Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"RINGKASAN Untuk mengetahui kegunaan foto toraks awal sebagai petunjuk prognosis kematian dini (30 hari) infark miokard akut (IMA) diteliti secara prospektif 80 foto toraks pada 80 pasien pasca infark miokard akut (IMA). Pasien terdiri dari 72 laki-laki dan 8 wanita, umur rata-rata 56,3 ±10,2 tahun.Foto toraks dibuat kurang dari 24 jam setelah sakit dada khas. Posisi pasien setengah duduk (450), eksposi film antero-posterior (AP). Variabel pada foto toraks yang dinilai adalah derajat Kongesti Vena Pulmonalis (KVP), Rasio Kardio Toraks (RKT) dan Ukuran Jantung Kiri (UJK).KVP dibedakan atas 4 derajat. Derajat 0 ; normal, tidak terdapat KVP (n =38). Derajat I ; redistribusi aliran darah paru (n = 16), Derajat II ; sembab paru intersisial (n = 13), Derajat III ; sembab paru alveolar terlokalisir (n = A), Derajat IV ; sembab paru alveolar difus (n = 5). Kematian dini secara bermakna (p < 0,05) lebih tinggi pada KVP derajat II ( 5 dari 13, 38,5%), derajat III (5 dari 8, 62,5% ) dan derajat IV {4 dari 5, 80,0% ) dibanding derajat I (2 dari 16, 12,5%).Resiko relatif kematian dini pada KVP derajat II, III dan IV lebih besar dibanding dengan KVP derajat I yaitu 3,1 : 5,0 : 6,4 kali. Tidak terdapat kematian dini pada derajat 0.Diantara variabel KVP, RKT dan UJK pada foto toraks, variabel KVP derajat II, III dan IV mempunyai nilai prediksi yang lebih bermakna terhadap kematian dini dibanding KVP derajat I, RKT dan UJK.Dari penelitian ini disimpulkan bahwa derajat KVP pada foto toraks awal dapat dipakai untuk menentukan tinggi rendahnya risiko relatif kematian dini pasca IMA sehingga mempunyai arti klinis dan prognosis penting terhadap usaha tindakan pengobatan selanjutnya. KVP derajat 0 dengan atau tanpa kardimegali mempunyai prognosis lebih baik terhadap kematian dini."

"Penelitian ini bertujuan memeriksa efek dosimetris dari pergerakan tumor untuk beberapa variasi besar ampiltudo pergerakan. Penelitian ini menggunakan fantom dinamik toraks yang dibangun berdasarkan CIRS Dynamic Thorax Phantom model 008A. Fantom ini mensimulasikan pergerakan secara translasi pada arah Superior dan Inferior (SI) serta rotasi pada bidang Lateral kanan-kiri (RL) dan Anterior Posterior (AP) untuk menirukan pergerakan akibat pernafasan manusia. Fantom ini didesain dan dikontrol menggunakan  linear actuator, servo motor, Adafruit motor shield L293D dan Arduino UNO R3. Fantom ini digunaan untuk mengevaluasi dosis titik menggunakan teknik 3D-CRT, IMRT, VMAT dan amplitudo translasi 5 mm; 10 mm; 15 mm  dengan amplitudo rotasi 90°. Pengukuran dosis titik menggunakan dosimeter film GafChromic EBT 3 dan thermoluminescence TLD LiF-100. Fantom toraks dinamik yang dibuat dapat meniru pergerakan translasi dengan amplitudo 5±0,2 mm; 10±0,5 mm; 15±0,4 mm dan pergerakan rotasi dengan amplitudo 89°±2°. Dari penelitian ini didapatkan penggunaan Internal Margin sebesar 5 mm mampu memberikan kompensasi deviasi dosis berkisar antara 0,6% sampai dengan 1%, penurunan dosis terbesar adalah pada arah Superior dan Inferior, gerak rotasi target tumor berpengaruh pada peningkatan deviasi dosis pada lateral kanan dan kiri akibat pebedaan kedalaman serta Teknik VMAT tidak disarankan untuk target bergerak karena memberikan deviasi terbesar yaitu berkisar pada -5% sampai dengan 9% akibat dari derajat kebebasan pergerakan antara gantry dan target semakin tinggi.

---

This study aimed to investigate dosimetric effect of target movement for several translational amplitude. This work used in-house dynamic thorax phantom based on CIRS Dynamic Thorax Phantom model 008A. This phantom simulated translation in superior-inferior direction, rotational in the anterior-posterior and left-right lateral plane to mimic human respiratory motion. It was designed and controlled by linear actuator motor, servo motor, Adafruit motor shield L293D and Arduino UNO R3. It was implemented to evaluate point dose of 3D-CRT, IMRT, VMAT technique and for 5 mm; 10 mm; 15 mm translational motion amplitude 90° rotational target motion amplitude. The point dose measurement used GafChromic EBT 3 film and TLD LiF-100 as dosimeter. This in-house dynamic thorax phantom can mimicking NSCLC target movement for translational amplitude 5±0,2 mm; 10±0,5 mm; 15±0,4 mm and rotational amplitude 89°±2° From this study it found that the use of Internal Margin of 5 mm was able to compensate dose deviation about 0.6% to 1%, the largest decrease in dosage was in the Superior and Inferior direction, the rotational motion of the target tumor had an effect on increasing dose deviation on the right and left lateral due to the difference in depth and VMAT Technique it is not recommended for moving targets because it provides the largest deviation which ranges from -5% to 9% due to the higher degree of freedom of movement between the gantry and the target."

"ABSTRAKTujuan dari penelitian ini adalah merancang sistem gerak pada fantom toraks dinamik in-house sehingga dapat digunakan sebagai alat untuk mengevaluasi posisi dan volume target fantom dengan teknik Radioterapi Real-Time Position Management (RPM) dalam implementasi pada pesawat CT Simulator. Sistem RPM memungkinkan pelaksanaan penyinaran pasien dengan mengkorelasikan posisi tumor terhadap siklus pernapasan menggunakan kamera pelacak inframerah yang dipantulkan melalui penanda (marker block) yang ditempatkan pada bagian dada pasien. Sistem tersebut berfungsi untuk mengukur pola pernapasan pasien serta rentang pergerakan pasien dan menampilkannya sebagai bentuk gelombang sinusoidal. Dari gelombang sinusoidal tersebut dapat ditentukan kapan CT Simulator akan memindai objek atau pasien. Sistem RPM akan mengoptimalkan hasil gambar dari CT Simulator karena melalui sistem ini akan membuat CT Simulator hanya memindai objek di satu posisi tertentu saja. Hasil penelitian menunjukkan variasi besaran amplitudo dan sudut rotasi target menyebabkan perubahan posisi pada target fantom toraks dinamik in-house. Semakin besar amplitudo dan sudut rotasi target maka perpindahan target fantom bertambah besar dan mempengaruhi nilai GTV. Diperlambatnya gerakan fantom dengan kecepatan rotasi gantri CT Simulator tetap menciptakan efek yang sama ketika rotasi gantri CT Simulator dipercepat dan kecepatan gerak objek tetap. Pemindaian target dengan teknik RPM Gating pada pesawat CT Simulator menghasilkan nilai PTV yang lebih kecil 30% hingga 40% dibandingkan pemindaian dengan cara biasa (tanpa RPM).

---

ABSTRACTThe purpose of this study was to develop a motion system of in-house dynamic thorax phantom so that it can be used as a quality control dosimetry for lung cancer cases with the Real-Time Position Management (RPM) technique. The RPM system allows to scanning of the patient by correlating the position of the tumour with the respiratory cycle. By using an infrared tracking camera that is reflected through a marker (marker block) placed on the patient's chest. The system functions to measure the patient's breathing pattern and range of movement of the patient and displays it as a sinusoidal waveform. From the sinusoidal wave, it can be determined when CT Simulator will scan the object or patient. This RPM system will optimize the image results from the CT Simulator because the RPM system will make the CT Simulator only scan objects at one particular position. The results showed that variations of the amplitude and angle rotation of in-house dynamic thorax phantom make the target position has changed. Increasing the amplitude and angle rotation of the target affect the GTV value and target displacement. The slowing of phantom motion with the gantry rotation speed of the CT Simulator constantly make the same effect when the accelerated gantry rotation of the CT Simulator and speed of motion of the object is fixed. Scanning targets using the RPM Gating technique on the CT Simulator produces a PTV value for about 30% to 40% smaller than scanning without RPM."

"Latar belakang: Pasien bekas TB yang telah diobati akan mengalami perubahan struktur anatomi paru permanen sehingga dapat meningkatkan risiko kejadian gejala sisa. Gejala sisa yang terjadi dapat meninggalkan lesi di paru dan ekstra paru. Pada lesi paru biasanya diawali dengan perubahan struktur bronkial dan parenkim paru seperti distorsi bronkovaskuler, bronkietaksis, emfisematus dan fibrosis. Fungsi paru pada pasien 6 bulan setelah menyelesaikan pengobatan TB kategori I ditemukan nilai tes fungsi paru cenderung lebih rendah walapun sudah menyelesaikan obat anti tuberculosis (OAT) selama 6 bulan.Metode: penelitian menggunakan metode potong lintang pada 65 pasien yang mendapatkan OAT lini I di Poli Paru RSUP persahabatan. Subjek penelitian akan menjalani pemeriksaan spirometri, DLCO, darah rutin dan HRCT toraks.Hasil: Pada penelitian ini didapatkan median usia subjek 45 tahun dengan usia paling muda 18 tahun dan usia paling tua 60 tahun. Jenis kelamin pada penelitian ini didapatkan laki-laki sebanyak 33 subjek (51%). Sebanyak 66% subjek terdapat kelainan spirometri. Hasil spirometri dengan kelainan terbanyak yaitu gangguan restriksi dan obstruksi (campuran) pada 29 (44%) subjek, gangguan restriksi sebanyak 13 (21%) subjek, satu (1%) subjek gangguan obstruksi dan 22 (33%) subjek tidak ditemukan kelainan. Derajat lesi pada HRCT toraks menggunakan modifikasi Goddard score didapatkan derajat lesi ringan sebanyak 33 (51%), sedang 20 (31%), berat 8 (12%) subjek. Karakteristik lesi terbanyak pada parenkim paru secara berurutan fibrosis, kalsifikasi, bullae, retikuler opasitas, ground glass opacity (GGO), nodul, konsolidasi dan jamur. Lesi saluran napas yang terbanyak secara berurutan yaitu bronkietaksis, ateletaksis, dilatasi trakea. Gangguan kapasitas difusi terbanyak yaitu derajat ringan 25 (38%), moderate 22 (33%) dan berat 3 (5%). Pada penelitian ini ditemukan perbedaan bermakna antara derajat kelainan kapasitas difusi paru terhadap derajat lesi pada HRCT toraks dan terdapat risiko 8,68 kali (IK 95% 2,3-32,72)..Kesimpulan: Terdapat hubungan bermakna antara derajat gangguan difusi paru terhadap derajat lesi pada HRCT toraks. Penurunan fungsi paru setelah menyelesaikan pengobatan TB dapat terjadi sehingga diperlukan pemeriksaan fungsi paru dan HRCT toraks secara berkala.

---

Background: Former TB infection patients will experienced changes in anatomical structure of the lung. Hence, it wil increased risk of sequelae. Sequelae can occur in extra pulmonary. Lung lesions changes in the structure of the bronchial and lung parenchyma such as bronchovascular distortion, bronchietacsis, emphysema and fibrosis. Lung functions in patients 6 months after completing TB treatment found that lung function test tend to be lower even after completing treatment for 6 months.

Methods: This studi used a cross-sectional method on 65 patients whom received anti tuberculosis drugs at Lung Polyclinic, Persahabatan Hospital. Research subjects will undergo spirometry, DLCO, blood test and HRCT thorax.

Results: In this study median age of subjects was 45 years. The youngest was 18 years and oldest was 60 years. Male population was 33 (51%) subjects. Total 66% subjects have lung function impairment. Resulst of spirometry showed mixed disorder in 29 (44%) subjects, restriction disorder in 12 (19%) subjects, one subjects with obstructive disorders and 22 (33%) subjects are normal. Based on Goddard modificaion score showed mild degree in 33 (51%) subects, moderate 20 (31%) dan severe 8 (12%) subjects. The most characteristic lesions in the lung parenchymal were fibrosis, calcification, bullae, reticular opacity, GGO, nodules, consolidation and fungi. The most common airway lesions were bronchietacsis, atelectasis and trachel dilatation. The most common lung diffusion impairment is mild 25 (38%), moderate 22 (33%) and severe 3 (5%). In this study found that there was a significant difference among lung diffusion impairment and degree of lesion based on HRCT thorax with OR 8.68 (CI 95% 2.3- 32.72).

Conclusion: There was significant relationship between lung diffusion impairment and degree of lesions based on HRCT thorax. Decrease lung function after completing TB treatment can occur so that routine lung function test and HRCT thorax imaging are recommended."

"COVID-19 telah merenggut nyawa banyak manusia. Tercatat per tanggal 29 Juni 2021, sudah terdapat sekitar 3,923,238 pasien yang meninggal dunia akibat penyakit dengan tingkat penularan yang tinggi ini. Dengan semakin banyaknya orang yang terinfeksi COVID-19, persediaan alat untuk mendeteksi penyakit ini pun juga semakin terbatas yang dapat menyebabkan pandemi COVID-19 pun menjadi semakin tidak terkendali. Oleh karena itu, penting untuk mempertimbangkan metode deteksi COVID-19 lainnya yang dapat membantu para staf kesehatan untuk melakukan deteksi pasien positif COVID-19.Metode deteksi COVID-19 lainnya yang bisa dipertimbangkan untuk dikembangkan adalah metode deteksi COVID-19 dengan artificial intelligence. Dengan metode tersebut, data-data seperti data gejala pasien, data citra toraks, serta data interpretasi citra berupa teks dapat dimanfaatkan untuk mengembangkan suatu model prediksi COVID- 19. Ketiga tipe data yang berbeda tersebut dapat dikombinasikan sebagai data input untuk membangun suatu model klasifikasi COVID-19. Pengkombinasian data yang berbeda dapat dilakukan dengan cara melakukan konkatenasi pada tiap input layer yang menerima data gejala dan data teks dengan suatu layer dari arsitektur CNN. Beberapa arsitektur CNN yang dapat digunakan pada penelitian ini adalah ResNet, DenseNet, Inception- ResNet, DarkCovidNet, CoroNet, dan COVID-Net. Selain itu, metode Grad-CAM juga dipilih untuk proses deteksi persebaran coronavirus.Hasil pengujian menunjukkan bahwa banyak model yang dihasilkan dari pendekatan kombinasi data gambar, data tabular, dan data teks memiliki nilai sensitivitas, akurasi, serta f1-score yang tinggi. Hal tersebut menunjukkan bahwa pendekatan tersebut secara umum menghasilkan model-model dengan performa yang tinggi juga seimbang. Namun, berdasarkan hasil pengujian pula, diketahui bahwa model yang memiliki performa tertinggi dicapai oleh model dari pendekatan klasifikasi gambar dengan data tabular yang menggunakan arsitektur DenseNet khususnya dengan nilai learning rate = 10−3. Model tersebut tercatat memiliki performa yang tinggi dan seimbang dengan nilai sensitivitasnya mencapai angka 1,00, akurasi mencapai angka 0,94, dan F1-Score mencapai angka 0,94.

---

COVID-19 has taken the lives of many people. As of June 29th 2021, there were approximately 3.923.238 deaths due to this highly contagious disease. With the increasing number of infected people, the COVID-19 detection tool supplies are also getting limited that can lead to an out-of-control situation. Therefore, it is quite necessary to consider alternative methods for COVID-19 detection.

Another COVID-19 detection that can be considered to be developed is a COVID- 19 detection method with artificial intelligence. With artificial intelligence, a COVID-19 prediction model can be built by using any available data such as patient symptom dataset, patient thorax images especially chest X-Ray, and thorax interpretations in text form. Those three types of data can be utilized and combined as data input to build a COVID-19 detection system. The combination of those three different types of data can be done with the concatenation of each input layer of tabular and text data with a layer from a CNN architecture. In this study, there are six CNN architectures used and those are ResNet, DenseNet, Inception-ResNet, DarkCovidNet, CoroNet, and COVID-Net. Besides, the Grad-CAM technique is also implemented for coronavirus detection purposes.

The result shows that most of the models from the combined image, tabular, and text datasets offer high sensitivities, accuracies, and scores of F1-Score. It means that the combined image, tabular, and text datasets generally obtained high performance and balanced models. However, according to the test results, the best performance model is achieved by the combined image and tabular datasets approach with DenseNet architecture and the learning rate of 10−3. Such a model achieves the best performance model with an accuracy score of 0.94, a sensitivity score of 1.00, and an f1-score of 0.94."

"Penelitian ini mengembangkan Computer Aided Diagnosis CAD radiografi paru anak dengan menggunakan metode segmentasi Deformable Models untuk membantu mendeteksi abnormalitas. Metode Deformable Models mencari abnormalitas berdasarkan nilai piksel citra. Metode Deformable Models dikerjakan dengan dua variasi yaitu median filter Deformable Models dan wiener filter Deformable Models. Nilai piksel paru-paru abnormal dengan segmentasi wiener filter Deformable models adalah 186-255 dan median filter Deformable Models adalah 191-255. Metode wiener filter Deformable models menghasilkan nilai ROC lebih tinggi dibandingkan metode median filter dengan nilai akurasi 78,5, sensitivitas 74,5, spesifitas 80, presisi 90,0 dan overall error 21,0.

---

This study developed a correlation test Computer Aided Diagnosis CAD radiographic of children pulmonary using segmentation Deformable Models method for detecting Abnormalities. Deformable models method searched abnormalities by value of the image pixel. Deformable models method used two variations, namely median filter Deformable Models and wiener filter Deformable Models. Abnormal result lung pixel values with segmentation Wiener filter Deformable models is 186 255 and median filter Deformable Models is 190 255. Wiener filter Deformable models method have ROC result relatively higher than median filter Deformable models with value of accuracy 78,5, sensitivity 74,5, specificity 80.0, precision 90,0 and overall error of 21,0."

"[Salah satu masalah yang muncul pada pengobatan radioterapi paru-paru adalah adanya efek interaksi akibat gerakan target tumor dan gerakan Multileaf Collimator (MLC) yang saling berinteraksi. Efek tersebut dapat menyebabkan kesalahan dosimetri yang mempengaruhi keberhasilan pengobatan radioterapi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan efek interaksi antara gerak tumor dan MLC terhadap distribusi dosis pada area tepi target tumor yang bergerak dinamik. Pengukuran dilakukan menggunakan fantom toraks dinamik In-House dengan teknik penyinaran Intensity Modulated Radiotherapy (IMRT) dan Volumetric Modulated Arc Therapy (VMAT) pada variasi sudut MLC 0o dan 90o dengan amplitudo sebesar 5 mm, 10 mm dan 20 mm dengan target bergerak translasi arah superior inferior menggunakan detektor film GafChromic EBT-3 dan TLD LiF 100 rod. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peningkatan nilai amplitudo menyebabkan peningkatan nilai dosis pada target maupun organ at risk (OAR). Selain itu, pada penyinaran teknik IMRT dengan menggunakan sudut MLC 90o, efek interaksi menyebabkan kondisi underdose, baik pada area tengah maupun area tepi target tumor. Hal berbeda pada penggunaan teknik VMAT diperoleh dosis pengukuran lebih besar dari pada dosis perencanaan (TPS). Nilai dosis pada posisi area tepi yang sejajar dengan arah gerakan target cenderung lebih kecil dibandingkan daerah tepi lainnya., One of the most problems during radiotherapy treatment for lung cancer is the interaction effect due to the target motion and Multileaf Collimator (MLC) movement. These effects can lead to dosimetric error condition (measured dose fewer than planned dose) and affect the clinical outcome of radiotherapy treatment. The main objective of this study was to simulate the influence of interplay effect for peripheral dose distribution of dynamic target. Dose measurements were done using GafChromic EBT-3 film and TLD LiF 100 rod at in-house dynamic thorax phantom for different respiratory amplitude, such as 5 mm, 10 mm, and 20 mm. Both Intensity Modulated Radiotherapy (IMRT) and Volumetric Modulated Arc Therapy (VMAT) treatment were implemented using MLC angles of 0o and 90o. Target movement was linear toward a superior and an inferior direction. Results showed that the increasing of amplitude caused increasing of dose both at target and organ at risk (OAR). Then when MLC 90o applied in IMRT treatment, an interplay effect caused underdose condition both at the central region and peripheral region. Whereas, results of VMAT treatment showed that measured dose was higher than planned dose. Doses in peripheral region where was parallel with the target motion tend to fewer than others peripheral regions.]"

"Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menunjukkan visibilitas metode line profile sebagai metode evaluasi kuantitatif citra computed radography toraks pasien pediatrik. Sampel berupa 36 citra toraks pediatrik yang terdiri dari 26 citra toraks normal dan 10 citra toraks abnormal, diperoleh dengan menggunakan sistem CR. Line profile dibuat dengan menggunakan perangkat lunak imageJ dan dikuantisasi menggunakan fortran 90. Setiap line profile diberi enam perlakuan (metode) yang berbeda, yakni tanpa modifikasi nilai piksel (metode I), modifikasi nilai piksel menjadi kontras region of interest (ROI) tulang (metode II), modifikasi nilai piksel menjadi kontras ROI toraks (metode III), normalisasi rentang nilai piksel (metode IV), normalisasi rentang nilai piksel dan modifikasi kontras ROI tulang (metode V), serta normalisasi rentang nilai piksel dan modifikasi kontras ROI toraks (metode VI). Verifikasi metode dilakukan dengan menggunakan coefficient of variation (CoV). Metode terbaik dipilih dan digunakan sebagai acuan line profile normal yang akan dibandingkan dengan line profile citra abnormal. Untuk membandingkan secara kuantitatif line profile normal dan abnormal, diskrepansi (δ) digunakan sebagai parameter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode line profile dengan menggunakan normalisasi rentang nilai piksel adalah metode yang memiliki fisibilitas untuk membedakan citra normal dan abnormal. Dari metode ini, kelainan dengan δ terkecil adalah bronchitis dan δ terbesar adalah effusion. Penelitian lanjutan diperlukan untuk meningkatkan fisibilitas metode ini untuk kasus abnormalitas lain.

---

This study was aimed to demonstrate the feasibility of line profile method in quantitatively evaluating paediatric chest images acquired using computed radiography (CR). A sample of 36 paediatric chest images, which is 26 normal chest images and 10 abnormal chest images, were obtained using a CR system and were evaluated quantitatively using line profile. The method involves the use of imageJ software for profile setting and fortran 90 for quantifying the results. Each line profiles were subjected using six different quantization methods. These methods are pixel value without any modification (method I), pixel value modification with contrast of bone region of interest (ROI) (method II), pixel value modification with contrast of thorax ROI (method III), filtering pixel value range (method IV), filtering pixel value range with modification using bone ROI contrast (method V), as well as filtering pixel value range with modification using thorax ROI contrast (method VI). Methods were compared by means of their coefficient of variation (CoV). The best method for normal images was selected and was used to serve as baseline in distinguishing abnormal images. To quantitatively compare normal and abnormal line profile, discrepancy (δ) with the baseline set was used as parameter. Result shows that line profile method with pixel value range filtering method (method IV) was able to distinguish abnormal images. From this set of method, the abnormalities with the smallest δ and the greatest δ was bronchitis and effusion. More thorough studies are required to confirm and improve the feasibility of this method."

"Penelitian ini mengembangkan Uji Korelasi Computer Aided Diagnosis CAD radiografi paru anak dengan menggunakan metode segmentasi Markov Random Field MRF untuk membantu mendeteksi abnormalitas paru dengan kecenderungan infeksi. Metode MRF mencari abnormalitas berdasarkan nilai piksel citra. Metode MRF dikerjakan dengan empat variasi yaitu MRF tanpa filter, median filter MRF, wiener filter MRF dan adapthisteq MRF. ROC hasil segmentasi wiener filter relatif lebih tinggi dari tanpa filter. Hasil ROC wiener filter menunjukkan nilai akurasi akurasi akurasi 81,4 , sensitivitas 82,0 , spesifitas 80,0 , presisi 91,1 dan overall error 18,6 . Sedangkan ROC untuk tanpa filter maupun filter yang lain menunjukkan lebih rendah dari nilai ROC wiener filter. Namun perbedaan ROC untuk setiap jenis tingkat keberhasilan tidak lebih dari 5 , artinya keempat metode MRF masih dapat diimplementasikan. Nilai piksel paru abnormal dengan metode MRF tanpa filter, median filter MRF, dan adapthisteq MRF sama yaitu 205-255. Nilai piksel paru abnormal dengan metode wiener filter MRF yaitu 197-255. Citra paru belum dapat menentukan secara definitif penyakit infeksi paru pada anak.

---

This study developed a correlation test Computer Aided Diagnosis CAD radiographic of children pulmonary using segmentation Markov Random Field MRF method to detect lung abnormalities with infection trends. MRF method searched abnormalities by value of the image pixel. MRF method used four variations, namely MRF without a filter, median filter MRF, wiener filter MRF, and adapthisteq MRF. ROC segmentation results wiener filter is relatively higher than without a filter. ROC wiener filter results show the value of accuracy 81.4 , sensitivity 82.0 , specificity 80.0 , precision 91.1 and overall error of 18.6 . While the ROC for unfiltered and filter others show lower than the value of ROC wiener filter. However, differences in ROC for any kind of success rate is not more than 5 , meaning that all four methods MRF can still be implemented. Abnormal lung pixel value with MRF method without filter, median filter MRF, and adapthisteq MRF same namely 205 255. Abnormal lung pixel values by the method of wiener filter MRF is 197 255. Radiographic of children pulmonary can not definitively determine lung infections in children."