiliki pengaruh yang besar terhadap nilai RC. Ketidakpastian kurva RC akibat ketidakpastian volume dipengaruhi oleh ketidakpastian voksel, resolusi spasial, dan ketidakpastian parameter pencocokan kurva. Berdasarkan analisis gambar dan  parameter, hasilnya diperoleh bahwa saturasi dalam rekonstruksi AST dicapai pada volume yang lebih kecil dengan ketidakpastian yang lebih rendah dibandingkan dengan rekonstruksi OSEM, FBP, dan MLEM. Dengan demikian, baik secara kualitatif maupun kuantitatif, rekonstruksi AST memberikan representasi ukuran objek yang lebih baik.

---

This study aims to optimize the effectiveness of therapy using Lutetium-177 radionuclide by accurately measuring activity in each anatomical volume. The study was conducted to determine the calibration factor (CF) and recovery coefficient (RC) and their uncertainty for each method of reconstruction used in clinical practice. The CF value is the quantification value of the image into activity. CF determination is carried out through point source acquisition. The results show that reconstruction has no significant effect on the value of CF. In contrast, the uncertainty due to decay during acquisition has a small impact on the difference in value. The RC value is a correction factor in estimating activity affected by the partial volume effect (PVE). RC determination is carried out through NEMA-IEC phantom acquisition. The RC value measurement involves various parameters, including : the calculated volume of interest (VOI), the number of iterations, and the type of reconstruction. The results show that the variation of VOI that considers the spill-out results in a more representative RC value. In the various reconstruction methods, the number of iterations does not significantly affect the RC value, while the type of reconstruction greatly influences the RC value. The uncertainty of the RC curve due to volume uncertainty is influenced by voxel uncertainty, spatial resolution, and curve matching parameter uncertainty. Based on image and parameter analysis, the results show that saturation in the AST reconstruction is achieved at a smaller volume with lower uncertainties compared to OSEM, FBP, and MLEM reconstructions. Thus, both qualitatively and quantitatively, the AST reconstruction provides a better representation of the object's size."

"Inspeksi dan validasi secara kuantitatif dibutuhkan dalam uji kualitas SPECT dan harus dilakukan secara berkala. Identifikasi dari cincin artefak merupakan bagian dari evaluasi citra harus dianalisa karena hal ini berkaitan dengan performa dari SPECT. Hingga saat ini interpertasi dan evaluasi dari cincin artefak yang dilakukan memiliki keterbatasan, yaitu evaluasi dilakukan secara visual yang rentan terhadap subjektifitas dan tidak sensitif dengan perubahan yang kecil terhadap performa modalitas. Pada penelitian ini suatu metode dikembangkan untuk melakukan identifikasi, evaluasi, dan kuantifikasi cincin artefak. Metode ini dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemograman Python dengan berbagai macam library untuk melakukan langkah-langkah evaluasi sebagai berikut: (1) secara otomatis menentukan perbedaan antara citra yang tidak memiliki artefak dengan citra yang memiliki artefak dengan menggunakan metode Student’s t-test, (2) mendeteksi cincin artefak dengan menggunakan metode threshold (3) mendeskripsikan posisi dari artefak cincin dengan mengkuantifikasi jari-jari dalam, luar, dan lebar dari artefak cincin. Metode yang dikembangkan berhasil mendeteksi artefak cincin pada citra. Nilai p-value untuk semua citra sampel yang diperoleh dari perhitungan dengan menggunakan metode Student’s t-test menunjukkan kurang dari 0.025. Artinya terdapat perbedaan yang signifikan antara citra yang memiliki artefak dengan citra yang tidak memilki artefak. Metode ini juga dapat melakukan kuantifikasi terhadap jari-jari luar, dalam, dan lebar cincin artefak pada citra. Metode ini diharapkan dapat memberi manfaat untuk meningkatkan kualitas identifikasi cincin artefak pada SPECT quality control.

---

The Inspection and quantitative validation are essentially needed in SPECT system quality control and must be done periodically. An identification of the ring artifact conducting by Jaszczak phantom as a part of an image quality evaluation should be analyzed since it has consequently linked with the SPECT’s performance. Until now interpretation and evaluation of these artifacts are performed visually which is prone to subjectivity and insensitive with subtle changes in the system’s performance. In this study, a method for identifying, evaluating, and quantifying the ring artifacts is developed to overcome these limitations. The method is developed using Python language with a variety of libraries to perform a sequence of evaluation steps: (1) determine the differences between the reference image with no artifacts and the one suspected image with artifacts based on Student's t-test method, (2) detect ring artifacts using threshold method and (3) describe the ring artifacts position by quantifying the radius and width of the ring artifacts. The method successfully detects the ring artifact in the system. The student's t-test method shows the p-values of all image samples smaller than 0.025 which indicates significant differences between with and without artifact images. Then, it successfully calculated the desired parameter which are the outer, inner radius and width of the detected artifacts. In conclusion, our method will be beneficial to improve SPECT system quality control for identifying the ring artifact."

"Kuantifikasi citra terhadap pengukuran resolusi spasial, umumnya menggunakan protokol standar yang diterbitkan oleh National Electrical Manufacturers Association (NEMA). Namun, metode ini memiliki keterbatasan pada metode fitting data yang dilakukan. Akurasi yang lebih baik diberikan oleh fungsi Gaussian. Selanjutnya, penentuan resolusi spasial seperti berdasarkan Point Spread Function (PSF) dapat dipengaruhi oleh keberadaan noise atau error dalam data yang dapat menurunkan kontras citra. Oleh karena itu, untuk menjamin akurasi kuantifikasi citra, dilakukan dengan memastikan error sekecil mungkin dan memiliki perkiraan yang dapat diandalkan tentang seberapa besar error tersebut. Penelitian ini ditujukan untuk menyelidiki bagaimana tingkat noise yang berbeda pada pengukuran Full Width at Half Maximum (FWHM) berdasarkan metode NEMA dan Gaussian mempengaruhi keakuratan sistem pencitraan. FWHM digunakan untuk mengkarakterisasi resolusi spasial berdasarkan profil PSF. Hasil yang diperoleh diharapkan dapat memberikan informasi pada fisikawan medis mengenai pengaruh error dari pengukuran FWHM dalam rangka optimasi layanan klinis di rumah sakit. Dalam penelitian ini, model error yang digunakan adalah kombinasi model error proporsional dan Fractional Standard Deviation (FSD). Hasil penelitian menunjukkan terdapat peningkatan relatif deviasi FWHM terhadap variasi FSD 1% hingga 5% pada bidang dua dimensi dan tiga dimensi berdasarkan metode NEMA dan Gaussian. Peningkatan ini menjelaskan bahwa semakin tinggi tingkat noise pada sistem pencitraan, maka akan semakin mempengaruhi pengukuran FWHM yang berdampak pada penurunan kontras citra. Selanjutnya, terdapat korelasi antara error pixel value dan error FWHM. Semakin tinggi persentase nilai error pixel value pada sistem pencitraan, maka akan semakin mempengaruhi peningkatan persentase nilai error pada pengukuran FWHM.

---

Image quantification of spatial resolution measurements, generally using standard protocols published by the National Electrical Manufacturers Association (NEMA). However, this method has limitations on the data fitting method performed. Better accuracy is given by Gaussian function. Furthermore, spatial resolution determination such as based on Point Spread Function (PSF) can be influenced by the presence of noise or errors in the data that can decrease image contrast. Therefore, to ensure the accuracy of image quantification, it is done by ensuring the slightest possible error and having a reliable estimate of how big the error is. This study is intended to investigate how different noise levels in Full Width at Half Maximum (FWHM) measurements based on NEMA and Gaussian methods affect the accuracy of imaging systems. The FWHM is used to characterize spatial resolution based on PSF profiles. The results are expected to provide information to medical physicists about the effect of error in FWHM measurement to optimize clinical services in hospitals. In this study, the error model used is a combination of the proportional error model and the Fractional Standard Deviation (FSD). The results showed that there was an increase in the relative deviation of FWHM to the FSD variation of 1% to 5% in two-dimensional and three-dimensional fields based on the NEMA and Gaussian methods. This increase explains that the higher the noise level in the imaging system, the more it affects the FWHM measurement which has an impact on the decrease in image contrast. Furthermore, there is a correlation between the pixel value error and the FWHM error. The higher the percentage of error pixel value in the imaging system, the more it will affect the increase of percentage error FWHM measurement."