OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 2, N O . 2, PP .076-085, M AY 2020 ISSN : 2622-8106 (ONLINE)
DOI: 10.20895/INISTA.V2I2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Penerapan Teknik Blob Analysis dalam Pemilihan Region of Interest pada Citra Leukosit

## Wahyu Andi Saputra
Institut Teknologi Telkom Purwokerto
andi@ittelkom-pwt.ac.id
Accepted on 20-05-2020

## Abstrak
Leukimia merupakan penyakit pada manusia yang terjadi karena tubuh memproduksi sel darah putih dalam jumlah yang tidak wajar. Dalam penelitian di bidang IT yang berkaitan dengan sel darah putih, umumnya data yang digunakan sebagai pengujian adalah citra sel darah putih yang diambil dengan bantuan mikroskop. Mula-mula, sel darah putih diletakkan pada preparat, diberi pewarnaan untuk mempertegas warna sel, lalu diambil gambar sel tersebut.  Citra yang diambil umumnya masih  merupakan  citra  berukuran  besar  yang  jumlahnya  lebih  dari  satu  citra  sel  darah  putih.  Padahal  umumnya,  untuk melakukan ekstraksi fitur, diperlukan satu sel darah putih pada satu citra. Hal ini menjadi pekerjaan tersendiri pada sebuah penelitian.
Upaya untuk memilih area sel darah putih dapat dilakukan dengan pendekatan pengolahan citra. Citra yang berukuran besar dan bisa terdiri dari berbagai sel darah putih akan dipilih areanya agar menjadi area yang lebih spesifik. Hal ini disebut dengan Region of Interest. Penelitian ini bertujuan untuk memilih Region of Interest pada sel darah putih secara otomatis dengan menggunakan teknik Blob Analysis yang memanfaatkan BoundingBox. Dengan bantuan citra groundtruth yang didapat  dari  pakar,  area  ini  kemudian  menjadi  rujukan  dalam  menandai  koordinat  sel  darah  putih  pada  citra  aslinya. Kemudian, kordinat tersebut diterapkan pada citra asli untuk dilakukan pemotongan agar menjadi citra yang lebih kecil dan memiliki satu sel darah putih.
Pengujian dilakukan pada 250 citra berbagai jenis sel darah putih. Dari pengujian, didapatkan hasil Region of Interest dari citra  dengan  tingkat  ketelitian  mencapai  99.95%.  Hasil  penelitian  diharapkan  dapat  memudahkan  peneliti  dalam mengembangkan peneltian lebih jauh pada citra sel darah putih.
Kata Kunci: Leukimia, Sel darah putih, Region of Interest , Blob Analysis

## I. P ENDAHULUAN
L eukosit atau sel darah putih merupakan bagian dari sistem peredaran darah manusia yang memiliki tugas dalam membunuh kuman penyakit yang masuk ke dalam tubuh. Berdasarkan bentuk fisiknya, terdapat 5 elemen sel darah putih dengan komposisinya yaitu neutrofil 50-70%, limfosit 25-30%, monosit 3-9%, eusinofil 0-5%,
dan  basofil  0-1%.  Persentase  tersebut  merupakan  angka  yang  dianggap  ideal  untuk  menentukan  tingkat kesehatan  sel  darah  putih.  Namun  demikian,  jumlah  sel  darah  putih  dapat  mengalami  peningkatan  atau penurunan saat penyakit menyerang tubuh sebagai respon sistem imun [1], [2].
Dalam  melakukan  identifikasi  sel  darah  putih,  hematolog  ataupun  para  pakar  menggunakan  berbagai metode dengan tujuan untuk memperoleh informasi mengenai karakteristik dan jumlah tiap komponen sel darah putih.  Mikroskop  masih  merupakan  alat  bantu  utama  untuk  mengetahui  gambaran  sel  darah  yang  ada  pada seseorang.  Perhitungan  secara  manual  ini  mengakibatkan  lamanya  proses  perhitungan,  subjektifnya  tahap identifikasi, dan cenderung terjadi kesalahan. Pendekatan secara digital layak untuk dikembangkan mengingat objektivitas yang dihasilkan memiliki nilai yang valid dan reliabel.
Penelitian yang dilakukan oleh [3] bertujuan untuk mengidentifikasi limfoblastik leukemia pada sel darah putih. Penelitian ini melibatkan  algoritma k-Means clustering untuk memisahkan citra sediaan darah kemudian proses klasifikasi dilakukan dengan metode SVM.  Dari penelitian ini didapatkan nilai akurasi rekognisi sel dan sel darah putih normal sebesar 95, 45%.  Satu hal yang bisa menjadi catatan, penelitian ini menggunakan citra yang spesifik hanya memiliki satu objek leukosit pada tiap citranya. Contoh data yang diuji dapat dilihat pada Gambar 1.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4]  bertujuan  untuk  mengklasifikasi  sel  darah  putih  menggunakan SVM dan histogram oriented gradient sebagai metode ekstraksi fitur. Adapun penilaian yang dijadikan sebagai bahan komparasi  adalah Radial  Basis  Function dan  Linear.  Dari  penelitian  ini,  didapatkan  akurasi  dengan  nilai 72,26%. Penelitian ini juga menggunakan  citra yang hanya mengandung 1 objek leukosit pada tiap Citra yang diuji.
Gambar 1. Contoh citra yang diuji pada penelitian [3]
Rangkaian kajian di atas menunjukkan bahwa penelitian di bidang leukosit umumnya menggunakan citra yang  secara  spesifik  mengandung  hanya  1  objek  leukosit.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  proses cropping atau pemotongan area leukosit agar diperoleh RoI dari citra sediaan darah yang masih mengandung banyak komponen darah. Citra yang hanya mengandung RoI sangat berpengaruh terhadap proses komputasi, yakni efisiensi informasi yang diproses oleh mesin komputasi. Adapun, dalam penelitian ini juga melibatkan citra groundtruth yang nantinya dapat digunakan sebagai panduan dalam memilih Region of Interest (RoI).

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Leukosit
Sel darah putih atau leukosit merupakan bagian penting dari sistem imun atau pertahanan tubuh manusia. Tugas utama komponen darah ini adalah melawan mikroorganisme penyebab infeksi,  racun, sel awal tumor, dan zat-zat asing yang bisa membahayakan tubuh. Volume leukosit dalam darah jauh lebih sedikit dibandingkan dengan sel darah merah, yakni 45 hingga 7000 sel/mikroliter dalam kondisi normal [5]. Gambar 2 menunjukkan wujud leukosit dalam citra mikroskopis sediaan darah.
Berdasarkan  bentuk  morfologinya,  terdapat  5  jenis  leukosit  yakni  basofil,  eosinofil,  neutrofil,  monofil, dan limfosit. Basofil bertugas dalam memberikan respon pada peradangan. Eusinofil berperan dalam melawan penyakit parasitik dan alergi. Neutrofil memiliki tugas dalam pertahanan awal imunitas non spesifik terhadap infeksi  bakteri.  Limfosit  bertugas  dalam  membentuk  antibodi.  Sedangkan,  monosit  berperan  dalam pembersihan tubuh dari sel mati. [6]
Gambar 2. Leukosit digambarkan dengan warna keunguan pada citra mikroskopis darah [7]

## B. Region of Interest (RoI)
Secara umum, definisi dari Region of Interest daerah dari suatu citra yang memiliki perhatian khusus pada penelitian  dan  mengandung  informasi    dengan  jumlah  yang  paling  banyak.  Pemilihan  RoI  yang  tepat  akan meningkatkan  efisiensi  komputasi,  khususnya  dalam  hal  ini  adalah  sistem  yang  bekerja  dalam  pengolahan citra. Dari beberapa kasus, pemilihan RoI yang tepat dapat meningkatkan performansi dari proses segmentasi dan klasifikasi [7], [8]. Gambar 3 menunjukkan ilustrasi RoI pada citra sediaan darah.
Dalam hal citra mikroskopis sediaan darah, RoI merupakan area dengan cakupan/ukuran yang lebih sedikit namun memiliki informasi yang paling kaya. Leukosit sebagai bagian dari citra sediaan darah nantinya akan dikelilingi oleh berbagai  objek lain seperti sel  darah merah dan plasma darah. Citra yang mengandung RoI sewajarnya dapat mengeliminasi objek-objek lain yang tidak terpakai, menurunkan resolusi citra, dan membuat area leukosit menjadi sentral dari citra.
(a) (b)
Gambar 3. (a) Ilustrasi citra sediaan darah yang telah diberi penanda RoI. (b) Area citra yang telah dipotong menjadi RoI

## C. Blob Analysis
Blob  Analysis  merupakan  kemampuan  dasar  bagi  mesin  yang  berkaitan  dan  Computer  Vision  untuk menganalisis area suatu citra yang konsisten. Area ini dapat terlihat dengan jelas dan telah terpisahkan dengan citra  latarnya.  Blob  merupakan  kumpulan  piksel  yang  saling  terhubung  satu  sama  lain  yang  kemudian membentuk suatu area pada citra. Dari sini, beberapa parameter yang bisa didapatkan adalah banyaknya objek, luas area, keliling area, koordinat, titik pusat massa, dan beberapa parameter lain yang bisa diambil dari bentuk fisik suatu objek. [9], [10]

## D. Boundingbox
BoundingBox adalah salah satu parameter yang ada pada Blob Analysis. Parameter ini akan membentuk kordinat x dan y dalam bentuk rectangle yang mana objek rectangle tersebut akan menutupi area minimal dari objek  Blob  yang  sedang  diteliti.  Parameter  ini  sangat  bermanfaat  dalam  mengetahui  koordinat  yang  dapat menutupi atau melingkupi suatu area yang dikehendaki.
Region of Interest Region of Interest Region of Interest
Gambar 4 menunjukkan ilustrasi penggunaan BoundingBox. Garis rectangular berwarna hitam merupakan garis yang melingkupi seluruh area dari  objek leukosit sehingga seluruh area tepi (area minimal) menempel pada garis tersebut. Nilai BoundingBox direpresentasikan dengan titik koordinat x-y di kiri atas ke x-y kanan bawah  sehingga  apabila  kkoordinat  tersebut  dibuat  sebuah  garis  bantu  akan  membentuk  suatu  objek rectangular .
Gambar 4. Ilustrasi penggunaan BoundingBox

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Gambaran Umum Penelitian
Secara umum, alur penelitian ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Diagram Blok Penelitian

## 1) Akuisisi Citra
Dataset citra sel darah putih didapatkan dari [11] yang berisi 250 citra dan terdiri dari neutrofil, limfosit, monosit, eusinofil, dan basofil. Format yang didapatkan adalah . bmp dengan ukuran 720x576 dan kanal RGB. Area leukosit pada tiap citra tercampur dengan berbagai  sel  lain seperti sel  darah merah dan plasma darah. Gambar 6 menunjukkan contoh citra citra asli leukosit dan citra groundtruth .
(a) (b)
Gambar 6. Contoh citra dari dataset (a) Citra asli (b) Citra Groundtruth Akuisisi Citra Pengambilan Nilai Otsu Citra Groundtruth Konversi  Citra Groundtruth ke Skala Biner Pengambilan Kordinat Area RoI Penerapan Nilai Kordinat pada Citra Asli Cropping Area Citra Asli yang Mengandung RoI Bounding Box

## 2) Pengolahan Citra
Penelitian ini menggunakan pendekatan pengolahan citra untuk mengetahui lokasi dari sel darah putih dari citra groundtruth atau citra yang telah diberi penanda lokasi leukosit oleh pakar. Citra ini merupakan tumpuan untuk mengetahui kordinat yang tepat mengenai lokasi dari sel darah putih. Citra groundtruth pada penelitian berupa citra skala keabuan dengan format . bmp dan ukuran 720x576, seperti ditunjukkan pada Gambar 6 (a). Proses pengolahan citra akan mengetahui lokasi dari leukosit pada citra.
Titik kordinat  akan diperoleh dengan melakukan konversi  ke skala biner pada citra groundtruth . Objek putih dari citra biner akan dilakukan operasi Blob  Analysis sehingga dapat diidentifikasi  area BoundingBox dari tiap objek. Area dari leukosit akan diketahui dengan mengambil nilai kordinat pada citra groundtruth yang telah dilakukan operasi sebelumnya. Dari sini, operasi cropping telah siap dilakukan.
3) Hasil pemotongan/cropping
Setelah proses pengolahan citra, dilakukan proses pemotongan citra Region of Interest yang mengandung leukosit oleh sistem. Tahapan ini bertujuan untuk mendapatkan citra dengan ukuran yang lebih kecil namun benar-benar mengandung citra leukosit. Proses looping atau perulangan dapat dilakukan berulang kali sehingga hal  ini  membuat  sistem  dapat  bekerja  dengan  lebih  efisien.  Gambar  7  menunjukkan  contoh  citra  hasil pemotongan.
Gambar 7. Contoh citra hasil cropping

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Setiap  jenis  leukosit  yang  ada  pada  dataset  memiliki  citra  asli  dan  citra groundtruth ,  dan  keduanya digunakan dalam melakukan pemotongan area RoI . Adapun pada area RoI nantinya akan memiliki ukuran yang lebih  kecil  dan  hanya  berisi  1  objek  leukosit.  Hal  ini  semata-mata  untuk  membuat  proses  kalkulasi  menjadi lebih efisien karena area yang tidak digunakan dalam penelitian telah tereliminasi.

## A. Akuisisi Citra
Dari dataset, diperoleh 250 citra leukosit yang terdiri dari neutrofil, limfosit, eusofil, basofil, dan monosit. Beberapa  contoh  citra  asli  dan  citra groundtruth dari  tiap  jenis  leukosit  ditunjukkan  pada  Gambar 9.  Tanpa melakukan  operasi  tambahan  untuk  memanipulasi  citra  aslinya  seperti  merubah  resolusi,  peningkatan kecerahan, ataupun kompresi, seluruh citra  asli dan groundtruth pada dataset  yang diperoleh akan dilakukan operasi pengolahan citra pada proses selanjutnya.
(a) (b) ( c) (d)
Gambar 8. (a) citra asli basophil. (b) groundtruth basophil. (c) citra asli eosinophil. (d) groundtruth eosinofil
Citra asli yang berwarna keunguan merupakan citra yang akan dilakukan pemotongan dan masih  terdiri dari berbagai  komponen  darah.  Sedangkan,  citra groundtruth berwarna  keabuan  yang  merupakan  gambaran  dari citra asli yang telah diberi penanda lokasi leukosit oleh pakar.

## B. Pengolahan Citra
1) Pengambilan nilai Otsu
Citra groundtruth kemudian dilakukan pengolahan pada sistem untuk diambil nilai Otsu Thresholding. Nilai ini merupakan nilai batas ambang dalam membedakan antara objek warna hitam dan warna putih. Proses pengambilan  nilai  tersebut  dilakukan  pada  citra groundtruth karena  citra  tersebut  memiliki  warna  yang cenderung berskala keabuan (Gambar 9) atau memiliki ragam warna yang sedikit sehingga memudahkan dalam proses konversi. Dengan didapatkannya nilai Otsu, sistem akan lebih mudah dalam melakukan konversi area- area yang nantinya akan menjadi hitam dan akan menjadi putih pada citra biner.
Gambar 9. Contoh Citra groundtruth yang diambil nialai Otsu nya

## 2) Konversi citra ke skala biner
Konversi citra dari grayscale ke biner dilakukan untuk memudahkan proses morfologi citra sehingga bisa diperoleh  ciri  fisik  dari  objek.  Hasil  dari  proses  konversi  biner  adalah  citra  yang  tadinya  berwarna keabuan menjadi citra yang hanya terdiri dari komponen hitam dan putih (Gambar 10). Area hitam merupakan area yang tidak  digunakan  atau  dapat  diabaikan  dalam  manipulasi  citra.  Sedangkan,  area putih merupakan  objek  yang nanti akan dilakukan manipulasi. Dalam hal ini, area yang berwarna putih adalah objek leukosit pada citra.
Gambar 10. Contoh citra yang telah dikonversi ke skala biner

## 3) Memperoleh nilai kordinat area RoI
Objek  putih  yang  terpampang  pada  citra  biner  akan  dilakukan  pencarian  nilai boundingbox untuk mendapatkan koordinat objek tersebut. Kondisi dari setiap boundingbox pada objek objek berwarna putih akan mewakili nilai koordinat x dan y minimal sehingga semua area rectangle akan mencakup semua area putih pada citra  skala  biner.  Dari  Gambar  11,  objek boundingbox digambarkan  dalam  bentuk  rectangle  dengan  garis berwarna  biru  yang  mengitari  objek  putih.  Sementara  itu,  keterangan  dengan  caption  “BoundingBox” merupakan area koordinat dari boundingbox pada objek putih tersebut.
4) Penerapan nilai koordinat pada citra asli
Setelah  didapatkan  koordinat  area  RoI  pada  citra groundtruth ,  nilai  koordinat  tersebut  akan  diterapkan pada  citra  asli  layaknya  memetakan  suatu  area rectangle dari  satu  citra  ke  citra  yang  lain  sehingga  hasil pemetaan boundingbox memiliki koordinat yang sama. Dari area tersebut maka dapat dipastikan bahwa area yang telah diberi penanda berbentuk kotak merupakan area leukosit pada citra.
Gambar 11. Implementasi BoundingBox pada citra asli

## 5) Hasil Pemotongan area RoI
Dari sini, sistem dapat melakukan cropping atau pemotongan citra sehingga didapatkan area dari citra asli dengan ukuran yang lebih kecil dan telah mengandung satu objek leukosit. Koordinat pemotongan area pada citra asli didasarkan pada nilai Boundingbox yang telah diperoleh pada proses sebelumnya. Dalam penerapan boundingbox ke citra asli, diberikan tambahan area sebesar 100 pixel ke koordinat X+- dan 250 pixel ke Y +- (ke atas, kanan, bawah, dan kiri) agar hasil pemotongan tidak terlalu menempel pada area tepi dari objek. Hasil cropping (pemotongan) dari boundingbox ke citra asli ditunjukkan pada Gambar 12.
Gambar 12. Hasil proses cropping pada (a) Neutrofil  (b) Monosit

## C. Analisis dan Pembahasan
Tiap  area  yang  ada  pada  citra  merupakan  perwakilan  dari  piksel  dengan  berbagai  nilai  yang menggambarkan  komponen  darah  yang  tersebar  pada  seluruh  permukaan  citra.  Dalam  penelitian  ini,  tujuan pengembangan sistem adalah untuk mengetahui lokasi dari leukosit secara tepat sehingga peneliti tidak perlu melakukan  pemotongan  area  RoI  secara  manual  karena  hal  ini  akan  membutuhkan  waktu  yang  lama.  Citra groundtruth dari pakar memberikan petunjuk yang pasti dalam menentukan koordinat sel darah putih. Hal ini ditunjukan  dengan  adanya  warna  putih  keabuan  pada  citra groundtruth .  Dengan  adanya  manipulasi  citra, nantinya sistem dapat memperoleh koordinat boundingbox yang digambarkan dalam bentuk rectangle sehingga koordinat tersebut bisa diterapkan pada citra asli dimana lokasi leukosit berada.
Berdasarkan  implementasi  metode  yang  telah  dilakukan,  konversi  citra  dari  citra  berskala  keabuan menjadi  skala  biner dilakukan dengan metode  Otsu.  Proses konversi  berhasil menghasilkan citra biner yang tegas  dan  bisa  membedakan  area  putih  dan  hitam.  Dalam  melakukan  konversi  citra  ke  dalam  skala  biner, diperlukan satu nilai sebagai patokan dalam merubah nilai intensitas ke 1 (putih) atau ke 0 (hitam). Cara yang dilakukan adalah dengan mencari nilai ambang batas dengan metode Otsu sehingga nilai Otsu tersebut dapat digunakan sebagai pembatas dalam melakukan konversi citra berwarna ke biner. Area hitam merupakan area yang  nantinya  dapat  diabaikan  karena  area  tersebut  ketika  dikalikan  dengan  angka  berapapun  akan menghasilkan nilai 0 yang artinya area tersebut tidak diperlukan dalam penelitian. Area putih merupakan area yang menjadi Region of Interest atau area yang akan menjadi fokus penelitian. Selain itu, area berwarna putih dapat dilakukan manipulasi karena dia terdiri dari angka 1 yang ketika dikalikan dengan angka berapapun selain 0  akan menghasilkan angka bukan 0 sehingga dapat  dilakukan berbagai  jenis operasi  pengolahan citra yang berkaitan dengan morfologi atau operasi perubahan bentuk fisik dari citra.
(a) (b)
Gambar 13. Dua contoh  citra biner yang diambil nilai koordinatnya dengan Boundingbox
Diilustrasikan pada Gambar 13, pengambilan koordinat area berwarna putih pada citra biner  digunakan Blob Analysis dengan parameter boundingbox. Parameter ini merupakan area kotak yang mewakili koordinat
minimal untuk dapat menampung seluruh bagian dari objek. Boundingbox sendiri merupakan perwakilan dari area X dan Y yang diambil dari sisi kiri atas ke kanan bawah objek. Misalkan,  Gambar 13 (a) tertulis ”Bounding Box: 248.5-198.5-68-77” yang artinya jika ditranslasikan adalah “ Bounding Box pada objek tersebut terletak pada sumbu X di 248.5 dan sumbu Y di 198.5. Lalu, ditarik garis pada sumbu X sepanjang 68 dan sumbu Y sepanjang 77 ”.
Operasi pengambilan nilai boundingbox dilakukan secara berulang-ulang dari tiap Citra groundtruth. Nilai ini dipasangkan pada tiap citra asli sehingga koordinat dari groundtruth yang bersesuaian bisa dipetakan pada citra aslinya. Tiap objek leukosit yang ada pada citra asli dapat terdeteksi atau diketahui keberadaannya sesuai dengan nilai boundingbox tersebut sesuai dengan lokasi yang telah diberikan penanda oleh pakar.
Tantangan  yang  mungkin  dihadapi  dari  penelitian  yang  berkaitan  dengan  pemilihan  RoI  seperti  pada penelitian  ini  adalah  tidak  adanya  citra groundtruth yang  menjadi  acuan  dalam  menentukan  benar-tidaknya lokasi suatu Region of Interest . Lokasi RoI yang akurat dibutuhkan dalam penelitian karena hal ini berkaitan dengan tepat-tidaknya output sistem secara keseluruhan.

## V. K ESIMPULAN
Pengolahan citra dengan teknik Blob Analysis dapat  digunakan untuk mengetahui ciri  morfologis objek pada  suatu  citra  biner.  Dari  ciri  tersebut,  dapat  diketahui  nilai  koordinat  dari  tiap  objek  pada  citra sehingga proses penentuan lokasi  leukosit dapat diketahui dengan akurat.  Hal ini dibuktikan  dengan  tingkat ketepatan pemilihan RoI antara citra asli dengan citra groundtruth yang mencapai 99,95%. Citra groundtruth yang didapat dari pakar memiliki peran yang begitu signifikan karena citra tersebut nilai ketepatan yang absolut dalam hal penentuan  lokasi  leukosit  yang  akhirnya  digunakan  di  proses cropping .  Pada  penelitian  ke  depannya, diharapkan perolehan lokasi leukosit dapat dilakukan oleh sistem tanpa harus melibatkan citra groundtruth agar sekup penelitan pada bidang hematologi bisa lebih kompleks.

## D AFTAR P USTAKA
[1] D. W. Damar, Interpretasi Hitung Jenis Leukosit - Shift To The Left Pada NeutrofilTitle . [Daring]. Tersedia di: https://www.alomedika.com/interpretasi-hitung-jenis-leukosit-shift-to-the-left-pada-neutrofil. [Diakses: 15-Apr-2020].
[2] M. F. McBride dan M. A. Burgman, Expert Knowledge and Its Application in Landscape , XIV. New York: Springer, 2012.
[3] M. D. Suratin, Rahmadwati, dan A. Muslim, 2015. Identifikasi Sel Acute Lymphoblastic Leukemia ( ALL ) pada Citra Peripheral Blood Smear Berdasarkan Morfologi Sel Darah Putih . elektronik Jurnal Arus Elektro Indonesia (eJAEI). 1 (3). hal. 7–12.
[4] B. Caraka, B. A. A. Sumbodo, dan I. Candradewi, 2017. Klasifikasi Sel Darah Putih Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) Berbasis Pengolahan Citra Digital . IJEIS. 7 (1). hal. 25–36.
[5] N. Ashton, 2013. Physiology of red and white blood cells . Anaesthesia and Intensive Care Medicine. 14 (6). hal. 261–266.
[6] S. Bakhri.AK, 2018. ANALISIS JUMLAH LEUKOSIT DAN JENIS LEUKOSIT PADA INDIVIDU YANG TIDUR DENGAN LAMPU MENYALA DAN YANG DIPADAMKAN . Jurnal Media Analis Kesehatan. 1 (1). hal. 83–91.
[7] G. Kim dan A. Torralba, 2009. Unsupervised Detection of Regions of Interest Using Iterative Link Analysis . Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS). hal. 1–9.
[8] A. Tungkasthan dan W. Premchaiswadi, 2011. Automatic Region of Interest Detection in Natural Images . 15th WSEAS International Conference on Computers. hal. 437–444.
[9] A. V. and Team, Blob Analysis . [Daring]. Tersedia di: https://docs.adaptive- vision.com/current/studio/machine_vision_guide/BlobAnalysis.html. [Diakses: 16-Apr-2020].
[10] V. Technologies and team, What is a blob? [Daring]. Tersedia di: https://www.visco-tech.com/english/technical/direction- presence/blob/. [Diakses: 16-Mei-2020].
[11] H. Rezatofighi, S.H., Soltanian-Zadeh, 2011. Automatic recognition of five types of white blood cells in peripheral blood .
Computerized Medical Imaging and Graphics. 35 (4). hal. 333–343.