RANCANG BANGUN PENGGABUNGAN CITRA OTAK HASIL CT SCAN DAN MRI PENDUKUNG DIAGNOSIS STROKE AKUT

• Main Author: ADIRATNA CIPTANINGRUM, 081311733058
• Format: Theses and Dissertations NonPeerReviewed
• Language: Indonesian; Indonesian
• Published: 2018
• Subjects: QC501-766 Electricity and magnetism
• Online Access: http://repository.unair.ac.id/70844/1/KKC%20KK%20ST.T.09-18%20Cip%20r%20ABSTRAK.pdf; http://repository.unair.ac.id/70844/2/KKC%20KK%20ST.T.09-18%20Cip%20r%20SKRIPSI.pdf; http://repository.unair.ac.id/70844/; http://lib.unair.ac.id
• Institution: Universitas Airlangga

Prevalensi kasus stroke tertinggi di Provinsi Sulawesi Utara (10,8%) di Provinsi Papua (2,3%), di Provinsi Jawa Tengah sebesar (7,7%) berdasarkan Kemenkes RI. Metode penanganan awal stroke yang paling banyak digunakan adalah dengan cara deteksi menggunakan teknik pemeriksaan imaging, yaitu Computed Tomography Scan (CT scan) dan Magnetic Resonance Imaging (MRI). Kelebihan CT scan adalah mampu mendeteksi dengan baik stroke hemoragik, namun kurang akurat untuk mendeteksi stroke iskemik, keadaan ini bertolak belakang dengan pemeriksaan MRI. Untuk memperbaiki kualitas imaging dari kedua modalitas tersebut, perlu dilakukan penggabungan citra antara CT scan dan MRI. Penggabungan citra tersebut dilakukan agar informasi imaging dari dua modalitas yang berbeda tersebut dapat digunakan secara efektif. Untuk menghasilkan resolusi tinggi dan akurasinya di desain program image fusion menggunakan transformasi wavelet Daubechies 2. Tahapan penting untuk merepresentasikan image fusion adalah melalui image registration. Pada tahap image registration dilakukan pada domain spasial untuk mendapatkan parameter nilai scalling, rotation, dan translation. Setelah dilakukan tahap registration, kemudian dilakukan proses penggabungan citra (image fusion). Berdasarkan hasil desain algoritma program image fusion menggunakan transformasi wavelet Daubechies 2 diperoleh dua nilai korelasi (correlation), dua nilai Signal to Ratio (SNR), Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE) dengan rata-rata sebesar 0, dan Peak Signal to Ratio (PSNR) sebesar 97,241244, serta citra output dari fused image sehingga hasil citra yang dihasilkan adalah pasien menderita stroke iskemik atau stroke hemoragik.