Visualisasi dan Rekonstruksi 3D Citra Medis

            Paper atau jurnal kedua yang Saya baca berjudul “Visualisasi dan Rekonstruksi 3D Citra Medis : Review”. Paper tersebut ditulis oleh Candra Irawan, Erika Devi Udayanti, dan Fajar Agung Nugroho. Ketiga penulis tersebut dari Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang. Pada bagian penutup, kesimpulan yang diberikan oleh penulis yaitu: Tantangan yang dihadapi dalam rekonstruksi citra medis 3D adalah operasi array yang menghabiskan banyak waktu. Selain itu juga mempertimbangkan kekurangan (limitation) dari hardware yang digunakan.

Setelah membaca paper ini, saya sedikit mendapat pencerahan tentang tema yang nantinya akan saya ambil. Sebelumnya saya masih sedikit bingung, nantinya aplikasi yang saya bikin ini seperti apa?, siapa yang menggunakan?, dan juga berbasis apa aplikasi yang akan dibuat?. Sepertinya tema yang akan saya angkat menjadi tugas akhir saya “pengolahan citra rontgen 3D”. Nantinya aplikasi ini akan berbasis desktop, dan penggunanya sejauh ini masih terpikir Dokter. Dalam paper ini penulis menggunakan Marching Cubes (MC) Algorithm, Marching Squares (MS) Algorithm, dan  Triangulated Irregular Network (TIN) Algorithm

Marching Cubes (MC) Algorithm  yaitu algoritma yang paling populer dalam rekonstruksi 3D, MC bekerja dengan merekonstruksi model 3D dari kumpulan citra 2D. Marching Squares (MS) Algorithm digunakan untuk menghasilkan contour guna memilih thresholds dalam rekonstruksi 3D. Contour terbentuk dari titik – titik dengan nilai yang sama yang saling terhubung membentuk garis. Triangulated Irregular Network (TIN) Algorithm. Awalnya algoritma TIN membuat lingkaran sekecil mungkin dengan perimeter melewati 3 titik (point) dan menarik kemungkinan segitiga (triangle) terbesar dari titik tersebut. Algoritma TIN secara luas telah dimanfaatkan pada banyak area aplikasi untuk membuat sambungan jaringan segitiga.

Berikut ini beberapa aplikasi yang digunakan dalam pengolahan visualisasi citra medis seperti Medical Image Processing Analysis and Visualization (MIPAV), Visualization Toolkit (VTK), dan Interactive Data Language (IDL). MIPAV adalah aplikasi pengolahan citra n-dimensi dan platform-independent untuk tujuan umum yang dapat mengolah citra medis dari berbagai jenis modalitas. MIPAV mendukung pembacaan data citra medis dengan berbagai format file, berbagai tipedata juga citra dengan n-dimensi. Tersedia pengguna antarmuka grafis untuk memanipulasi gambar seperti segmentasi dan pengukuran. Selain itu juga disisipkan tool analisis dan pengolahan citra dalam modul algoritma. Interactive Data Language (IDL) bahasa pemrograman visual berorientasi matrik (matrix-oriented) yang digunakan untuk analisa data dan memiliki library yang besar untuk displaying dan analisa gambar. IDL terdiri dari aritmatika PolyPaint untuk melakukan surface rendering, dan aritmatika ray cast untuk melakukan volume rendering. Visualization Toolkit (VTK) sebuah perangkat lunak system yang berorientasi objek untuk komputer grafis, pengolahan citra, dan visualisasi yang paling umum digunakan. VTK terdiri dari class library C++, dan beberapa interface layer seperti Tcl/Tk, Java, juga Phyton. Selain itu VTK telah terintegrasi dengan banyak algoritma yang memungkinkan user memadukan data dan algoritma citra 2D maupun 3D. Akan tetapi VTK hanya mampu berjalan pada windows platform.

                                  Proses Rekonstruksi 3D