OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 5, N O . 1, PP .001-007, N OV 2022
ISSN : 2622-8106 (ONLINE)
DOI: 10.20895/ INISTA . V 5 I 1.766
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Analisis Segmentasi Sel Darah Merah berbasis Mask-RCNN
Dyah Aruming Tyas #1 , Tri Ratnaningsih *2
1 Departemen Ilmu Komputer dan Elektonika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Gadjah Mada Sekip Utara Bulaksumur, Yogyakarta, Indonesia
2 Departemen Patologi Klinik dan Kedokteran Laboratorium , Fakultas Kedokteran - Kesehatan Masyarakat dan Keperawatan, Universitas Gadjah Mada
Jl. Farmako Sekip Utara, Yogyakarta, Indonesia
1 dyah.aruming.t@ugm.ac.id
2 triratnaningsih@ugm.ac.id
Accepted on 29-09-2022

## Abstract
Pengembangan  Computer-aided  diagnosis  (CAD)  pada  bidang  patologi  klinik  memiliki  tantangan  tersendiri.  CAD  pada bidang patologi klinik diharapkan dapat membantu proses pengamatan laboratorium. Salah satu tantangan pengembangan CAD  tersebut  adalah  pada  proses  segmentasi  sel  darah  merah.  Segmentasi  sel  darah  merah  yang  menempel  biasanya menimbulkan  kesalahan  segmentasi  berupa  bentuk  sel  tidak  utuh  atau  sel  sama  sekali  tidak  tersegmentasi.  Kesalahan segmentasi akan berakibat pada kesalahan pengenalan jenis sel darah sehingga diperlukan metode yang tepat untuk proses segmentasi. Oleh sebab itu, penelitian ini berfokus  untuk menganalisis hasil segmentasi sel darah  merah yang diperoleh menggunakan  arsitektur  model  Mask-RCNN.  Variasi  parameter detection  min  confidence dilakukan  untuk  melihat dampaknya pada hasil segmentasi. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa akurasi hasil segmentasi terbaik adalah 91,24%  yang  berasal  dari  model  Mask-RCNN  dengan  nilai  parameter detection  min  confidence =  0,7.  Pada  model tersebut, baik sel darah merah tunggal ataupun sel darah merah yang saling menempel dapat disegmentasi dengan baik.
Keywords: Segmentasi, sel darah merah, CNN, mask-RCNN, detection min confidence

## I. P ENDAHULUAN
B ERBAGAI  penelitian  yang  melibatkan  teknologi  pengolahan  citra  digital  (PCD)  dan  machine  learning (ML)  telah banyak  dimanfaatkan  dalam  bidang  medis  sebagai  contoh  pada  pengembangan  Computer-Aided Diagnosis  (CAD).  Pada  kasus  yang  berkaitan  dengan  sel  darah,  para  peneliti  menggunakan  citra  preparat darah  kering  untuk  diolah.  Penelitian-penelitian  tersebut  biasanya  bertujuan  untuk  membantu  dalam menghitung  jumlah  sel  darah,  mengenali  sel  darah  yang  muncul,  hingga  mengidentifikasi  penyakit  atau kelainan yang tampak.
Beberapa  penelitian  terkait,  pada  tahun  2017,  Elsalamony  melakukan  penelitian  untuk  mendeteksi  sel anemia  berdasarkan  shape  signature  using  neural  network  [1].  Kemudian  pada  tahun  2018,  [2],  menilai performa  SVM  dan  ANFIS  untuk  mengklasifikasikan  parasite  malaria  dan  life-cycle-stage  parasite  dalam darah.  Pada  kasus  Leukemia,  setiawan,  A.  dkk  (2018)  mengklasifikasikan  tipe  sel  pada  acute  myeloid leukemia (AML) pada subtype M4, M5 dan M7 menggunakan SVM [3].
Permasalahan  yang  muncul  dalam  penelitian  terkait  sel  darah  adalah  sulitnya  melakukan  segmentasi  sel darah yang bertumpuk dan/atau menempel. Hasil yang diperoleh dari proses segmentasi sel yang bertumpuk
tersebut  biasanya  berupa  sel  darah  merah  dengan  bentuk  yang  tidak  utuh.  Kesalahan  segmentasi  akan berakibat pada kesalahan pengenalan jenis sel darah. Oleh sebab itu, penelitian ini akan berfokus pada analisis hasil segmentasi dari metode instance segmentation Mask-RCNN dalam proses segmentasi sel darah merah.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Beberapa  penelitian  terkait  segmentasi  sel  darah  merah  (eritrosit)  telah  dilakukan  dengan menggunakan  berbagai  metode.  Segmentasi  menggunakan  karakteristik  lingkarang  dilakukan  oleh Chandrasiri  and  Samarasinghe  (2014)  yaitu  menggunakan circle  hough  transform  namun  penurunan  akurasi terjadi karena dalam beberapa kasus sistem tidak dapat mendeteksi secara akurat sel yang overlap [4]. Selain itu, Sarrafzadeh dkk. (2015) dengan menggunakan Circlet Transform (CT) yang diusulkan oleh Chauris et al. (2011),  telah  dapat  mendeteksi  eritrosit  berbentuk  lingkaran  [5], [6].  Namun, pada  sel  yang  tidak  berbentuk lingkaran, CT belum dapat melakukan segmentasi dengan tepat. Metode segmentasi lain yang telah digunakan antara lain algoritme seed region growing area extraction (SRGAE) [7] dan operasi morfologi  [8]–[10].
Tidak  sedikit  penelitian  yang  mengombinasikan  beberapa  metode  untuk  proses  segmentasi.  Deteksi eritrosit abnormal pada kasus anemia sel sabit dan talasemia telah dilakukan oleh Sharma et al., (2016) [11]. Metode  marker-controlled  watershed  yang  dilanjutkan  dengan  penerapan  operasi  morfologi  digunakan  pada tahap  segmentasi.  Hasil  segmentasi  terlihat  belum  konsisten  terhadap  sel  darah  yang  menempel  dan/atau menumpuk.  Kendala  serupa  pada  metode  segmentasi  eritrosit  yang  diusulkan  oleh  Tyagi  et  al.  (2016) yaitu operasi morfologi, masih belum bisa memisahkan sel bertumpuk, sehingga sel bertumpuk dan sel yang tidak utuh bentuknya akan dihapus dan tidak diikutkan dalam tahap selanjutnya [12].
Seiring  dengan  perkembangan  metode  deep  learning  yang  sangat  pesat,  metode  deep  learning  juga digunakan pada kasus di dunia medis. Abas et al., menggunakan metode YOLO dan CNN untuk melakukan deteksi dan klasifikasi sel leukosit (sel darah putih) pada kasus leukemia. Penelitian ini berhasil memperoleh performa deteksi dengan presisi mencapai 96% dan akurasi 94,6% pada klasifikasi leukosit [13]. Pada kasus sel  darah  merah,  D.I.  Saphietra  telah  menggunakan  metode  instance  segmentation mask-RCNN  dan  metode YOLOv3,  YOLOv3-SPP  dan  YOLOv4  untuk  mengklasifikasikan  sel  darah  merah,  namun  performa  yang diperoleh  masih  perlu  ditingkatkan  [14].  Berdasarkan  penelitian  tersebut  dengan  metode  YOLOv3-SPP diperoleh  performa  klasifikasi  presisi  62%,  recall  67%  dan  f1-score  65%  sedangkan  metode  Mask  R-CNN memperoleh  presisi  61,7%,  recall  75,4%  dan  f1-score  67,9%.  Rendahnya  performa  klasifikasi  dapat disebabkan  oleh  proses  segmentasi  yang  belum  optimal.  Berdasarkan  perbandingan  performa  dari  metode Mask RCNN dan YOLO dari penelitian [14] diketahui bahwa Mask RCNN memperoleh recall dan F1-score yang  lebih  tinggi  dibandingkan  metode  YOLO,  sehingga  penelitian  ini  akan  berfokus  pada  analisis  hasil segmentasi dari metode instance segmentation Mask-RCNN dalam proses segmentasi sel darah merah.

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Data Citra dan Anotasi Data
Preparat  darah  kering  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  individu  normal.  Proses  akuisisi citra  dilakukan  menggunakan  mikroskop  dengan  tambahan  camera  khusus  mikroskop.  Proses  akuisisi  citra didampingi  oleh  tenaga  ahli  laboratorium  patologi  klinik  FKKMK  UGM  untuk  memastikan  area  lapang pandang yang akan difoto telah sesuai. Dalam penelitian ini digunakan 10 citra lapang pandang untuk proses pelatihan  model  dan  10  citra  lapang  pandang  untuk  proses  pengujian  model.  Contoh  sampel  gambar  untuk data pelatihan ditunjukkan pada Fig. 1 sedangkan sampel data pengujian ditunjukkan pada Fig. 2. Pada proses pengamatan  hapusan  darah  tepi  secara  mikroskopik,  seorang  ahli  (dokter  patologi  klinik)  perlu  menghitung kemunculan dari setiap jenis sel darah yang terlihat. Pada proses tersebut, seorang ahli juga perlu mengamati ukuran, warna dan bentuk dari tiap sel yang ada.
Fig. 1. Tiga sampel data citra lapang pandang sebagai data latih
Fig. 2. Tiga sampel data citra lapang pandang sebagai data uji
Setelah  diperoleh  data  citra  lapang  pandang,  selanjutnya  dilakukan  anotasi  data  untuk  melabeli  sel  darah merah  yang  ada  pada  citra  menggunakan  software  VGG  Image  Annotator  (VIA).  Proses  anotasi  dilakukan dengan membuat mask pada tiap sel, kemudian memberikan nama kelas yang sesuai. Pada penelitian ini data dianotasi menggunakan nama kelas berdasarkan ukuran sel, yaitu besar, normal, kecil dan undefined. Contoh data  citra  yang  telah  dianotasi  ditunjukkan  pada  Fig.  3.  Setiap  sel  yang  telah  dianotasi  ditunjukkan  dengan mask berwarna dan bounding box serta nama kelasnya seperti yang ditunjukkan pada Fig. 3.
Fig. 3. Sampel data citra yang telah dianotasi
B. Mask-RCNN Mask R-CNN merupakan salah satu bentuk objek detector yang menggunakan two-stage framework . Mask R-CNN  menghasilkan output berupa class,  bounding  box ,  dan mask .  Tahap  pertama,  Region  Proposal Network (RPN) memindai semua jalur top-bottom pada FPN dan mengusulkan wilayah yang mungkin berisi objek.  Pada  tahap  pertama  ini  selain  memindai  peta  fitur  menggunakan  RPN,  pemindaian  juga  dilakukan menggunakan anchors. Anchors merupakan sekumpulan kotak dengan lokasi yang telah ditentukan dan skala relative  tertentu.  Karena  anchors  dengan  skala  berbeda  terikat  ke  berbagai  tingkat  peta  fitur,  RPN menggunakan  anchors  untuk  mencari  tahu  di  mana  peta  fitur  harus  mendapatkan  objek  dan  berapa  ukuran bounding box -nya.
Tahap kedua, neural network lain mengambil proposal pada tahap pertama dan menetapkannya ke beberapa area tertentu dari tingkat peta fitur, memindai area tersebut dan menghasilkan kelas objek, bounding box , dan mask .  Prosedurnya  hampir  sama  dengan  RPN,  perbedaanya  adalah  tanpa  menggunakan  anchors,  yang digunakan adalah ROI Align untuk menemukan area relevan dari peta fitur dan ada mask yang menghasilkan cabang untuk setiap objek dalam level pixel. Ilustrasi dua tahap pada Mask R-CNN ditunjukkan pada Fig. 4.
Dalam  penelitian  ini  Backbone  yang  digunakan  oleh  Mask  R-CNN  adalah  jaringan  ResNet-50.  Proses pelatihan menggunakan learning rate 0.001, epoch 100, dan nilai scala RPN Anchor adalah (8,16,32,64,128) yang merupakan nilai default dari jaringan ResNet-50.
Fig. 4. Mask R-CNN two-stage framework (Zhang., 2018)

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  segementasi  sel  darah  merah  ditunjukkan  pada  Table  1.  Pada  penelitian  ini  divariasikan  nilai parameter detection min confidence dengan nilai 0,7, 0,8, dan 0,9. Berdasarkan hasil segmentasi pada sepuluh citra  lapang  pandang,  diperoleh  bahwa  akurasi  rata-rata  tertinggi  pada  proses  segmentasi  adalah  91,24%. Akurasi tertinggi diperoleh saat digunakan parameter detection min confidence dengan nilai 0,7. Pada Tabel 1 dapat  kita  lihat  bahwa  semakin  besar  nilai  parameter detection  min  confidence ,  maka  semakin  rendah  pula akuras rata-rata proses segmentasi.
TABLE I H ASIL S EGMENTASI S EL DA RAH M ERAH BERDASARKAN PARAMETER DETECTION MIN CONFIDENCE
Citra ke- Jumlah objek (GT) detection min confidence= 0,7 detection min confidence= 0,8 detection min confidence= 0,9 Objek tersegmentasi Akurasi (%) Objek tersegmentasi Akurasi (%) Objek tersegmentasi Akurasi (%) 1 86 78 90,70 78 90,70 75 87,21 2 89 79 88,76 76 85,39 65 73,03 3 86 80 93,02 76 88,37 66 76,74 4 94 88 93,62 84 89,36 75 79,79 5 87 79 90,80 77 88,51 65 74,71
Citra ke- Jumlah objek (GT) detection min confidence= 0,7 detection min confidence= 0,8 detection min confidence= 0,9 Objek tersegmentasi Akurasi (%) Objek tersegmentasi Akurasi (%) Objek tersegmentasi Akurasi (%) 6 86 79 91,86 76 88,37 70 81,40 7 97 85 87,63 80 82,47 73 75,26 8 83 78 93,98 75 90,36 70 84,34 9 102 89 87,25 84 82,35 75 73,53 10 96 91 94,79 82 85,42 76 79,17 Rerata: 91,24 Rerata: 87,13 Rerata: 78,52
Beberapa  sampel  hasil  segmentasi  atau  deteksi  sel  ditunjukkan  pada  Fig  5  dan  Fig  6.  Hasil  segmentasi pada citra ke-9 dengan nilai detection min confidence =0,7 ditunjukkan oleh Fig.5 sedangkan hasil segmentasi pada citra ke-9 dengan nilai detection min confidence =0,9 ditunjukkan oleh Fig.6. Pada Fig.5 dan Fig.6, garis hijau  menunjukkan ground  truth sedangkan  garis  merah  menunjukkan  hasil  segmentasi  objek.  Keterangan angka  yang  muncul  pada  tiap  sel  hasil  segmentasi  merupakan score/IoU .  Jumlah  sel  yang  berhasil tersegmentasi pada Fig.5 adalah 89 sel sedangkan pada Fig.6 sejumlah 75 sel. Perbedaan ini dipengaruhi oleh nilai  parameter  detection  min  confidence  yang  digunakan.  Ketika  menggunakan  detection  min confidence=0,9, objek hasil segmentasi yang memiliki nilai score kurang dari 0,9 tidak akan dianggap sebagai objek yang benar.
Fig. 5. Hasil Segmentasi pada citra ke-9 dengan parameter detection min confidence = 0,7.
(Ground truth (hijau), object tersegmentasi(merah), Caption: score/IoU)
Fig. 6. Hasil segmentasi pada citra ke-9 dengan parameter detection min confidence = 0,9.
(Ground truth (hijau), object segmentation(merah), Caption: confidence score/IoU)
Contoh  perbedaan  hasil  segmentasi  yang  dapat  dilihat  dari  membandingkan  Fig.5  dan  Fig.6  ditunjukkan pada Fig.7. Pada sampel sel  bertumpuk di Fig.7 (kiri), ketiga sel dapat di segmentasi seluruhnya sedangkan pada sampel di Fig.7 (kanan) hanya satu sel yang tersegmentasi. Pengamatan yang dilakukan dalam penelitian ini menunjukkan pada sel darah yang menempel biasanya memiliki nilai score/IoU kurang dari 0.9 sehingga tidak akan ikut disegmentasi jika nilai parameter detection min confidence = 0,9.
Fig. 7. Sampel perbandingan hasil segmentasi bagian dari Fig.5 (kiri) dan Fig.6 (kanan)
Evaluasi  hasil  segmentasi  dari  penelitian  [14]  pada  data  pengujian  (tiga  preparat  darah)  dengan  hanya menggunakan  parameter detection  min  confidence =  0,9  diperoleh  akurasi  rata-rata  hasil  segmentasi  adalah 77,03% sedangkan berdasarkan hasil penelitian ini, akurasi hasil segmentasi meningkat ketika menggunakan nilai  parameter detection  min  confidence 0,7  dan  0,8  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Table  1.  Berdasarkan perbandingan dari parameter detection min confidence dengan nilai variasi 0,7, 0,8 dan 0,9 diperoleh bahwa hasil  akurasi  teringgi  untuk  segmentasi  sel  darah  merah  berdasarkan  jumlah  sel  yang  dapat  tersegmentasi diperoleh dari nilai parameter detection min confidence = 0,7. Pada kasus segmentasi sel darah merah sangat dimungkinkan  adanya  sel-sel  yang  menumpuk.  Nilai  parameter detection  min  confidence =  0,7  membuat objek  yang  tersegmentasi  oleh  mask  dengan confidence  score mulai  dari  0,7  hingga  1,0  akan  dianggap sebagai sel darah merah. Penerapan nilai parameter tersebut mengakibatkan sel darah merah bertukpuk dapat ikut tersegmentasi dengan baik sehingga meningkatkan akurasi segmentasi sel.

## V. K ESIMPULAN
Penelititan  ini  mengevaluasi  bagaimana  pengaruh  parameter detection  min  confident terhadap  hasil segmentasi  sel  darah  merah  oleh  mask-RCNN.  Dalam  penelitian  ini,  parameter detection  min  confident terbaik  adalah  0,7  dengan  akurasi  segmentasi  mencapai  91,24%.  Evaluasi  parameter  pada  tahap  segmentasi tentu sangat penting dilakukan karena  sel yang terdeteksi akan dikenali jenis selnya pada tahap selanjutnya. Jika  jumlah  yang  tersegmentasi  cukup  sedikit  maka  akan  mempengaruhi  performa  hasil  klasifikasi  atau pengenalan  sel.  Pada  penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  variasi  terhadap  hyperparameter  dari  Mask- RCNN dan analisis dari hasil klasifikasi sel darah merah.

## A CKNOWLEDGMENT
Penulis menyampaikan terima kasih kepada Laboratorium Patologi Klinik FKKMK UGM yang telah membantu dalam proses pengumpulan data.
R EFERENSI
[1] H. Elsalamony, “Anaemia Cells Detection based on Shape Signature Using Neural Networks,” Measurement, vol. 104, pp. 50–59, 2017.
[2] S. Hartati, A. Harjoko, R. Rosnelly, I. Chandradewi, and Faizah, “Performance of SVM and ANFIS for Classification of Malaria Parasite and Its Life-Cycle-Stages in Blood Smear,” in Communications in Computer and Information Science, vol 937, 2018, pp. 110–121, doi: https://doi.org/10.1007/978-981-13-3441-2_9.
[3] A. Setiawan, A. Harjoko, T. Ratnaningsih, E. Suryani, Wiharto, and S. Palgunadi, “Classification of cell types in Acute Myeloid Leukemia  (AML)  of  M4,  M5  and  M7  subtypes  with  support  vector  machine  classifier,”  in  2018  International  Conference  on Information and Communications Technology, ICOIACT 2018, 2018, pp. 45–49, doi: 10.1109/ICOIACT.2018.8350822.
[4] S. Chandrasiri and P. Samarasinghe, “Morphology Based Automatic Disease Analysis Through Evaluation of Red Blood Cells,” 5th  International  Conference  on  Intelligent  Systems,  Modelling  and  Simulation.  IEEE,  Langkawi,  pp.  318–323,  2014,  doi: 10.1109/ISMS.2014.60.
[5] O.  Sarrafzadeh,  A.  M.  Dehnavi,  H.  Rabbani,  N.  Ghane,  and  A.  Talebi,  “Circlet  based  Framework  for  Red  Blood  Cells Segmentation  and  Counting,”  in  2015  IEEE  Workshop  on  Signal  Processing  Systems  (SiPS),  2015,  pp.  1–6,  doi: 10.1109/SiPS.2015.7344979.
[6] H.  Chauris,  I.  Karoui,  P.  Garreau,  H.  Wackernagel,  P.  Craneguy,  and  L.  Bertino,  “The  Circlet  Transform:  A  Robust  Tool  for Detecting Features with  Circular Shapes,”  Comput.  Geosci.,  vol.  37,  no.  3,  pp.  331–342,  2011,  doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.cageo.2010.05.009.
[7] N.  Z.  N.  Rashid,  M.  Y.  Mashor,  and  R.  Hassan,  “Unsupervised  Color  Image  Segmentation  of  Red  Blood  Cell  for  Thalassemia Disease.,”  2nd  International  Conference  on  Biomedical  Engineering  (ICoBE).  IEEE,  Penang,  pp.  1–6,  2015,  doi: 10.1109/ICoBE.2015.7235892.
[8] J. A. Alkrimi, L. E. George, A. Suliman, A. R. Ahmad, and K. Al-Jashamy, “Isolation and Classification of Red Blood Cells in Anemic Microscopic Images,” World Acad. Sci. Eng. Technol. Int. J. Medical, Heal. Bioeng. Pharm. Eng., vol. 8, no. 10, pp. 727– 730, 2014, [Online]. Available: http://waset.org/Publication/isolation-and-classification-of-red-blood-cells-in-anemic-microscopic- images/9999608.
[9] E.  Suryani,  Wiharto,  and  K.  N.  Wahyudian,  “Identifikasi  Anemia  Thalasemia  Betha  Mayor  Berdasarkan  Morfologi  Sel  Darah Merah,” Sci. J. Informatics, vol. 2, no. 1, pp. 15–28, 2015.
[10]  I.  Ahmad,  S.  N.  H.  S.  Abdullah,  and  R.  Z.  A.  R.  Sabudin,  “Geometrical  vs  spatial  features  analysis  of  overlap  red  blood  cell algorithm,”  in  2016  International  Conference  on  Advances  in  Electrical,  Electronic  and  Systems  Engineering  (ICAEES),  Nov. 2016, pp. 246–251, doi: 10.1109/ICAEES.2016.7888047.
[11]  V.  Sharma,  A. Rathore, and  G.  Vyas,  “Detection of  sickle  cell  anaemia  and thalassaemia causing abnormalities  in  thin  smear of human blood sample using image processing,” in 2016 International Conference on Inventive Computation Technologies (ICICT), Aug. 2016, vol. 3, pp. 1–5, doi: 10.1109/INVENTIVE.2016.7830136.
[12]  M.  Tyagi,  L.  M.  Saini,  and  N.  Dahyia,  “Detection  of  Poikilocyte  cells  in  Iron  Deficiency  Anaemia  using  Artificial  Neural Network,” in 2016 International Conference on Computation of Power, Energy Information and Commuincation (ICCPEIC), Apr. 2016, pp. 108–112, doi: 10.1109/ICCPEIC.2016.7557233.
[13]  S. M. Abas, A.M. Abdulazeez, and D. Q. Zeebaree, “A YOLO and Convolutional neural network for detection and classification of leukocytes in leukemia,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, vol. 25, no. 1, 2022, pp. 200–213, doi: 10.11591/ijeecs.v25.il.pp200-213.
[14]  D.I.  Saphietra.  “Klasifikasi  Sel  Darah Merah  Untuk  Skrining  Thalasemia  Minor Menggunakan  Transfer Learning Convolutional Neural Network”. Skripsi, DIKE, UGM, Yogyakarta, 2021.