View/Open

Author
DIAH, NAWANG ARUM

Date Published
21 Oct 2025

Advisor
Rafli Filano, S.Si., M.T.,
Marlin Ramadhan Baidillah, Ph.D.,
Rafli Filano, S.Si., M.T.,

Subject
Teknik Biomedis

Publisher

Tumor otak merupakan pertumbuhan sel abnormal yang dapat mengganggu fungsi sistem saraf. Teknik pencitraan seperti MRI dan CT-Scan masih memiliki keterbatasan, misalnya durasi pemindaian yang lama serta adanya paparan radiasi. Electrical Capacitance Volume Tomography (ECVT) hadir sebagai alternatif non-invasif yang mampu memberikan pencitraan real-time tanpa radiasi, namun kualitas rekonstruksi citranya masih perlu ditingkatkan, terutama pada aspek segmentasi dan ketegasan batas tumor. Penelitian ini mengusulkan pengembangan algoritma rekonstruksi berbasis Iterative Linear Back Projection (ILBP) yang dipadukan dengan K-Means Clustering. Data kapasitansi dikumpulkan melalui simulasi dan eksperimen menggunakan sensor 12 channel dengan phantom sebagai objek uji. Proses rekonstruksi dievaluasi menggunakan parameter Cross Corelation (CC), Image Error (IE), dan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil menunjukkan bahwa ILBP tunggal mampu mengidentifikasi keberadaan tumor, namun citra yang dihasilkan masih kurang jelas, dengan CC rendah (0,14447), IE tinggi (2,1411), dan RMSE tinggi (0,44889). Integrasi K-Means berhasil memperjelas struktur tumor dan mengurangi noise, ditandai dengan peningkatan CC menjadi 0,58641. Secara keseluruhan, metode hybrid memberikan peningkatan efektivitas sebesar 58,11% pada simulasi dan 21,24% pada eksperimen, sehingga total efektivitas mencapai 79,35%. Pendekatan ini terbukti meningkatkan kualitas visualisasi dan segmentasi tumor otak pada sistem ECVT.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2511240012

Keyword
Electrical Capacitance Volume Tomography (ECVT), t