Keganasan Kanker Payudara Bisa Dideteksi Dengan Software Karya Mahasiswa UII Ini
Mahasiswa UII nampaknya tidak mengenal kata lelah untuk berinovasi. Berbagai karya unik dan inovatif terus lahir dari pemikiran para mahasiswa kampus Islam ini. Sebagai contoh karya yang dihasilkan oleh dua mahasiswa Program Studi Informatika Medis, Program Magister Teknik Informatika Fakultas Teknik Industri Universitas Islam Indonesia (FTI UII), Dhina Puspasari, M.Kom dan Dadang Heksa Putra, M.Kom.
Berangkat dari ketekunan keduanya mendalami software di dunia medis, mereka berhasil mengembangkan software deteksi keganasan kanker payudara. Dua software yang saling melengkapi ini bisa membantu kerja dokter patologi anatomi dalam mengambil tindakan pengobatan kanker pasien. Tindakan deteksi kanker sedini mungkin sangat penting karena kanker yang masih berada pada stadium awal akan lebih mudah penanganan medisnya.
“Keakuratan software ini sudah dikonsultasikan dengan dokter patologi anatomi dan dinyatakan 75 persen keakuratannya. Selanjutnya, masih diperlukan investigasi korelasi antara data deteksi oleh sistem yang diusulkan dengan pemeriksaan CISH (Chromogenetik Insitu Hybridization),” kata Izzati Muhimmah PhD, dosen pembimbing kedua mahasiswa tersebut belum lama ini di kampus terpadu UII.
Tahap awal pemeriksaan kanker payudara melalui tindakan biopsi (pembedahan dengan mengambil jaringan pada payudara). Setelah itu dilakukan pengamatan dengan mikroskop oleh dokter patologi anatomi untuk dianalisis.
Umumnya mikrokop sudah dilengkapi dengan kamera dan monitor bertujuan untuk melihat citra dengan ukuran yang lebih besar. Salah satu cara umum untuk menganalisis sampel jaringan adalah dengan pemberian warna pada sampel jaringan dengan larutan hematoxylin dan eosin. Setelah itu dilakukan pengambilan gambar (citra).
Setelah dilakukan pewarnaan pada sampel jaringan maka akan muncul masalah pada hasil citra yaitu, variasi warna tidak konsisten disebabkan oleh beberapa faktor. Di antaranya, perbedaan penggunaan mikroskop, perbedaan kamera, pencahayaan dan proses pemberian warna sampel jaringan. “Untuk itu dibutuhkan standarisasi dalam analisis citra sampel jaringan payudara yang berdampak paa kualitas diagnosis,” kata Izzati.
Hal ini yang melatarbelakangi Dhina dan Dadang melakukan pengembangan software deteksi keganasan kanker payudara pada citra digital HER2. Dhina memfokuskan pada software perbaikan citra, sedang Dadang menitikberatkan pada pengembangan software estimasi keganasan kanker payudara.
Dijelaskan Dhina, aplikasi swapping warna citra histopatologi kanker payudara ini bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra sehingga dokter patologi anatomi lebih mudah untuk menganalisis citra atau gambar. Aplikasi ini membutuhkan citra source dan citra target. Citra source adalah citra yang akan dilakukan perbaikan. Sedang citra target adalah citra referensi.
Gunakan 42 Citra Gambar Sel Kanker
Dhina menggunakan sebanyak 42 citra yang diperoleh dari pengambilan gambar menggunakan sigma HD microspace camera HDMI/USB dan optilab camera advance adapter. “Berdasarkan hasil analisis dan pengujian, rekomendasi pakar dari 42 data citra yang diperbaiki 38 citra menunjukkan hasil yang optimum sebesar 90,48 persen,” kata Dhina.
Sedang Dadang mengatakan penentuan tingkat keganasan kanker payudara atau status human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) sangat penting untuk mengoptimalkan diagnosis dan terapi yang tepat bagi pasien. HER2 merupakan pra syarat untuk pengobatan pasien kaker payudara.
Immunohistochemistry (IHC) merupakan metode yang digunakan untuk melihat reaksi dalam jaringan kanker. Faktor IHC dipengaruhi oleh pewarnaan hasil awal di ruang operasi baedah dan berakhir pada interpretasi oleh ahli patologi. Hasil ini kemudian mengarah pada keputusan pengobatan oleh dokter onkologi.
Software ini dibuat untuk mendeteksi daerah membran (berwarna coklat) pada citra HER2. “Pada tahapan pengujian citra terhadap citra hasil, validasi pakar, dan hasil validasi pakar. Rata-rata dari 40 data citra membran HER2 skor 2+ didapatkan sebesar 75,13 persen dari areal berhasil dikenali oleh sistem,” kata Dadang.
Diolah dari Jogpaper.net
