IndoQCT

Tentang IndoQCT

Fitur utama dari perangkat lunak IndoQCT adalah untuk mengevaluasi kualitas gambar CT. Dalam prosedur kontrol kualitas CT (QC), biasanya pemeriksa atau staf medis yang berkualifikasi memeriksa parameter kualitas gambar CT secara manual pada phantom menggunakan alat yang tersedia di panel kontrol. Prosedur QC ini terdiri dari tugas harian, bulanan, dan tahunan. Untuk melaksanakan prosedur ini, dibutuhkan waktu yang cukup banyak, terutama untuk rutinitas harian. Selain itu, pengukuran parameter kualitas gambar secara manual dapat menyebabkan bias tertentu karena subjektivitas dari pemeriksa.

Ada beberapa perangkat lunak lain yang tersedia untuk pengukuran otomatis parameter kualitas gambar CT. Namun, perangkat lunak tersebut terbatas pada phantom dan vendor tertentu. IndoQCT menyajikan fitur-fitur terintegrasi dalam bentuk pengukuran otomatis parameter kualitas gambar CT pada berbagai phantom yang tersedia di pasaran. Oleh karena itu, IndoQCT memberikan kenyamanan dalam hal efisiensi, objektivitas pengukuran, universalitas, dan portabilitas.

Selain dapat mengukur parameter kualitas gambar pada phantom, IndoQCT juga dapat mengukur beberapa metrik kualitas gambar langsung dari gambar klinis pasien. Hal ini berguna untuk proses optimasi dosis yang lebih mudah dan objektif. Selain itu, IndoQCT dilengkapi dengan beberapa fitur tambahan, seperti analisis tekstur, beberapa pengurangan noise, beberapa opsi window (termasuk pencampuran multiple-window dalam bentuk gambar merah-hijau-biru (RGB)), serta reformasi gambar pada bidang sagital, koronal, oblique, dan bidang tidak teratur, serta fitur lainnya. Di IndoQCT, semua parameter pengukuran kualitas gambar dapat langsung disimpan dalam database yang dapat dianalisis. Laporan juga dapat dihasilkan secara otomatis dalam bentuk file pdf dari database.
IndoQCT telah dikembangkan sejak tahun 2018 menggunakan bahasa pemrograman Matlab. Pada tahun 2021, perangkat lunak ini dikembangkan ulang menggunakan bahasa pemrograman Python untuk memudahkan distribusi.

Fitur-fitur

Ringkasan fitur IndoQCT ditunjukkan secara garis besar, fitur-fitur yang ada pada IndoQCT dibagi menjadi dua kategori, yaitu fitur utama dan fitur tambahan.

Fitur utama IndoQCT

Sesuai dengan visi awal IndoQCT, fitur utama yang disajikan adalah otomatisasi pengukuran kualitas gambar CT pada berbagai jenis phantom menggunakan Antarmuka Pengguna Grafis (GUI) yang ramah pengguna. Pada versi 22a, phantom yang dicakup adalah sebagai berikut:

Phantom kinerja CT AAPM (model 610, CIRS Inc, VA, USA)
Phantom akreditasi CT ACR (Gammex Inc, Middleton, WI, USA)
Phantom Catphan® (Catphan 500, 504, 604, The Phantom Lab, NY, USA)
Phantom QA CT GE (GE Healthcare, Milwaukee, WI, USA)
Phantom TOS Canon (Canon Medical System, CA, USA)
Phantom CT Siemens (Siemens Healthcare, Erlangen, Jerman)
Phantom QA CT Philips (Philips Medical System, Cleveland, OH, USA)
Phantom CT Neusoft (Neusoft Medical System, Shenyang, China)
Phantom CT Hitachi (Hitachi Ltd., Tokyo, Jepang)

Selain phantom komersial yang sudah ada di pasaran dan phantom default pabrik, IndoQCT juga dapat menghasilkan gambar sintetis menggunakan pendekatan komputasional. Kami menyebutnya sebagai phantom komputasional. Phantom ini berguna untuk tujuan pendidikan.

Parameter kualitas gambar yang disajikan dalam fitur utama IndoQCT mencakup parameter yang sudah dikenal dan distandarisasi oleh banyak lembaga internasional, serta yang masih relatif baru, sebagai berikut:

Nomor CT
Noise
Linearitas nomor CT
Resolusi spasial
Ketebalan irisan
Kontras rendah
Penyelarasan
Kemiringan gantry
Jarak
Jarak antar irisan

Selain kualitas gambar phantom, IndoQCT juga mencakup beberapa parameter kualitas gambar pasien yang dapat diuji, antara lain:

Nomor CT pasien
Perhitungan noise pasien (lihat Publikasi no. 6 dan 7)
Kontras rendah pasien
Penyelarasan pasien
Diameter pasien

Fitur Tambahan

Selain fitur utama, IndoQCT memiliki fitur tambahan yang berguna untuk kegiatan selain kontrol kualitas, sebagai berikut:

Pencampuran multiple-window dalam domain warna (lihat Publikasi no. 6).
Reformasi gambar dalam bidang sagital dan koronal, dengan interpolasi gambar dan pemotongan data untuk rekonstruksi oblique dan tidak teratur.
Pembuatan phantom komputasional dengan berbagai desain dan pengaturan parameter (lihat Publikasi no. 8, 11, dan 13).
Modifikasi gambar DICOM untuk tujuan pendidikan dan penelitian, termasuk: pindah, balik, rotasi, ubah ukuran, potong, tambahkan noise dan blur, anonimisasi DICOM, dan penyimpanan DICOM yang dimodifikasi.
Pengurangan noise dengan berbagai opsi algoritma (lihat Publikasi no. 4, 12, 17, dan 19).
Perbandingan gambar dengan berbagai parameter, seperti mean squared error (MSE), peak signal-to-noise ratio (PSNR), dan structural similarity (SSIM).
Analisis tekstur pada urutan pertama, matriks ko-ocurrence level abu-abu (GLCM), matriks panjang rentang level abu-abu (GLRLM), dan matriks zona ukuran level abu-abu (GLZM).

Fitur Lainnya

Untuk memberikan kenyamanan bagi pengguna dan praktisi, IndoQCT mencakup fitur-fitur berikut:

Koneksi ke Sistem Pengarsipan dan Komunikasi Gambar (PACS), untuk memudahkan pengguna mengumpulkan gambar langsung dari server DICOM.
Penyimpanan ke database lokal terintegrasi yang berguna untuk mencatat semua pengukuran yang telah dilakukan. Penyimpanan ini telah dilengkapi dengan alat ekspor untuk menyimpan data dalam format dokumen Microsoft Excel (*.xlxs).
Menganalisis berbagai pengukuran kualitas gambar. Fitur ini berguna untuk melihat tren pengukuran pada parameter tertentu sesuai dengan kebutuhan pengguna, baik secara kronologis maupun analitis.
Pembuatan laporan pengukuran dalam format file dokumen portabel (PDF). Fitur ini dapat membantu pengguna untuk membuat laporan pengukuran dengan cepat dan mudah untuk keperluan dokumentasi.
Evaluasi pengukuran kualitas gambar berdasarkan standar. IndoQCT mengimplementasikan evaluasi otomatis berdasarkan standar yang ditetapkan oleh lembaga pengawas nuklir, termasuk Bapeten, IAEA, ACR, AAPM, serta standar yang dapat disesuaikan oleh pengguna yang dapat dimodifikasi dengan fleksibel.
Penyaringan dataset dengan konfigurasi urutan ganda yang memudahkan pengguna untuk mengurutkan gambar campuran dalam satu folder.
Anotasi gambar, ROI, dan penyimpanan ke gambar umum untuk memfasilitasi publikasi penelitian dan pendidikan.