Kanker otak adalah kondisi medis yang serius yang memerlukan perawatan yang cermat. Salah satu langkah penting dalam manajemen kanker otak adalah dengan mengukur volume tumor secara akurat. Citra Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah salah satu alat diagnostik yang paling penting dalam bidang medis yang digunakan untuk visualisasi otak. Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana metode Active Contour dapat digunakan untuk menghitung volume tumor otak pada citra MRI dan bagaimana visualisasi 3D dapat membantu dokter dalam diagnosis dan perawatan yang lebih baik.

Metode Active Contour

Metode Active Contour, juga dikenal sebagai “Snake,” adalah teknik pengolahan citra yang digunakan untuk mengidentifikasi kontur atau tepi objek dalam citra. Metode ini bekerja dengan mendefinisikan suatu kurva awal di sekitar objek yang diinginkan dan kemudian menggeser kurva tersebut secara iteratif untuk menyesuaikan dengan kontur objek yang sesungguhnya dalam citra. Dalam penelitian ini, metode Active Contour akan diterapkan pada citra MRI otak untuk mengidentifikasi tepi tumor.

Langkah-Langkah Penelitian

1. Akuisisi Citra MRI Otak

Langkah pertama dalam penelitian ini adalah mengumpulkan citra MRI otak dari pasien yang relevan. Citra MRI harus berkualitas tinggi dan mencakup area yang mencakup tumor.

2. Segmentasi Tumor dengan Metode Active Contour

Setelah citra MRI diperoleh, langkah berikutnya adalah melakukan segmentasi tumor menggunakan metode Active Contour. Ini melibatkan inisialisasi kurva awal di sekitar tumor dan menggerakkan kurva tersebut hingga sesuai dengan tepi tumor.

3. Perhitungan Volume Tumor

Setelah segmentasi selesai, volume tumor dapat dihitung dengan menghitung jumlah piksel yang terdapat dalam wilayah yang telah disegmentasi. Volume tumor dapat dihitung dalam satuan milimeter kubik (mm³).

4. Visualisasi 3D

Hasil perhitungan volume tumor dapat divisualisasikan dalam bentuk 3D untuk memberikan gambaran yang lebih jelas. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak khusus yang memungkinkan visualisasi 3D dari hasil segmentasi tumor.

Berikut ini pemrograman MATLAB untuk menghitung volume tumor otak pada citra MRI dengan metode Active Contour:

% Membaca citra MRI otak (pastikan citra telah dimuat dengan benar)
MRIImage = imread('MRI_image.jpg');

% Preprocessing citra normalisasi intensitas
MRIImage = mat2gray(MRIImage);

% Inisialisasi kurva awal dengan metode Active Contour
mask = zeros(size(MRIImage));
initialContour = % Inisialisasi kurva awal sesuai dengan lokasi tumor

% Menjalankan metode Active Contour (Snake) untuk segmentasi tumor
finalContour = activecontour(MRIImage, initialContour, numIterations);

% Menghitung volume tumor berdasarkan hasil segmentasi
volumeTumor = sum(finalContour(:)); % Jumlah piksel dalam area tumor

% Visualisasi 3D dari citra MRI dan tumor (menggunakan Toolbox MATLAB)
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(MRIImage, []);
title('Citra MRI Otak');

subplot(1, 2, 2);
vol3d('CData', MRIImage, 'Alpha', finalContour, 'Texture', '3D');
title('Visualisasi 3D Tumor Otak');

% Menampilkan volume tumor
fprintf('Volume Tumor Otak: %.2f mm³\n', volumeTumor);

Manfaat Penelitian

Penelitian ini memiliki manfaat signifikan dalam bidang medis:

• Perawatan yang Lebih Tepat: Dengan mengukur volume tumor otak secara akurat, dokter dapat merencanakan perawatan yang lebih tepat dan efektif.
• Pemantauan Perkembangan: Perubahan volume tumor dari waktu ke waktu dapat digunakan untuk memantau respons terhadap perawatan dan membuat penyesuaian yang sesuai.
• Visualisasi yang Lebih Baik: Visualisasi 3D dari tumor otak memungkinkan dokter untuk memahami lebih baik karakteristik tumor dan lokasi relatifnya dalam otak.

Metode Active Contour dalam perhitungan volume tumor otak pada citra MRI adalah alat yang berharga dalam diagnosis dan perawatan kanker otak. Dengan menggabungkan teknologi ini dengan visualisasi 3D, kita dapat meningkatkan pemahaman dan pengelolaan penyakit ini. Penelitian ini merupakan langkah penting dalam meningkatkan perawatan pasien yang terkena kanker otak dan memungkinkan diagnosis yang lebih tepat dan perawatan yang lebih efektif.