## Pemodelan Segmentasi Sel Epitel Serviks pada Citra Digital Pap Smear
( Modeling of Cervical Cell Segmentation on Pap Smear Digital Image )
Komariyuli Anwariyah [1]* , Dedy Sofyan [2]
[1] Fakultas Sains Dan Teknology Universutas Qamarul huda Badaruddin - UNIQHBA, NTB, Indonesia
E-mail: yuliaanwariyah@gmail.com
[2] Universitas Nahdlatul Ulama NTB - UNU, NTB, Indonesia
E-mail: dewapyan20017@gmail.com

## KEYWORDS:
ABSTRACT Cervical cancer, Segmentation, region minima, region maxima, watershed Cervical cancer is a disease that is very deadly. The level of this disease in Indonesia is very high,  the  rate  of  prevalence  in  2013  of  about  0.8%  with  an  estimated  92  692  absolute throughout Indonesia. Early detection of cancer can be done with a Pap cytology examination. Slide readings performed by a specialist in anatomical pathology where normal conditions at least there should be 8000-12000 cells  in  good  condition.  This reading is  not easy  and  has some  constraints, it is  necessary  to  designed  system  capable of automatically  reading  slide. System automation is expected to reduce errors due to manual readings. One of the stages in the  building  automation  system  is  the  segmentation  of  the  cell  to  separate  the  cells  from background objects. Separation is done by implementing the method of minima and maxima region, as well as the implementation of a subset of the region area. From this study, it was found that the model is implemented showed that the implementation of the model can be used to do the segmentation process either cell cytoplasm and nucleus. KATA KUNCI: ABSTRAK Kanker serviks, Segmentasi, watershed Kanker serviks adalah salah satu penyakit yang sangat mematikan. Junlah penderita penyakit ini di Indonesia cukup tinggi, dimana pada tahun 2013 prevelensi untuk penyakit ini sangat tinggi  yaitu  sekitar  0,8%  dengan  estimasi  absolut  92.692  penderita.Deteksi  awal  kanker serviks dapat dilakukan dengan pemeriksaan cytology pap semar. Pembacaan slide pap smear dilakukan  oleh  spesialis patologi  anatomi.  Dimana untuk  kondisi  normal  setidaknya  harus terdapat 8000 – 12000 sel normal. Proses pembacaan ini tidak mudah dan memiliki beberapa kendala,  untuk  itu  diperlukan  adanya  sebuah  system  yang  mampu  melakukan  pembacaan slide  pap  smear  secara  otomatis.  Otomasi  sistem  diharapkan  dapat  mengurangi  kesalahan karena  pembacaan manual.  Salah  satu  tahapan  dalam membangun  sistem otomasi  adalah segmentasi  untuk memisahkan  sel dari  objek  latar  belakang.  Pemisahan  dilakukan dengan menerapkan  metode  minima  dan  maxima  region,  serta  implementasi  subset  dari  region region.  Dari  penelitian ini, ditemukan  bahwa model yang  diterapkan menunjukkan  bahwa implementasi model dapat digunakan untuk melakukan proses segmentasi baik sitoplasma sel maupun inti.

## I. PENDAHULUAN
Kanker  serviks  merupakan salah  satu penyakit yang mematikan. Jumlah penderita penyakit ini di Indonesia  terbilang  cukup  tinggi  dimana  pada tahun  2013  prevelensi  untuk  penyakit  ini  sangat tinggi yaitu sekitar 0.8% dengan estimasi absolut 92.692 penderita. [1]
Deteksi awal kanker serviks dapat dilakukan dengan  pemeriksaan  cytology  pap  smear. Pemeriksaan  ini  dilakukan  dengan  pembacaan
manual  sel  pada  cairan  serviks  yang  dilakukan oleh dokter spesialis patologi anatomi. Pemeriksaan ini terkadang mengalami kegagalan atau  hasil  yang  dikenal  dengan  negative  palsu atau  positif  palsu.  Hal  ini  bias  disebabkan  oleh kurangnya kemampuan laboratorium atau kelompok penduduk yang diperiksa [2].
Selain itu interpretasi hasil pap smear bukan merupakan  hal  yang  mudah,  terdapat  beberapa hambatan  dalam  melakukan  proses  ini  yaitu
metode  konvensional  memberikan  hasil  layer yang  tidak  merata,  berkerumun  dan  sel  yang tumpang  tindih,  selain  itu  prosedur  pewarnaan, adanya  lendier  dan  darah  yang  berlebih  dan pengeringan  udara  mengakibatkan  pembacaan menjadi lebih sulit . [3].
Proses  identifikasi  sel  diawali  dengan  proses segmentasi  sel  yang  nantinya  akan  memisahkan object  sel  dari  background.  Pada  penelitian  ini akan  dilakukan  pemodelan  segmentasi  sel  yang ada pada citra digital pap smear yag nantinya akan diidentifkasikan sebagai object yang akan dikenali.

## II. METODOLOGI

## A. Teknik Pengumpulan Data
Dalam tahapan ini dilakukan pengumpulan sampel  dengan  mengambil  sampel  primer  dari labolatorium patologi anatomi. Ada 3 tahap yang dilakukan dalam proses pengambilan sampel yaitu:
a. Tahap Pemilihan Preparat.
Pada tahap ini, preparat yang telah  berisi sel epitel  serviks  diseleksi,  seleksi  dilakukan berdasarkan  tipe  preparat.  Preparat  yang dipilih  diutamakan  yang  menggunakan  tipe preparasi liquid base preparation (LBP) dan beberapa preparasi dengan tipe konvensional. Tipe liquid base dipilih karena hasil preparasi jauh  lebih  tipis  dan  baik  sehingga  proses identifikasi sel jauh lebih Mudah.
b. Tahap Identifikasi Area Proses identifikasi dilakukan
untuk
mengetahui  area  dan  sel  yang  akan  difoto sebagai sampel. Proses identifikasi dilakukan oleh peneliti dibawah mikroskop dengan tipe Nikon  D.100.  selanjutnya  area  yang  akan difoto dilingkari.
c. Digitalisasi citra
Pada tahap ini area yang sudah ditandai akan difoto  menggunakan  mikroskop  dengan  tipe Nikon  DN.100.  Mikroskop  ini  merupakan mikroskop  digital  yang  sudah  dihubungkan network dan monitor untuk melihat area yang akan  difoto.  Hasil  foto  disimpan  keserver dalam bentuk citra digital. Citra digital inilah yang  nantinya  diproses  untuk  disegmentasi dan dilakukan pengenalan.

## B. Ekstraksi Citra Digital
Dari  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  terdapat tiga  sub  tahap  utama  yang  dilakukan  yaitu: preprocessing ,  segmentasi  inti,  dan  segmentasi sitoplasma.  Ketiga  sub  tahap  ini  dilanjutkan dengan  evaluasi  dan  selanjutnya  dilakukan pengenalan dari tiap sel yang ada pada slide citra tersebut.
Gbr 1. Flow Chart Penelitian
(a)

## (b)
Gbr 2. (a) Detail proses segmentasi nuclei; (b) Detail proses sitoplasma
Dari  diagram  skema flowchart di  atas  terdapat beberapa  metode  yang  diimplementasikan  dalam tahapan preprocessin g, dan segmentasi adalah:
a. Enhancement
Histogram citra sering digunakan dalam tahap perbaikan  citra,  ini  didefinisikan  sebagai sebuah  vektor yang  berisi perhitungan  jumlah pixel  pada  setiap  level  keabuan.  Untuk histogram, ℎ(𝑖) didefinisikan sebagai [4].
(1)
Dimana :
 (w) =
Operasi  perbaikan  citra  merupakan  proses konvolusi  menggunakan  operator  lokal  yang dikenal dengan kernel. Proses konvolusi citra dengan kernel didefinisikan sebagai [4] :
(2)
b. Rekonstruksi citra biner
Diberikan  dua  buah  citra  biner 𝐽 dan 𝐼 yang didefinisikan sebagai domain (𝐷) diskrit  yang sama dan dirumuskan sebagai :
(3)
Dimana 𝐼 1 , 𝐼 2 , … . . , 𝐼 𝑛 merupakan connected component dari 𝐼 .
Sehingga  dapat  didefinisikan  bahwa  hasil rekonstruksi  morfologi ( I(J))  oleh  citra mask (𝐼) dari  citra  marker (𝐽) adalah union dari connected component 𝐼 yang mengandung pixel yang lebih kecil atau sama dengan 𝐽 . reconstruksi juga dapat dirumuskan sebagai geodesic  dilation yang  dirumuskan sebagai [5]:
(4)
Geodesic  dilation dari  ukuran 𝑛 merupakan iretasi  dari 𝑛 elemen dilatasi geodesic yang dirumuskan sebagai [6]:
Segmentasi nuclei Citra hasil preppocessi ng Deteksi region minima Binary mask Dilatasi dengsn SE disk Deteksi tepi dengan filter LOG Region filling Seleksi dgn kriteria jarak Selesai selesai Deteksi area maxima Binary mask watershed Dilatasi dan komplemen Input citra Segmentasi sitoplasma          1 0 1 0 , 1 ,...., 1 , 0 ), ) , ( ( ) ( M m N n P i i n m f i h  0 w , 1 othewise , 0 {            k K k L L l l n k m f l k w n m f l k w n m g ); , ( ). , ( ) , ( * ) , ( ) , ( 1 ) ( 1 ) ( , ., . ,.       p I p j D p e i I J } ), , ( | { ) ( ) ( n Y p d X p Y X n X    
(5)
c. Rekonstruksi Citra Grayscale
Grayscale reconstruction didefinisikan sebagai iterasi  dilasi geodesic dari  citra  marker (𝐽) di dalam  citra  mask (𝐼) hingga  mencapai intensitas  yang stabil. Rekonstruksi pada citra grayscale dirumuskan sebagai [5].
(6)
d. Edge Detection
Tepi  citra  ialah  posisi  dimana  intensitas  pixel dari  citra  berubah  dari  nilai  rendah  ketinggi ataupun  sebaliknya.  Salah  satu  operator  yang digunakan untuk detelsi tepi ialah Laplacian Of Gaussian (LOG).  Fungsi gauusian  inilah  yang berfungsi  untuk  mengurangi  derau  yang  ada pada  citra.  Fungsi  LOG  dirumuskan  sebagai [6] :
(7)
e. Region Filling
Pada  dasarnya  proses region  filling berbasis pada  himpunan  dilasi,  komplemen  dan intersection .    Untuk  itu  proses region  filling dirumuskan sebagai [7]
(8)
Pada  Persamaan  8  diatas  diasumsikan  area bukan boundary dengan label sama dengan 0, selanjutnya  diberikan  nilai  1  hingga  p  untuk memulai.  X0  =  p,  dan B merupakan  stuktur elemen  simetris.  Algoritma  diatas  akan melakukan iterasi untuk step k jika Xk = Xk- 1.
f. Metode Watershed
Metode watershed didefinisakan untuk sebuah kasus  kontinu  yang  berdasarkan  pada  fungsi jarak.  Transformasi  wathershed  merupakan sebuah metode yang dipilih dalam segmentasi gambar dengan memanfaatkan konsep
morphology dalam matematika. Metode wathershed dimodelkan sebagai [8]
Wshed (f) = (9)
Dimana
CB(m i ) = (10)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Prepocessing
Tahap preprocessing dilakukan untuk memperbaiki kualitas gambar yang nantinya akan dilakukan  proses  segmentasi,  ekstraksi  dan selanjutnya menuju proses pengenalan sel tersebut. Dalam tahapan preprocessing ada beberapa proses yang dilakukan proses perbaikan dengan menggunakan konsep morphology citra.
a. Pemisahan layer gambar
Citra  input  yang  dibaca  pada  system merupakan  gambar  dengan  format  jpeg, proses  pemisahan  layer  warna  dilakukan untuk memudahkan proses pengolahan gambar. Proses pengolahan per layer menghasilkan  yang  lebih  baik  dari  pada pengolahan  dilakukan  dengan  melakukan konversi  gambar  ke  grasyscale  secara langsung.  Hasil  pemisahan  citra  kedalam  3 layer Red, Green, dan Blue dapat dilihat pada Gambar 3 berikut :
(a) ) ( ......... lim ) ( lim lim ) ( ) 1 ( ) 1 ( ) 1 ( ) ( J J I ntimes I I I n n I n                        2 2 2 2 2 2 2 4 2 1 1    y x e y x LoG               .... 4 , 3 , 2 , 1 ) ( 1      k A B X X c k k c I i i m CB D          ) (   ) , ( ) ( ) , ( ) ( : } { \ | j f j f i m x T m f m x T m f i I j D x      
(b) (c) (d)
Gbr 3. Citra Input; (a) citra RGB input; (b) Citra
Layer Merah; (c) Citra layer hijau; (d) citra layer biru
b. Erosi
Erosi  merupakan  sebuah  proses  morfologi yang  dilakukan  dengan  membandingkan setiap pxel dari nilai object dengan nilai pusat dari  struktur  elemen.  Jika  nilai  setiap  pixel sama  dengan  nilai  pixel  object  maka  pixel input  akan  diset  nilainya  dengan  nilai  pixel object.  Bila  tidak  maka  input  pixel  akan diberi  nilai  sesuai  dengan  background  dari gambar tersebut [4].
Hal tersebut
mengakibatkan luasan object setelah
dilakukan erosi akan menjadi lebih kecil jika dibandingkan  dengan  luasan  saat  sebelum dilakukan proses erosi.
Untuk  citra grayscale proses  erosi  akan menurunkan intensitas warna dari citra input, sehingga  gambar  akan  cendrung  menjadi lebih  gelap.  Selain  itu,  proses  erosi  akan memperluas  area  gelap  yang  terdapat  pada sekitar  object  sehingga  dapat  memperjelas pemisahan  dua  object  yang  berbeda.  Pada Gambar  4  dapat  dilihat  perbedaan  gambar setelah  dilakukan  proses  erosi  dengan sebelum dilakukan proses erosi.
(a)

## (b)
Gbr 4. (a) gambar sebelum erosi; (b) hasil setelah dilakukan erosi
Pada Gambar 4 (b) dapat dilihat pada contoh sel  yang  dilingkari,  kandidat  nuclei  menjadi lebih  jelas  dan  intensitas  warnanya  menjadi lebih baik. Hal ini memudahkan dalam proses indetifikasi selanjutnya.
c. Rekonstruksi Citra Proses  rekonstruksi  morfologi  dilakukan untuk membantu proses segmentasi nantinya. Proses morfologi ini akan memperbaiki citra dengan  tetap  mempertahankan  bentuk  citra aslinya.  Metode  ini  mengakibatkan  hasil
segmentasi nantinya menjadi lebih tepat dan tidak berubah.
(a) (b) Gbr 5. (a) Citra sebelum dilakukan rekonstruksi; (b)
citra setelah rekonstruksi d. Dilasi Berbeda dengan erosi yang akan
memperkecil  area  object  citra  input,  dilasi justru akan memperluas object dari citra input karena pada saat dilakukan hasil perbandingan  nilai  pixel  object  dengan struktur  elemen  akan  mengubah  nilai  pixel yang tidak sama menjadi object. Pengolahan pada  citra grayscale akan  meningkatkan intensitas warna dari citra atau gambar input, hal  ini dapat dilihat pada proses pengolahan berikut :
(a) (b) Gbr 6. (a) Gambar sebelum dilasi; (b) Gambar setelah dilasi
e. Seleksi Region
Seleksi  region  dilakukan  untuk  mengambil area.  nucleus  dan  sitoplasma.  Seleksi  area dilakukan  dengan  metode  seleksi  region minima  untuk  nucleus  dan  seleksi  region maxima  untuk deteksi  sitoplasma.  Intensitas warna sitoplasma selalu lebih tinggi dibandingkan  dengan  nucleus  dari  sel tersebut.  Hasil  proses  seleksi  untuk  nucleus dapat  pada  Gambar  7  dan  hasil  seleksi sitoplasma dapat dilihat pada Gambar 8

## (b)
Gbr 7. (a) Gambar sebelum seleksi regionminima; (b)

## Gambar setelah seleksi region minima
Pada  Gambar  7  (b)  merupakan  hasil  seleksi region  minima  dimana  pada  proses  ini diambil area dengan nilai intensitas minimum. Dimana  area  dengan  intensitas  minimum diberikan  nilai  1  dan  yang  lainnya  akan bernilai  nol.  Demikian  pula  dengan  hasil seleksi  region  maksimum  (Gambar  7  (b)), intensitas  maksimum  akan  diberikan  nilai  1 dan yang lainnya diberikan nilai 0. Sehingga hal ini memudahkan pada proses identifikasi dan segmentasi selanjutnya.
(a)
(b)
Gbr 8. (a) Gambar sebelum seleksi regionmaxima; (b) Gambar setelah seleksi region maxima.

## B. Segmentasi
Proses segmentasi dilakukan untuk
mendapatkan  memisahkan  area  object  dan background  dari  citra  tersebut.  Hasil  segmentasi dibagi menjadi dua yaitu segmentasi nucleus dan segmentasi sitoplasma. Segmentasi awal dilakukan dengan menggabungkan proses seleksi minimum  dan  maksimum  yang  telah  dilakukan pada setiap layer dengan persamaan berikut :
BwNuc = BwNuc1& BwNuc2& BwNuc3 ( 11 )
Dimana :
BwNuc  = citra biner hasil penggabungan BwNuc1 = citra biner hasil seleksi region minimum layer R BwNuc2 = citra biner hasil seleksi region minimum layer G BwNuc3 = citra biner hasil seleksi region minimum layer B
Sementara  itu  untuk  segmentasi  sitoplasma penggabungan  menggunakan  logika  or  seperti persamaan 3.2 berikut :
BwCty =(~BwCty1)|(~BwCty2)|(~BwCty3) (12)
Dari Persamaan 11 dan Persamaan 12 didapatkan hasil  citra  segmentasi  untuk  nucleus  dan sitoplasma seperti pada Gambar 9 sebagai berikut:
(a)
(b)
Gbr 9. (a) Hasil Segmentasi Nucleus; (b) Hasil segmentasi

## sitoplasma
Setelah  didapatkan  hasil  segmentasi  awal  seperti pada  Gambar  9  selanjutnya  dilakukan  beberapa tahapan untuk membersihkan object  pengganggu (noise) untuk mendapatkan hasil segmentasi yang lebih  baik.  Tahapan  tersebut  adalah  sebagai berikut:
a. Seleksi intensitas
Setelah dilakukan proses segmenttasi selanjutnya  dilakukan  proses  seleksi  nuclei berdasarkan  intensitas  warna,  dalam  hal  ini nilai  intensitas  warna  yang  digunakan  ialah lebih  kecil  sama  dengan  80.  Setiap  kandidat nuclei  dilakukan  seleksi  dengan  mengecek nilai graylevel pada setiap kandidat, jika syarat terpenuhi  maka  kandidat  diberi  nilai  1  jika tidak  diberi  nilai  0  sehingga  dengan  model seleksi  ini  didapatkan  sisa  kandidat  nuclei seperti pada Gambar 10
(a)

## (b)
Gbr 10. (a) Gambar sebelum seleksi regionminima; (b) Gambar setelah seleksi region minima
b. Seleksi jarak
Seleksi  jarak  dilakukan  untuk  melakukan seleksi  terhadap  kandidat  nuclei  secara  lebih optimal  proses  seleksi  ini  dilakukan  dengan memberikan nilai jarak tertentu. Pada uji coba penelitian  ini  nilai  jarak  yang  digunakan  (R) ialah  sebesar  100  pixel.  Proses  seleksi dilakukan dengan membandingkan jarak antar kandidat nuclei. Jika jarak kandidat lebih kecil dari jarak yang telah ditentukan maka kandidat akan dihapus atau diberi nilai nol. Seleksi terus dilakukan  hingga  semua  kandidat nuclei terseleksi.
Seleksi  dengan  jarak  ini  mendapatkan  hasil kandidat  yang  lebih  optimal  seperti  pada Gambar 11 berikut:
Gbr 11. (a) Candidat nuclei sebelum dilakukan seleksi jarak (b) kandidat nuclei setelah dilakukan seleksi jarak
c. Segmentasi dengan watershed
Segmentasi dengan metode watershed dilakukan  untuk  membagi  sel-sel  yang overlapping  atau  saling  bertindihan  dengan asusmsi  setiap  sel  memiliki  sebuah  inti  dan sitoplasma.  Dengan  metode  ini  didapatkan hasil  segmentasi  seperti  terlihat  pada  gambar 3.10.
(a)

## (b)
Gbr 12. (a) segmentasi sel sebelum implementasi metode watershed; (b) segmentasi sel setelah implementasi metode
watershed
d. Pemetaan Nuclei Sitoplasma
Dari hasil seleksi ini dilakukan seleksi area sel untuk  menghilangkan  area  bukan  sel  yang mungkin  terdeteksi.  Seleksi  ini  dilakukan dengan mengambil area yang hanya memiliki area inti karena setiap sel pasti  memiliki  inti. Seperti  terlihat  pada  Persamaan  13  seleksi dilakukan  dengan  melihat  anggota  himpunan yang  ada  pada  setiap  inti  dan  sel.  Dimana  fn (𝑥, 𝑦) dikatakan  inti  dari 𝑓 𝑠 (𝑥, 𝑦) jika  semua anggota himpunan 𝑓 𝑛 (𝑥, 𝑦) merupakan anggota dari 𝑓 𝑠 (𝑥, 𝑦) . (13)
Dengan Persamaan 13 akan diperoleh pemetaan  area  inti  ke  satu  area  sitoplasma tertentu.  Dan  satu  area  sitoplasma  hanya memiliki satu kandidat inti.

## Gbr 13. Hasil Pemetaan Nuclei Sitoplasma
Pada  Gambar  13  diatas  dapat  dilihat  hasil pemetaan  nucleus  dan  sitoplasma  sel  dimana lingkaran  merah  adalah  nuclei  sementara  itu lingkaran biru adalah sitoplasma.

## IV PENUTUP

## A. Kesimpulan
Dari penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa pemanfaatan model rekonstruksi  citra  dalam  tahapan  prepocessing membantu  hasil  segmentasi  yang  lebih  baik,
)} , ( ) , ( | ) , ( { ) , ( ) , ( y x f y x f y x f y x f y x f c n n c n   
dimana  proses  pengenalan  kandidat  nuclei  dan sitoplasa dilakukan dengan menggunakan metode region  maxima dan minima dan  pemisahan  sel akhir menggunakan metode watershed .

## B. Saran
Saran  dalam  penelitian  selanjutnya  perlu dilakukan  perbaikan  model  untuk  mendapatkan hasil  segmentasi  yang  lebih  optimal.  Model  ini dirasa  kurang  efektif  karena  penentuan  nilai region  maxima  menggunakan  perkiraan  nilai yang telah diuji coba sebelumnya.

## REFERENSI
[1]  Anonym, 2015,  Kementerian  Kesehatan  Ri  Pusat  Data dan  Informasi,  Jakarta  Selatan  diakses  23/04/2015 pada
website
www.depkes.go.id/download/infodatin.pdf
[2]    Yatim,F,  2008.  “ Penyakit Kandungan”  ,  Pustaka Populer Obor, Jakarta. Hierarchical Neural Network”
IJSSST, Vol. 9, No. 2, May 2008. Pp. 56-64.
[3] Plissiti M E, Nikou C, Charcanti A, 2011, “ Automated Detection of Cell Nuclei in Pap Smear Images Using Morphological Reconstruction and Clustering” IEEE Transactions On Information Technology In Biomedicine, Vol. 15, No. 2, March 2011.
[4]  Putra,  2010, Pengolahan  Citra  Digital, Andi  Offset,
Yogyakarta
[5] Vincent L, 1993, Morphological Grayscale Reconstruction  in  image  Analysis:  Applications  and Efficient  Algorithm, Proc.  IEEE  Transaction  on  Image Processing Vol.2 No. 2, April 1993.
[6]  Muhimmah  I,  Kurniawan  R,  Indrayanti,  2012. Automated Cervical  Cell  Nuclei Segmentation Using Morphological Operation and Watershed Transformation. Cyberneticscom.
[7]  Gonzales,  R.C.  and  Woods,  R.E,  2002. Digital Image Processing, 2 nd ed., Prentice Hall. Upper Saddle River,
NJ.
[8]  Roerdink  Jos  B.T.M  and  Meijster  Arnold,  2001, The Watershed  Transform  :  Definition,  Algorithm  and Parallization  Strategies, Fundamentals  Informaticae 41 Pp 187-228, IOS Press.
[9]  Lassouaoui  N,  Hammai  L,  Nouali  N,  2005, Morphological  Description  of  Cervical  Cell  Images for the Pathological Recognition , World Academy of Science, Engineering and Technology