Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Perhitungan dosis radiasi melalui keluaran metrik 3DRA hanya tersedia pada protokol kontrol kualitas pada CBCT untuk radiologi intervensional. Hal ini dianggap belum andal karena perputaran gantry pada prosedur 3DRA tidak satu lingkaran penuh seperti pada Computed Tomography (CT). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi distribusi dosis aksial untuk prosedur 3DRA menggunakan tiga dosimeter relatif: thermoluminescence dosimeter (TLD), Film Gafchromic® XR-QA2, dan Film Gafchromic® XR-RV3. Dosimeter yang terkalibrasi diletakan di dalam fantom in house berbentuk silinder dan dilakukan pengukuran pada pesawat angiografi Philips Allura Xper FD20 menggunakan tiga mode preset yang tersedia. Hasil pengukuran menggunakan dosimeter relatif dibandingkan dengan hasil pengukuran menggunakan dosimeter absolut untuk mengetahui akurasinya. Dari pengukuran didapatkan bahwa distribusi dosis 3DRA tidak homogen pada seluruh penampang fantom in house. Nilai dosis paling besar berada posisi jam 3 dan jam 9 sedangkan nilai dosis paling rendah berada pada posisi jam 12. Di antara dosimeter yang digunakan, distribusi dosis aksial yang paling akurat diperoleh melalui pengukuran menggunakan Gafchromic® XR-RV3, yang ditunjukkan dengan nilai diskrepansi rata-rata sebesar 33,82%. Selain itu, pengukuran mode Cranial Stent pada posisi jam 12 menunjukkan diskrepansi terkecil, dengan nilai 9,10%.

---

The calculation of radiation dose for 3DRA output metrics is currently only available in quality control for cone-beam computed tomography (CBCT). This method is considered unreliable because the gantry rotation in the 3DRA procedure is not a full 360 degrees like in CBCT. The objective of this study is to determine the axial dose distribution during the 3DRA procedure using three different relative dosimeters: thermoluminescence dosimeter (TLD), Gafchromic® XR-QA2 Film, and Gafchromic® XR-RV3 Film. The calibrated dosimeters were placed within a cylindrical in-house phantom, and measurements were performed using a Philips Allura Xper FD20 angiography system (in three preset modes).

The output of measurements using a relative dosimeter were compared to those using an absolute dosimeter, with the aim of assessing the accuracy.  It was found that the axial dose distribution in the 3DRA procedure is not evenly distributed across the cross-sectional area of the in-house phantom. The highest dose values were observed at the 3 and 9 o'clock positions, while the lowest dose values were recorded at the 12 o'clock position. Among the dosimeters used, the most accurate axial dose distribution was obtained through measurements using Gafchromic® XR-RV3, as indicated by an average discrepancy value of 33.82%. Additionally, the cranial stent mode measurements at the 12 o'clock position showed the smallest discrepancy, with a value of 9.10%."

"Citra 3D Rotational Angiography rentan terhadap noise akibat penggunaan wide cone beam x-ray dan terbatasnya jumlah citra untuk rekonstruksi, sehingga diperlukannya proses denoising. Penelitian ini membandingkan algoritma residual encoder-decoder convolutional neural network (RED-CNN) dan Non-Local Means Denoising (NLMD) dalam mengurangi noise pada citra 3D rotational angiography (3DRA) phantom anthropomorphic baik pada citra tanpa tambahan noise (original) maupun citra dengan tambahan noise Gaussian dan Poisson. RED-CNN dilatih menggunakan citra CT scan yang ditambahkan noise dan hasil citra dievaluasi menggunakan peak signal to noise ratio (PSNR), signal difference to noise ratio (SDNR), dan structural similarity index measure (SSIM). Pada citra dengan noise Gaussian, NLMD meningkatkan PSNR sebesar 15,39%–30,44% dan RED-CNN sebesar 7,199%–48,10%. SDNR meningkat 489,3%–21,35% (NLMD) dan 129,1%–263,3% (RED-CNN), sedangkan SSIM meningkat 155,9%–22,59% (NLMD) dan 84,66%–181,9% (RED-CNN). Pada noise Poisson, NLMD meningkatkan PSNR 2,389%–31,91% dan RED-CNN 2,178%–6,108%; SDNR meningkat ~300,0% (NLMD) dan 80,52%–137,9% (RED-CNN); sementara SSIM menurun 8,561%–13,04% (NLMD) dan 5,857%–0,6143% (RED-CNN). Untuk citra original, NLMD meningkatkan SDNR sebesar 134,9% namun menurunkan SSIM sebesar 21,43%. RED-CNN menghasilkan peningkatan SDNR sebesar 76,36% (dilatih dengan noise Poisson) dan 43,02% (Gaussian), serta penurunan SSIM sebesar 12,12% dan 15,41%. Dari sisi efisiensi, NLMD memproses 10 slice dalam 22,30 detik tanpa GPU, sedangkan RED-CNN membutuhkan waktu 30 menit dengan GPU. Hasil menunjukkan bahwa RED-CNN unggul dalam peningkatan kualitas citra, sedangkan NLMD lebih efisien secara komputasi.

---

3D Rotational Angiography (3DRA) images are prone to noise due to the use of wide cone beam X-ray and the limited number of projections fot reconstructions, making denoising is necessary. This study compares the effectiveness of the Residual Encoder-Decoder Convolutional Neural Network (RED-CNN) and Non-Local Means Denoising (NLMD) in reducing noise in anthropomorphic phantom 3DRA images, both in original images and those with added Gaussian and Poisson noise. The RED-CNN model was trained using CT images with added noise, and evaluation was conducted using Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Signal Difference to Noise Ratio (SDNR) and Structrural Similarity Index Measure (SSIM) metrics. For images with Gaussian noise, NLMD improved PSNR by 15.39%–30.44% and RED-CNN by 7.199%–48.10%. SDNR increased by 489.3%–21.35% (NLMD) and 129,1%–263,3% (RED-CNN), while SSIM increased by 155.9%–22.59% (NLMD) and 84.66%–181.9% (RED-CNN). For Poisson noise, NLMD improved PSNR by 2.389%–31.91% and RED-CNN by 2.178%–6.108%; SDNR increased by approximately 300.0% (NLMD) and 80.52%–137.9% (RED-CNN); while SSIM decreased by 8.561%–13.04% (NLMD) and 5.857%–0.6143% (RED-CNN). For original (noise-free) images, NLMD improved SDNR by 134.9% but reduced SSIM by 21.43%. RED-CNN improved SDNR by 76.36% (trained with Poisson noise) and 43.02% (Gaussian noise), but reduced SSIM by 12,12% and 15.41%, respectively. In terms of efficiency, NLMD processed 10 slices in 22.30 seconds without requiring a GPU, while RED-CNN required 30 minutes and a dedicated GPU. Overall, RED-CNN demonstrated superior image quality enhancement, while NLMD was more computationally efficient."

"Teknik Cone Beam Computed Tomography (CBCT) dalam pemindaian 3DRA menggunakan sinar-X berbentuk kerucut bulat atau persegi panjang dengan rotasi pemindaian yang tidak mencapai 360 derajat. Sementara itu, metode perhitungan dosimetri 3DRA saat ini masih mengacu pada konsep CTDI, hal ini mungkin tidak sesuai untuk dosimetri CBCT karena sudut pancaran cone yang lebih besar dibandingkan dengan sudut pancaran fan beam dan rotasi pemindaian 3DRA yang tidak mencapai 360 derajat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis distribusi dosis pada simulasi dan pengukuran dalam pemindaian Angiografi Rotasi Tiga Dimensi (3DRA). Metode yang digunakan melibatkan perbandingan hasil simulasi distribusi dosis menggunakan perangkat lunak EGSnrc dengan hasil pengukuran pada pesawat Angiografi Phillips Allura FD20 (tiga mode pemindaian) menggunakan bilik ionisasi. Proses simulasi menggunakan perangkat lunak EGSnrc terdiri dari tiga tahap. Pertama, lima fantom CTDI virtual dibuat untuk merepresentasikan lubang sesuai dengan penempatan dosimeter pada posisi yang berbeda (pusat, arah jam 3, 6, 9, dan 12). Ukuran voxel fantom disesuaikan menjadi 1 × 1 × 1 mm². Tahap kedua melibatkan pemodelan dan simulasi tabung sinar-X pada sistem 3DRA menggunakan perangkat lunak BEAMnrc. Terakhir, dilakukan simulasi penyinaran pada fantom virtual menggunakan perangkat lunak DOSXYZnrc. Jumlah histories untuk simulasi ditetapkan menjadi 2.5×108, nilai energi cutoff diatur pada 0,521 MeV untuk transportasi elektron, dan 0,001 MeV untuk transportasi foton. Hasil penelitian menunjukkan bahwa area yang paling banyak terpapar radiasi pada ketiga mode 3DRA terletak pada arah jam 3, 6, dan 9 dari fantom. Nilai akurasi tertinggi didapatkan pada mode Xper CT Cerebral HD pada posisi pengukuran pusat dengan nilai presentase perbandingan sebesar 0,9%, sementara nilai akurasi terendah didapatkan pada mode Xper CT Cerebral LD pada posisi pengukuran arah jam 6 dengan nilai prensentase perbandingan sebesar 647,3%.

---

Cone Beam Computed Tomography (CBCT) in 3D rotational angiography (3DRA) uses cone-shaped X-ray beams with non-360 degrees rotation. However, current dosimetry calculation methods for 3DRA, which are based on CTDI formalism, may not be suitable due to the larger cone beam angles compared to fan beam angles and the rotation of 3DRA being not a full 360-degree rotation. This study aims to analyze the dose distributions in simulations and direct measurements in 3DRA scans. The method involves comparing the simulation results of dose distributions using EGSnrc software with direct measurements Philips Allura FD20 angiography (in three preset modes) using a head CTDI phantom and an ionization chamber. To analyze the dose distributions in 3DRA, five virtual CTDI phantoms are generated to represent holes corresponding to the placement of dosimeters at different positions (at center, 3, 6, 9, and 12 o'clock). The voxel size of the phantoms is adjusted to 1×1×1 mm². The modeling and simulation of the X-ray tube in the 3DRA system using the BEAMnrc software. The DOSXYZnrc software is used to simulate the irradiation on the virtual phantom. The simulation is performed with 2.5×108 histories, and the energy cutoff value is set at 0.512 MeV for electron transport and 0.001 MeV for photon transport. The results show that the areas most exposed to radiation in all three preset modes of 3DRA are located on the sides and bottom (at 3, 6, and 9 o'clock) of the phantom. The highest accuracy value was obtained in the Xper CT Cerebral HD mode at the center position with a percentage comparison value of 0.9%, while the lowest accuracy value was obtained in the Xper CT Cerebral LD mode at the 6 o'clock position with a percentage comparison value of 647.3%."

"Pedoman AAPM TG-238 memberikan rekomendasi mengenai prosedur kajian mutu dalam menjaga kualitas citra angiografi rotasi tiga dimensi (3DRA). Dalam pedoman tersebut, uji uniformitas masih dilakukan menggunakan metode sampling sehingga belum dapat memberikan hasil informasi secara menyeluruh serta kurang akurat dalam mendeteksi masalah kualitas citra yang dapat diamati secara klinis. Meskipun demikian, banyak perangkat lunak yang telah dikembangkan menggunakan metode evaluasi tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengusulkan metode evaluasi uji uniformitas yang baru serta mengembangkan perangkat lunak guna memberikan hasil evaluasi uji uniformitas citra 3DRA yang lebih komprehensif. Metode evaluasi uji uniformitas yang dikembangkan diadaptasi dari pedoman AAPM TG-238 dan pedoman EUREF. Parameter untuk menilai uniformitas dilakukan berdasarkan perhitungan mean pixel value (MPV) dan signal-to-noise ratio (SNR) yang sesuai dengan rekomendasi EUREF, namun dengan nilai limitasi yang direkomendasikan oleh AAPM-TG-238. Nilai limitasi yang digunakan dalam menilai keberhasilan pengujian ditemukan kurang relevan dengan metode pengujian yang dikembangkan dalam penelitian ini. Oleh karena itu, rekomendasi metode pengujian uniformitas dilakukan berdasarkan tingkat sensitivitas dalam mendeteksi dan menampilkan ketidakseragaman yang terjadi. Metode evaluasi yang dikembangkan mampu memberikan hasil evaluasi uji uniformitas citra 3DRA yang lebih komprehensif, namun diperlukan studi lebih lanjut mengenai nilai limitasi yang digunakan dalam menentukan kelayakan lolos uji uniformitas.

---

AAPM TG-238 provides guidance on quality control procedures to ensuring optimal three-dimensional rotational angiography (3DRA) image quality. The uniformity test outlined in this guideline utilizes a sampling method, which provide limited information on image uniformity and has been found to be a sub-optimum predictor of human-observable image quality issues. Despite this limitation, numerous automated quality control software solutions have been developed using the available method. Therefore, this study was aimed to propose new methods and develop an in-house software to generate more comprehensive uniformity testing of 3DRA images. The uniformity evaluation techniques are adopted from both AAPM TG 238 and EUREF guidelines. The parameters assesses included mean pixel value (MPV) and signal to noise ratio (SNR) following EUREF recommendations with limiting values adapted from AAPM TG-238. In new evaluation methods, the previously established limiting values could not be employed as a reference for determining image uniformity. Therefore, the selection of the optimal uniformity testing method will be based on its sensitivity in detecting and visually displaying non-uniformities. The new evaluation techniques provide a more comprehensive assessment of 3DRA image uniformity. However, further investigation is reserved to refine the limitation values used in determining the pass/fail criteria for the uniformity test."

"Dalam penelitian ini, algoritma supresi noise berbasis RED-CNN dibuat dan dilatih dengan citra fantom in-house PMMA berdiameter 16 cm pada enam jenis modul yang berbeda (head limited low, head limited normal, cerebral low, cerebral normal, peds cerebral low, peds cerebral normal). Disiapkan dua jenis model RED-CNN yakni supresi noise menggunakan fungsi rata-rata dan fungsi minimum pada saat rekonstruksi patch dilakukan. Model diuji dengan citra fantom PMMA dengan enam modul yang masing-masing memiliki nilai mAs yang berbeda (17,5 mAs, 162,4 mAs, 163,8 mAs, 254,8 mAs, 378,0 mAs, 382,2 mAs) untuk mengevaluasi kemampuan denoising dari masing-masing model dengan menggunakan signal to noise ratio (SNR), signal difference noise ratio (SDNR), modulation transfer function (MTF), structural similarity index (SSIM), dan noise power spectrum (NPS) sebagai parameter. Hasil menunjukkan bahwa kedua model secara umum dapat menaikkan nilai SNR, SDNR dan MTF citra yang terukur, dan mampu menurunkan kurva NPS. Pada hasil SDNR menunjukkan model lebih efektif menaikkan nilai SDNR pada citra dengan pengaturan nilai mA rendah. Sedangkan hasil evaluasi SSIM tidak mendekati nilai acuan. Hal ini menandakan kemungkinan terjadinya over-smoothing pada citra menjadi blur dan membuat resolusi spasial menjadi turun. Dan terlihat bahwa performa dari model supresi noise menggunakan fungsi rata-rata lebih efektif dibandingkan dengan menggunakan fungsi minimum.

---

In this study, RED-CNN based noise suppression was composed and trained using PMMA phantom images with a diameter of 16 cm on five different modules (head limited low, head limited normal, cerebral low, cerebral normal, peds cerebral low, peds cerebral normal). Two kinds of noise suppression models were prepared which used the average function and minimum function for the patch reconstruction process. The models were tested using PMMA phantom images on six modules with six different mAs for each (17.5 mAs, 162.4 mAs, 163.8 mAs, 254.8 mAs, 378.0 mAs, 382.2 mAs) to evaluate its denoising technique from both of the models by using signal to noise ratio (SNR), signal difference noise ratio (SDNR), modulation transfer function (MTF), structural similarity index (SSIM), and noise power spectrum (NPS) as the parameters. The result shows that both models successfully increase the SNR, SDNR and MTF of the measured images. SDNR result implies that the models effectively increase the SDNR value only on images acquired using low tube current. The results for NPS indicate the decrease of the curve size from the initial size, whereas the SSIM result did not meet the standard value of the original image. This indicates a possibility of image over-smoothing which results in blur and the decrease of its spatial resolution. It shows that the use of average function on the model was generally more effective on denoising compared to the minimum function one."

"ABSTRAKStudi ini merupakan kajian awal teknik dosimetri yang diajukan untuk tujuan jaminan kualitas prosedur angiografi rotasi 3 dimensi (3DRA), yakni Rotational Angiography Dose Index (RADI). Metode ini mengakomodasi penggunaan dosimeter standar 10 cm untuk Cone-Beam Computed Tomography (CBCT) di 3DRA dengan berkas yang dikolimasi. Penelitian dilakukan dengan menggunakan fantom CTDI kepala dan dosimeter bilik ionisasi Radcal pada pesawat 3DRA Siemens Artis Zee. Metode yang diusulkan dalam studi ini, yakni RADI, diaplikasikan dengan variasi mode preset, lebar berkas, dan posisi dosimeter. Sebagai hasil dari penelitian ini, posisi dosimeter yang optimum untuk penentuan estimasi dosis adalah posisi Plus dan teknik dosimetri RADI dapat ditetapkan untuk jaminan kualitas. Hasil penelitian ini juga memberikan informasi faktor koreksi antara RADI dan teknik dosimetri CBDI sebesar 0.81.

---

ABSTRACTThis study serves as a preliminary study of proposed dosimetry techniques for quality control of 3-dimensional rotation angiography (3DRA) procedures, namely Rotational Angiography Dose Index (RADI). This method accommodates the use of a standard 10 cm dosimeter for Cone-Beam Computed Tomography (CBCT) in 3DRA with a collimated beam. The study was performed using head CTDI phantom and Radcal ionization chamber dosimeter on 3DRA feature of Siemens Artis Zee. The proposed RADI method was applied with varied preset modes, beam width, and dosimeter position. As a result of this study, the optimum dosimeter position for determining dose estimation is the Plus position, and RADI techniques can be recommended for dosimetry as part of quality assurance procedure. The study also provide information on the correction factor between RADI and CBDI dosimetry technique to be 0.81 ± 0.02."